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收益目标：1. 掌握DDD+AI的软件研发新模式，提升研发效率 2. 深刻理解，通过领域驱动指导AI生成高质量代码 3. 通过知识库为AI进行DDD编码制定模板与规范 4. 掌握AI生成代码进行软件研发的工具与研发环境
适应人群：1. 关注领域驱动、微服务开发的软件研发工程师 2. 产品经理、研发管理、质量保障等相关人员 3. 关注AI编程的架构师、CTO及其相关人员 4. 关注AI编程发展方向的相关技术人员
关键词：其他，测试用例，领域驱动设计
收益目标：1、数据能力成熟度评估，明确数据管理存在的问题和不足，指明组织数据管理能力所处阶段及改进建议； 2、数据治理最佳实践从企业的数据管理组织、制度和流程方面提出要求， 构建完整的数据治理管理体系，并阐述行业最佳实践案例； 3、数据架构最佳实践从企业级数据模型、数据流转、数据分布、元数据管理等方面提出要求，构建完备的企业级数据模型，并阐述行业最佳实践案例； 4、数据标准最佳实践从企业业务术语、参考数据、主数据、数据元、指标数据标准提出要求，构建全面的数据标准管理体系，并阐述行业最佳实践案例； 5、数据质量最佳实践从数据质量基础、数据质量工程方法、数据质量评估和改进等方面提出要求，构建持续提升的数据质量最佳实践案例。
适应人群：1、CIO企业首席信息官 2、CDO企业首席数据官 3、COO企业首席运营官 4、企业数据管理专家/专家委员会专员 5、总行各业务职能单位数据管理专员 6、各分行数据治理接口人员 7、数据管理团队 8、外部数据治理咨询团队
关键词：互联网，组织，金融，技术管理
收益目标：暂无
适应人群：暂无
关键词：互联网，用户体验，运维
收益目标：- 让学员掌握从真实场景需求出发，进行 AI 模型和工程架构优化的方法论和快速落地实践 - 深入理解 AI Agent 开发范式，包括经典推理模式落地，评估数据飞轮建设等 - 深入理解 AI 大小模型训练、微调、调参调试的技巧，能够针对 xx 场景（如工业、零售、医疗、互联网等）中的各种问题（如数据偏差、过拟合、模型性能不足等）进行有效的模型优化 - 学会设计适合具体业务场景的 AI 应用架构，包括 Agent 大脑、工具系统、评测系统、环境/沙箱和数据飞轮等关键组件，并了解架构从单 Agent 到多 Agent 的演进过程 - 了解最先进前沿的自进化自迭代智能体，基于 ICL 等技术实现自演化架构
关键词：其他，变革，工程化，大模型
收益目标：1.思维升级：完成从被动执行需求到主动经营产品的思维转变，建立系统化的产品工作思维框架 2.方法掌握：获得可直接应用于实际工作的产品规划、需求分析、商业模式画布及协同管理工具 3.能力突破：提升在市场分析、商业设计、复杂需求处理及跨部门沟通协作方面的实战能力 4.视野拓展：了解科技前沿趋势，并结合证券通信行业特性，思考自身产品的创新与进化方向
关键词：互联网，产品经理，产品创新，产品规划，创新，B端产品
收益目标： -分析业界公司在需求管理和需求开发过程中的误区，并分享成功经验； - 站在“项目交付价值”的全新角度了解在需求开发和需求分析的过程、以及在这个过程中各种技术和方法论的使用特点； - 理解需求捕捉时的主要方法：用户故事、业务概念分析、最小原型法； - 理解需求分析/需求建模的主流方法：User Story 用户故事、UseCase用户用例、数据流图、有限状态集图、实体/关系图……； - 理解非功能性的分类、示例以及如何获取的方法； - 掌握规格化需求时的注意事项与模板示例； - 了解需求评审时的3种常用的方法：正规检视、同行专家评审与走查； - 了解需求变更控制的流程、要素与注意
适应人群：需求分析人员（含业务分析人员）、高级设计人与开发员、高级测试工程师
关键词：互联网，电商，电信，需求分析，工程师
关键词：互联网，支付平台，互联网金融，电信，风险管理，项目管理
关键词：其他
收益目标：1. 提升测试的进阶技能 掌握针对微服务架构的测试策略设计 掌握自动化测试的核心技术，了解最新动态 理解测试数据准备服务的设计和落地实践 2. 从测试侧提升效能 掌握如何从Quality Engineering向Engineering Productivity转型 掌握质量提效的若干维度，能够从弱项入手开启质量效能提升之路 3. 测试团队转型方向 成长为测试架构师，从架构角度看测试 初探建设测试中台的思路和具体实践 真正建立软件测试技术全景视图
适应人群：1.提高测试技术全局观，学会由点到面，从测试架构师的视角看待和解决问题； 2.希望掌握深入掌握业界主流的测试策略设计原则， 利用GUI和API自动化测试提升工程效能，不止于做“测试小工”的测试工程师； 3.希望深入理解质量效能相关理念，接触行业最前沿的质量效能技术细节的测试经理； 4.全面理解测试中台的产生背景和主要技术实践，希望建立自己测试中台的测试总监和测试负责人；
关键词：互联网，架构师，测试质量
收益目标：理解研发效能的本质 理解研发效能的落地实践 理解研发效能推进中的“坑”和最佳实践 理解企业级的成功案例 帮助学员建立起研发效能度量的正确的理念 助学员理解研发效能度量的实施模型及度量指标集 帮助学员理解度量指标集中每个指标的设计思路和落地方法 帮助学员掌握通过度量指标综合分析问题、从而促进研发效能提升的方法
关键词：互联网，组织
关键词：互联网
收益目标：通过大量产学研合作的成功实践案例来引导学员理解和掌握先进的、系统化的可靠性测试方法。
适应人群：测试工程师、测试架构师、可靠性专项测试工程师等。
关键词：其他，自动化测试，测试用例，可靠性测试，金融，Linux
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