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收益目标：了解传统到互联网的关键思维转变； 熟悉传统模式与互联网研发模式的差异； 熟悉互联网最前沿的研发管理、项目管理、工程实践与产品管理； 清楚传统模式的改进方向； 掌握企业内精益创业方法、流程和工具。
适应人群：暂无
关键词：互联网，互联网思维，精益创业，研发管理，项目管理，敏捷开发
收益目标：本课程使用kubernetes1.7二进制方式部署，可以让学员深入了解kubernetes架构设计，课程包含大量生产使用案例，能让学员具备管理kubernetes集群能力，通过部署K8S 常用组件（kube-dns，ingress、dashboard），使学员熟练掌握 K8S yaml 配置文件编写技巧
适应人群：所有对容器技术、Docker、kubernetes(k8s)、Linux 感兴趣的学员
关键词：互联网，运维
收益目标：1.理解云原生架构下Java应用的挑战与机遇； 2.掌握Java性能优化的关键工具和策略； 3.学习提升研发流程效率的现代方法和工具； 4.了解AI将如何促进研发效能的提升； 5.了解Java在人工智能、向量数据库等新兴领域的应用案例； 6.洞察Java技术的未来发展，把握技术趋势；
关键词：其他，人工智能，大数据，Java，转型，企业级，数字化转型
收益目标：1.如何站在巨人的肩膀上设计指标体系 2.如何根据指标体系牵引业务改进 3.度量系统的技术演进
关键词：
收益目标：基于金融行业大规模应用为基础的真实架构案例驱动教学； 构筑顶级能力维度模型，带你快速成长为数据化转型所需的复合型人才。
适应人群：研发人员容器云运维人员等
关键词：传统金融，数据库，金融，企业级
收益目标：该课程使学员： 熟悉传统模式与互联网研发模式的关键差异； 熟悉互联网最前沿的研发管理、项目管理、工程实践与产品管理方法； 清楚传统模式如何变快的关键改进措施； 掌握企业内产品创新的方法、流程和工具。
适应人群：项目经理、项目总监、技术经理、产品经理、架构师、部门经理、中高层管理者、关键决策者以及其他对敏捷转型有兴趣的人员。
关键词：互联网，精益创业，研发管理，项目管理，敏捷开发
收益目标：让团队在操作层面能够启动敏捷开发，不仅是管理实践，也包括技术实践。
适应人群：本培训既适合初次试探敏捷的团队，也适合采用敏捷后感到困扰的团队。
关键词：互联网，敏捷管理，敏捷技术，敏捷团队，Scrum，Kanban
收益目标：1. 从测试架构师的视角深入理解网站的架构发展与技术演进 2. 从测试架构师的视角深入理解企业级测试基础架构的设计与实现 3. 从测试架构师的视角深入理解GUI/API/Mobile/性能测试框架的设计与工程应用 4. 从测试架构师的视角深入理解行业领先的性能测试方法和技术 5. 从测试架构师的视角深入理解代码级测试的关键技术与设计策略 6. 掌握测试架构师“软实力”的核心
适应人群：• 希望通过系统性学习，快速成长为具有测试架构师视野与技术能力的测试工程师、测试开发工程师、测试技术主管。 • 希望深刻理解软件测试技术的开发工程师、运维工程师、架构师、测试经理和开发经理等。
关键词：互联网，架构师，自动化测试，单元测试，性能测试，工程师，API
收益目标：1. 更深入地了解测试岗位对整个团队的意义 2. 如何有效学习，成长为优秀测试工程师 3. 掌握如何在敏捷研发中提升测试技术 4. 如何将自动化测试框架融入CICD中 5. 定义多层质量保障体系 6. 更清晰广阔的测试职业发展定义及建议
适应人群：软件研发和测试人员、测试负责人、项目负责人。
关键词：互联网，工程师，敏捷
收益目标：1、掌握研发效能模型 2、快速交付业务价值 3、跟随标杆学习效能
适应人群：1.希望提升团队研发效能的技术团队管理者、CTO和技术出身的CEO； 2.在日常工作中担任研发效能团队成员； 3.有五年以上研发经验，希望进一步提高团队提高团队效能的核心技术人员； 4.希望增强对自身工作岗位上的效能理解，了解效能相关工程方法及工具，从而提高个人研发效能的开发、运维、测试等岗位；
收益目标：通过本课程，可让学员对数据治理建设过程的方法论和实践思路有更深的认识，同时学会用业务中台和数据中台的设计解决业务和数据汇聚带来数据治理、数据质量等问题。通过学习基于Devops模式进一步掌握如何打造自动化运维体系，借助老师在数据质量管理体系建设经验分享，进一步提升学员掌握数据治理的价值和数据变现的思路。在数据治理落地与实践案例讲解过程讲解中，把案例与方法结合，更深的认识数据治理的方法和建设工作。通过行业应用的典型案例，使学员在掌握这些案例所用的技巧的同时，充分理解数据治理建设过程智慧中台、自动化运维及数据质量管理的关键和实施路径，通过举一反三的效果，提高自己分析解决问题的能力
适应人群：①IT 项目管理办公室（PMO）总监/经理/数据管理专员/技术经理 ②IT 部门总监/经理 ③业务部门信息化领导/经理/专员 ④数据管理团队及专兼职人员 ⑤企业数据管理专家/专家委员会专员 ⑥数据管理或数据服务团队负责人、核心团队成员 ⑦企业CIO、CDO 等信息化相关的高层领导 ⑧想要了解数据管理、数据治理的人员均可学习
关键词：互联网，其他，质量管理，运维，自动化运维
收益目标：暂无
关键词：其他，软件测试
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