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構(gòu)建卓越的產(chǎn)品研發(fā)大質(zhì)量持續(xù)運(yùn)營體系

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、市場營銷、交付服務(wù)、質(zhì)量運(yùn)營 (QA)、質(zhì)量管理、 研發(fā)項(xiàng)目管理、測試項(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

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AI大模型賦能行業(yè)應(yīng)用與解決方案 基于ChatGPT生成式人工智能（AIGC）應(yīng)用技術(shù)

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 ?快速入門提示詞技術(shù)，獲得競爭優(yōu)勢 ?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，寫作步驟及高級技巧 ?掌握chatGPT在新媒體營銷，內(nèi)容營銷場景中的應(yīng)用 ?掌握chatGPT 在職場中高效辦公/文案寫作中的應(yīng)用 ?掌握chatGPT高級應(yīng)用技巧 ?通過課程學(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)的開發(fā)技巧和商業(yè)應(yīng)用方法，提升解決實(shí)際問題的能力。 ?通過學(xué)習(xí)GPTs商業(yè)開發(fā)指南課程，學(xué)員將具備開發(fā)智能對話系統(tǒng)的能力，使企業(yè)在市場競爭中占據(jù)先機(jī)。 ?通過學(xué)習(xí)GPTs技術(shù)，學(xué)員將激發(fā)創(chuàng)新思維，為企業(yè)帶來新的商業(yè)模式和產(chǎn)品創(chuàng)新點(diǎn)，推動企業(yè)的持續(xù)發(fā)展。

適應(yīng)人群：暫無

關(guān)鍵詞：其他，變革

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數(shù)智驅(qū)動的產(chǎn)品設(shè)計(jì)實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營

收益目標(biāo)：除了教會學(xué)員掌握?模型前沿技術(shù)應(yīng)?實(shí)踐，以及?套完整的產(chǎn)品需求分析、產(chǎn)品管理的?法?具框架(toolset)和思維模式(mindset)外，還可使?公司當(dāng)前發(fā)布的?融科技產(chǎn)品做為封閉內(nèi)訓(xùn)期間的實(shí)戰(zhàn)產(chǎn)品，學(xué)員現(xiàn)場可以快速收獲 針對當(dāng)前負(fù)責(zé)產(chǎn)品最直觀的建議及?法論，同時(shí)快速梳出 路演交付物。 提供?套適合??產(chǎn)品的AI?模型提?詞套件，助?產(chǎn)品需求分析、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)運(yùn)營分析等。

適應(yīng)人群：銀?科技側(cè)中?級產(chǎn)品經(jīng)理系列培訓(xùn)等。

關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，產(chǎn)品設(shè)計(jì)，產(chǎn)品規(guī)劃

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軟件研發(fā)效能最佳實(shí)踐

收益目標(biāo)：?理解研發(fā)效能的本質(zhì)及行業(yè)內(nèi)頭部企業(yè)的推進(jìn)情況 ? 系統(tǒng)掌握研發(fā)效能的實(shí)施框架和落地過程 ? 全面理解研發(fā)效能在各個(gè)領(lǐng)域的具體實(shí)踐 ? 通過一系列案例深刻理解研發(fā)效能的提升之道 ? 認(rèn)識到推進(jìn)過程中可能遇到的困難和常見誤區(qū)

適應(yīng)人群：暫無

關(guān)鍵詞：其他，研發(fā)效能

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有效需求分析訓(xùn)練營

收益目標(biāo)： -分析業(yè)界公司在需求管理和需求開發(fā)過程中的誤區(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發(fā)和需求分析的過程、以及在這個(gè)過程中各種技術(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； - 了解需求評審時(shí)的3種常用的方法：正規(guī)檢視、同行專家評審與走查； - 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）、高級設(shè)計(jì)人與開發(fā)員、高級測試工程師

關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，電商，電信，需求分析，工程師

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大數(shù)據(jù)治理落地實(shí)戰(zhàn)：數(shù)據(jù)收集、清洗、融合、挖掘

收益目標(biāo)：暫無

適應(yīng)人群：企業(yè)高管、產(chǎn)品及運(yùn)營負(fù)責(zé)人、項(xiàng)目負(fù)責(zé)人、技術(shù)負(fù)責(zé)人、數(shù) 據(jù)分析師、數(shù)據(jù)挖掘工程師

關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，產(chǎn)品設(shè)計(jì)，商業(yè)模式，大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘，互聯(lián)網(wǎng)金融，數(shù)據(jù)分析

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大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)

收益目標(biāo)：?了解大數(shù)據(jù)中MapReduce的核心原理 ?掌握MapReduce核心編程 ?了解Spark性能優(yōu)化 ?掌握Spark中的離線計(jì)算和實(shí)時(shí)計(jì)算 ?掌握Spark SQL的使用 ?掌握HBase的高級特性

適應(yīng)人群：1. 有一定編程基礎(chǔ),想學(xué)習(xí)和了解大數(shù)據(jù)的學(xué)員 2. 計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè),未來向大數(shù)據(jù)領(lǐng)域方向發(fā)展的學(xué)員

關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)，SQL，Spark，大數(shù)據(jù)平臺

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春晚級流量下平臺類系統(tǒng)的高可用架構(gòu)分享

收益目標(biāo)：1.提升對高并發(fā)高可用系統(tǒng)設(shè)計(jì)的理解 2.收獲高可用架構(gòu)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn) 3.如何應(yīng)對雙十一、618這樣的流量洪峰

適應(yīng)人群：服務(wù)端架構(gòu)師，需要對高并發(fā)高可用有一定認(rèn)知和興趣

關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)

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研發(fā)效能、平臺工程與AI大模型應(yīng)用

收益目標(biāo)：?建立對研發(fā)效能完整的理論和實(shí)踐體系的清晰認(rèn)知。 ?了解各大廠效能/DevOps建設(shè)的路徑及實(shí)踐對比。 ?掌握DevOps端到端工具鏈、測試環(huán)境、各類自動化測試工具背后的領(lǐng)域模型、系統(tǒng)方案和關(guān)鍵實(shí)踐。 ?掌握建設(shè)一站式平臺、實(shí)施平臺工程、開展度量洞察等關(guān)鍵戰(zhàn)役上的最佳實(shí)踐。 ?掌握大語言模型基本原理，在軟件研發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用，特別是結(jié)合企業(yè)數(shù)據(jù)開展應(yīng)用的實(shí)踐方法。 ?對效能實(shí)踐中的各種疑難雜癥建立深入認(rèn)知，清楚應(yīng)對方案。

適應(yīng)人群：?研發(fā)管理者，架構(gòu)師，工程師 ?效能負(fù)責(zé)人，工具團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人，PMO負(fù)責(zé)人，流程工程師 ?測試負(fù)責(zé)人，測試工程師 ?運(yùn)維負(fù)責(zé)人，DevOps工程師，SRE

關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，DevOps，研發(fā)效能

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AI大模型輔助軟件研發(fā)管理與效能提升

收益目標(biāo)：AI在研發(fā)管理中的價(jià)值 AI在研發(fā)效能提升中的實(shí)踐 AI對研發(fā)效能管理的影響 生成式AI(AIGC)的最新進(jìn)展與應(yīng)用; AIGC及其應(yīng)用領(lǐng)域; 大模型在軟件研發(fā)全生命居期中的應(yīng)用場景與案例; AIGC驅(qū)動下的自動化測試技術(shù)能力進(jìn)階 AI輔助編程工具 利用 智能編程助手提高編程效率和準(zhǔn)確性 七大實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：探索智能編程助手的最佳實(shí)踐 探索 智能編程助手的未來發(fā)展與實(shí)驗(yàn)功能 研發(fā)場景Agent構(gòu)建及應(yīng)用 如何評估AI產(chǎn)品應(yīng)用有效性

適應(yīng)人群：各類軟件企業(yè)和研發(fā)中心的程序員、軟件設(shè)計(jì)師、架構(gòu)師, 項(xiàng)目經(jīng)理,測試工程師，質(zhì)量部門員工。對智能輔助編程技術(shù)感興趣的技術(shù)管理者或需要使用該技術(shù)的工程師。特別強(qiáng)烈建議公司管理者可以參加部分課程。這樣有助于在公司推廣應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：其他，需求分析，軟件設(shè)計(jì)，研發(fā)效能

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傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通識（1天）

收益目標(biāo)：暫無

適應(yīng)人群：暫無

關(guān)鍵詞：其他，轉(zhuǎn)型，組織，數(shù)字化轉(zhuǎn)型

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大數(shù)據(jù)（Hadoop、Spark、NoSQL等）的技術(shù)與實(shí)踐

收益目標(biāo)：通過該課程學(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)與開發(fā)方法，以及掌握如軟件架構(gòu)、性能調(diào)優(yōu)等使用過程中的實(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)與正確適用場景，了解技術(shù)最新發(fā)展動向，能對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