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收益目標(biāo)：暫無(wú)
適應(yīng)人群：暫無(wú)
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)
收益目標(biāo)：通過(guò)大量產(chǎn)學(xué)研合作的成功實(shí)踐案例來(lái)引導(dǎo)學(xué)員理解和掌握先進(jìn)的、系統(tǒng)化的可靠性測(cè)試方法。
適應(yīng)人群：測(cè)試工程師、測(cè)試架構(gòu)師、可靠性專項(xiàng)測(cè)試工程師等。
關(guān)鍵詞：其他，自動(dòng)化測(cè)試，測(cè)試用例，可靠性測(cè)試，金融，Linux
收益目標(biāo)：1，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)的對(duì)齊、流程的優(yōu)化、系統(tǒng)的整合等，無(wú)論是金融、制造還是其他行業(yè)。 2，理論和方法與實(shí)際情況相結(jié)合，給予您團(tuán)隊(duì)更加貼切和實(shí)用的案例和建議。
關(guān)鍵詞：其他，架構(gòu)師
收益目標(biāo)：通過(guò)該課程學(xué)習(xí)，洞悉Hadoop，NoSQL與Spark等技術(shù)的原理、架構(gòu)與技術(shù)手段；結(jié)合豐富實(shí)例掌握其設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)方法，以及掌握如軟件架構(gòu)、性能調(diào)優(yōu)等使用過(guò)程中的實(shí)用技巧；深入了解Hadoop，NoSQL，Spark體系中各成員，理解Hadoop，NoSQL，Spark成員各自的優(yōu)、缺點(diǎn)與正確適用場(chǎng)景，了解技術(shù)最新發(fā)展動(dòng)向，能對(duì)Hadoop，NoSQL與Spark體系在學(xué)員企業(yè)、學(xué)員項(xiàng)目、學(xué)員研發(fā)中是否可用、如何定位以及如何使用做出正確判斷與學(xué)習(xí)，并且對(duì)如何結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)規(guī)劃企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)得到相當(dāng)?shù)膯l(fā)與收獲。
適應(yīng)人群：企業(yè)中高層技術(shù)管理人員、企業(yè)技術(shù)戰(zhàn)略決策者、軟件架構(gòu)師、軟件研發(fā)人員與大數(shù)據(jù)技術(shù)愛(ài)好者，有大數(shù)據(jù)及海量數(shù)據(jù)管理與處理需求的企業(yè)優(yōu)先。
關(guān)鍵詞：傳統(tǒng)金融，互聯(lián)網(wǎng)金融
收益目標(biāo)： -分析業(yè)界公司在需求管理和需求開(kāi)發(fā)過(guò)程中的誤區(qū)，并分享成功經(jīng)驗(yàn)； - 站在“項(xiàng)目交付價(jià)值”的全新角度了解在需求開(kāi)發(fā)和需求分析的過(guò)程、以及在這個(gè)過(guò)程中各種技術(shù)和方法論的使用特點(diǎn)； - 理解需求捕捉時(shí)的主要方法：用戶故事、業(yè)務(wù)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 用戶故事、UseCase用戶用例、數(shù)據(jù)流圖、有限狀態(tài)集圖、實(shí)體/關(guān)系圖……； - 理解非功能性的分類、示例以及如何獲取的方法； - 掌握規(guī)格化需求時(shí)的注意事項(xiàng)與模板示例； - 了解需求評(píng)審時(shí)的3種常用的方法：正規(guī)檢視、同行專家評(píng)審與走查； - 了解需求變更控制的流程、要素與注意
適應(yīng)人群：需求分析人員（含業(yè)務(wù)分析人員）、高級(jí)設(shè)計(jì)人與開(kāi)發(fā)員、高級(jí)測(cè)試工程師
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，電商，電信，需求分析，工程師
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，支付平臺(tái)，互聯(lián)網(wǎng)金融，電信，風(fēng)險(xiǎn)管理，項(xiàng)目管理
收益目標(biāo)：1.從0到1對(duì)微服務(wù)技術(shù)架構(gòu)可以有完整的認(rèn)識(shí)； 2.基于kubernetes支撐微服務(wù)架構(gòu)的落地實(shí)踐 3.借鑒領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)(DDD)與微服務(wù)的拆分邊際 4.開(kāi)源組件與注冊(cè)中心的調(diào)優(yōu)和增強(qiáng)； 5.統(tǒng)一微服務(wù)框架及組件，開(kāi)發(fā)流程規(guī)范化，降低微服務(wù)門檻的思路； 6.實(shí)時(shí)微服務(wù)流控治理策略生效的機(jī)制； 7.解析微服務(wù)的剛需——應(yīng)用性能監(jiān)控的實(shí)現(xiàn)； 8.利用Kubernetes + DevOps實(shí)現(xiàn)微服務(wù)敏捷測(cè)試； 9.企業(yè)級(jí)大規(guī)?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)踐；
適應(yīng)人群：架構(gòu)師； 開(kāi)發(fā)人員； 運(yùn)維人員；
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，微服務(wù)，DevOps，運(yùn)維，容器
收益目標(biāo)：1、獲知互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)大數(shù)據(jù)體系建設(shè)的完整形態(tài)，和技術(shù)選型標(biāo)準(zhǔn)，加深對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)化變革的認(rèn)知 2、了解數(shù)據(jù)中臺(tái)工具的功能架構(gòu)，數(shù)據(jù)中臺(tái)賦能的思路方法論及其技術(shù)架構(gòu) 3、用戶行為分析平臺(tái)的埋點(diǎn)上報(bào)，傳輸，管理，驗(yàn)證，基礎(chǔ)數(shù)倉(cāng)建設(shè)的功能技術(shù)架構(gòu) 4、掌握爆炸式數(shù)據(jù)增長(zhǎng)下的數(shù)據(jù)管理，治理體系，了解科學(xué)的數(shù)據(jù)建設(shè)管理方法論，在實(shí)際生產(chǎn)中有序落地，避免數(shù)據(jù)重復(fù)建設(shè)，避免數(shù)據(jù)安全隱患 5、在數(shù)據(jù)生產(chǎn)建設(shè)過(guò)程中，通過(guò)事前生產(chǎn)規(guī)范管理，事中值班響應(yīng)，事后巡檢監(jiān)控，全方位保障數(shù)據(jù)質(zhì)量 6、掌握ABTest實(shí)驗(yàn)的原理，重疊實(shí)驗(yàn)框架的架構(gòu)以及實(shí)驗(yàn)決策的方法論案例，學(xué)會(huì)如何科學(xué)的使用AB測(cè)試做數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策
適應(yīng)人群：適用于大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)，大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)開(kāi)發(fā)，數(shù)據(jù)產(chǎn)品，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的軟件架構(gòu)師、軟件設(shè)計(jì)師、程序員、數(shù)據(jù)產(chǎn)品 要求：至少要有1-2年工作經(jīng)驗(yàn)，學(xué)習(xí)過(guò)Hadoop，Hive以及Java語(yǔ)言
關(guān)鍵詞：其他，大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)架構(gòu)，數(shù)據(jù)分析，變革，組織
收益目標(biāo)：1.系統(tǒng)化數(shù)字化轉(zhuǎn)型課程，從組織管理和技術(shù)建設(shè)兩個(gè)維度全面梳理數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)知應(yīng)會(huì) 課程不是概念的堆疊，每門課程輔以工具箱，幫助學(xué)員聽(tīng)完即用 2.一套全鏈路提升轉(zhuǎn)型方法的方案 不止于呈現(xiàn)案例，更呈現(xiàn)優(yōu)秀轉(zhuǎn)型案例（比如喜茶）背后的方法和最佳實(shí)踐 3.與高手比肩，認(rèn)識(shí)真正的技術(shù)管理高手 站在高手的肩膀上，拿到實(shí)戰(zhàn)者才有的知識(shí) 4.云上課堂，可以隨時(shí)隨地學(xué)習(xí) 品控「卡尺」，篩選出最優(yōu)質(zhì)的的課程內(nèi)容
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，敏捷，轉(zhuǎn)型，組織，金融
收益目標(biāo)：訓(xùn)練營(yíng)收益： 1.協(xié)助學(xué)員成為數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)者，制定數(shù)字化創(chuàng)新戰(zhàn)略，結(jié)合內(nèi)部核心競(jìng)爭(zhēng)力及外部資源驅(qū)動(dòng)企業(yè)轉(zhuǎn)型的進(jìn)程和落實(shí)； 2.通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)字化體系和方法論，對(duì)內(nèi)降本提效，促進(jìn)生產(chǎn)力；對(duì)外加強(qiáng)客戶和伙伴的體驗(yàn)，打造由產(chǎn)品到平臺(tái)的價(jià)值網(wǎng)； 3.結(jié)合四大核心成功要素的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)施，了解如何進(jìn)行數(shù)字化重構(gòu)與數(shù)字化增長(zhǎng)；
適應(yīng)人群：訓(xùn)練營(yíng)面向人群： 1.謀求數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化升級(jí)和構(gòu)建產(chǎn)業(yè)新生態(tài)的實(shí)體企業(yè)的產(chǎn)研高管； 2.期望了解數(shù)字化轉(zhuǎn)型是什么、以及如何轉(zhuǎn)型的「所謂傳統(tǒng)」的發(fā)展數(shù)字化與產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的實(shí)體企業(yè)，例如制造、零售、物流、醫(yī)療、能源、銀行、保險(xiǎn)、證券… 3.希望尋找新經(jīng)濟(jì)、轉(zhuǎn)型下的機(jī)會(huì)的提供軟件、IT、大數(shù)據(jù)、AI服務(wù)的數(shù)字化生態(tài)企業(yè)
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，其他，轉(zhuǎn)型，變革，組織，產(chǎn)品管理，數(shù)字化轉(zhuǎn)型
收益目標(biāo)：指導(dǎo)質(zhì)量從業(yè)人員順應(yīng)變化，構(gòu)建適合本企業(yè)的質(zhì)量體系。
適應(yīng)人群：CEO、市場(chǎng)營(yíng)銷、交付服務(wù)、質(zhì)量運(yùn)營(yíng) (QA)、質(zhì)量管理、 研發(fā)項(xiàng)目管理、測(cè)試項(xiàng)目管理等相關(guān)人員
關(guān)鍵詞：其他，質(zhì)量管理，轉(zhuǎn)型，變革，數(shù)字化轉(zhuǎn)型
收益目標(biāo)：?ChatGPT是什么,為何擁有這些能力和局限。 ?讓完全不懂技術(shù)的人也能迅速理解AI ?ChatGPT和它背后的技術(shù)和機(jī)會(huì) ?快速入門提示詞技術(shù)，獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì) ?了解提示詞工程師的職業(yè)內(nèi)容 ?掌握ChatGPT提示詞的撰寫與優(yōu)化技巧 ?熟悉不同類型提示詞及其應(yīng)用 ?快速掌握chatGPT 使用方法和技巧 ?學(xué)習(xí)并掌握提示詞撰寫的底層邏輯，寫作步驟及高級(jí)技巧 ?掌握chatGPT在新媒體營(yíng)銷，內(nèi)容營(yíng)銷場(chǎng)景中的應(yīng)用 ?掌握chatGPT 在職場(chǎng)中高效辦公/文案寫作中的應(yīng)用 ?掌握chatGPT高級(jí)應(yīng)用技巧 ?通過(guò)課程學(xué)習(xí)，學(xué)員將能夠洞察GPTs技術(shù)在商業(yè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，包括客戶服務(wù)、智能助手、個(gè)性化推薦等，為企業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展提供新的思路。 ?課程將提供豐富的實(shí)戰(zhàn)案例和練習(xí)，幫助學(xué)員掌握GPTs技術(shù)的開(kāi)發(fā)技巧和商業(yè)應(yīng)用方法，提升解決實(shí)際問(wèn)題的能力。 ?通過(guò)學(xué)習(xí)GPTs商業(yè)開(kāi)發(fā)指南課程，學(xué)員將具備開(kāi)發(fā)智能對(duì)話系統(tǒng)的能力，使企業(yè)在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)先機(jī)。 ?通過(guò)學(xué)習(xí)GPTs技術(shù)，學(xué)員將激發(fā)創(chuàng)新思維，為企業(yè)帶來(lái)新的商業(yè)模式和產(chǎn)品創(chuàng)新點(diǎn)，推動(dòng)企業(yè)的持續(xù)發(fā)展。
關(guān)鍵詞：其他，變革
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