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收益目标:暂无
适应人群:企业高管、产品及运营负责人、项目负责人、技术负责人、数 据分析师、数据挖掘工程师
关键词:互联网,产品设计,商业模式,大数据,数据挖掘,互联网金融,数据分析
收益目标:了解大数据中MapReduce的核心原理 掌握MapReduce核心编程 了解Spark性能优化 掌握Spark中的离线计算和实时计算 掌握Spark SQL的使用 掌握HBase的高级特性
适应人群:1. 有一定编程基础,想学习和了解大数据的学员 2. 计算机相关专业,未来向大数据领域方向发展的学员
关键词:互联网,大数据,SQL,Spark,大数据平台
收益目标:1.系统化数字化转型课程,从组织管理和技术建设两个维度全面梳理数字化转型应知应会 课程不是概念的堆叠,每门课程辅以工具箱,帮助学员听完即用 2.一套全链路提升转型方法的方案 不止于呈现案例,更呈现优秀转型案例(比如喜茶)背后的方法和最佳实践 3.与高手比肩,认识真正的技术管理高手 站在高手的肩膀上,拿到实战者才有的知识 4.云上课堂,可以随时随地学习 品控「卡尺」,筛选出最优质的的课程内容
适应人群:暂无
关键词:互联网,敏捷,转型,组织,金融
收益目标:训练营收益: 1.协助学员成为数字化领导者,制定数字化创新战略,结合內部核心竞争力及外部资源驱动企业转型的进程和落实; 2.通过学习数字化体系和方法论,对内降本提效,促进生产力;对外加强客户和伙伴的体验,打造由产品到平台的价值网; 3.结合四大核心成功要素的数字化转型实施,了解如何进行数字化重构与数字化增长;
适应人群:训练营面向人群: 1.谋求数字化转型、智能化升级和构建产业新生态的实体企业的产研高管; 2.期望了解数字化转型是什么、以及如何转型的「所谓传统」的发展数字化与产业互联网的实体企业,例如制造、零售、物流、医疗、能源、银行、保险、证券…3.希望寻找新经济、转型下的机会的提供软件、IT、大数据、AI服务的数字化生态企业
关键词:互联网,其他,转型,变革,组织,产品管理,数字化转型
收益目标:指导质量从业人员顺应变化,构建适合本企业的质量体系。
适应人群:CEO、市场营销、交付服务、质量运营 (QA)、质量管理、 研发项目管理、测试项目管理等相关人员
关键词:其他,质量管理,转型,变革,数字化转型
收益目标:ChatGPT是什么,为何拥有这些能力和局限。 让完全不懂技术的人也能迅速理解AI ChatGPT和它背后的技术和机会 快速入门提示词技术,获得竞争优势 了解提示词工程师的职业内容 掌握ChatGPT提示词的撰写与优化技巧 熟悉不同类型提示词及其应用 快速掌握chatGPT 使用方法和技巧 学习并掌握提示词撰写的底层逻辑,写作步骤及高级技巧 掌握chatGPT在新媒体营销,内容营销场景中的应用 掌握chatGPT 在职场中高效办公/文案写作中的应用 掌握chatGPT高级应用技巧 通过课程学习,学员将能够洞察GPTs技术在商业领域的广泛应用,包括客户服务、智能助手、个性化推荐等,为企业的创新和发展提供新的思路。 课程将提供丰富的实战案例和练习,帮助学员掌握GPTs技术的开发技巧和商业应用方法,提升解决实际问题的能力。 通过学习GPTs商业开发指南课程,学员将具备开发智能对话系统的能力,使企业在市场竞争中占据先机。 通过学习GPTs技术,学员将激发创新思维,为企业带来新的商业模式和产品创新点,推动企业的持续发展。
关键词:其他,变革
收益目标:除了教会学员掌握⼤模型前沿技术应⽤实践,以及⼀套完整的产品需求分析、产品管理的⽅法⼯具框架(toolset)和思维模式(mindset)外,还可使⽤公司当前发布的⾦融科技产品做为封闭内训期间的实战产品,学员现场可以快速收获 针对当前负责产品最直观的建议及⽅法论,同时快速梳出 路演交付物。 提供⼀套适合⾃⾝产品的AI⼤模型提⽰词套件,助⼒产品需求分析、产品设计、产品数据运营分析等。
适应人群:银⾏科技侧中⾼级产品经理系列培训等。
关键词:互联网,产品设计,产品规划
收益目标:1.提升对高并发高可用系统设计的理解 2.收获高可用架构设计经验 3.如何应对双十一、618这样的流量洪峰
适应人群:服务端架构师,需要对高并发高可用有一定认知和兴趣
关键词:互联网
收益目标:•建立对研发效能完整的理论和实践体系的清晰认知。 •了解各大厂效能/DevOps建设的路径及实践对比。 •掌握DevOps端到端工具链、测试环境、各类自动化测试工具背后的领域模型、系统方案和关键实践。 •掌握建设一站式平台、实施平台工程、开展度量洞察等关键战役上的最佳实践。 •掌握大语言模型基本原理,在软件研发领域的应用,特别是结合企业数据开展应用的实践方法。 •对效能实践中的各种疑难杂症建立深入认知,清楚应对方案。
适应人群:•研发管理者,架构师,工程师 •效能负责人,工具团队负责人,PMO负责人,流程工程师 •测试负责人,测试工程师 •运维负责人,DevOps工程师,SRE
关键词:互联网,DevOps,研发效能
收益目标:AI在研发管理中的价值 AI在研发效能提升中的实践 AI对研发效能管理的影响 生成式AI(AIGC)的最新进展与应用; AIGC及其应用领域; 大模型在软件研发全生命居期中的应用场景与案例; AIGC驱动下的自动化测试技术能力进阶 AI辅助编程工具 利用 智能编程助手提高编程效率和准确性 七大实战项目:探索智能编程助手的最佳实践 探索 智能编程助手的未来发展与实验功能 研发场景Agent构建及应用 如何评估AI产品应用有效性
适应人群:各类软件企业和研发中心的程序员、软件设计师、架构师, 项目经理,测试工程师,质量部门员工。对智能辅助编程技术感兴趣的技术管理者或需要使用该技术的工程师。特别强烈建议公司管理者可以参加部分课程。这样有助于在公司推广应用。
关键词:其他,工程师
关键词:其他,转型,组织,数字化转型
收益目标:1、了解UML的正确应用方法与原理; 2、学员将了解如何把UML应用到面向对象分析和设计乃至整个软件过程中,包括使用UML建立业务模型、需求模型、分析模型、设计模型、实现模型等; 3、重点讲解UML在具体的真实项目中的使用和应用过程指南,如何应用UML处理需求的变更,分析、设计出强壮的架构,建立充分的实现模型。强调具体项目的过程; 4、运用系统分析模式进行本质分析; 5、了解如何设计稳健并易于扩展的架构; 6、通过实际的案例,掌握需求、分析设计的关键技巧; 7、看到好的和差的实际案例,反思自我,提高实际工作能力; 8、深入了解如何解决实际开发问题; 9、理解UML贯穿于迭代化。
适应人群:本课程主要面向开发团队中的设计人员、系统分析人员、开发经理、项目经理、产品设计、UE设计人员,以及或有志成长为高级软件设计者的技术人员。
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