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收益目标：暂无
适应人群：1、数据分析师／挖掘工程师 2、统计学、数学或计算机、数理统计或数据挖掘方向相关专业大学专科或以上学历的学生或教师； 3、具有一定数学基础知识，计划从事数据挖掘工作的职场人士； 4、对数据挖掘、数据分析感兴趣，想自我提升人士。
关键词：互联网，数据挖掘，Python
适应人群：暂无
关键词：互联网，其他，需求分析，大模型
收益目标：通过本课程，学员可以获得以下收益： 1. 了解掌握生成式人工智能技术发展历程和基本原理； 2. 学习掌握企业智能化转型的方法论：数智化企业架构框架DEAF； 3. 了解金融行业智能化转型最新实践案例； 4. 掌握智能化业务架构框架、设计方法、案例； 5. 掌握AI原生的IT架构框架、设计方法、案例； 6. 了解智能化转型实施路径。
关键词：其他，组织，金融
收益目标：1、了解 5G 新特点、新机遇与新挑战 2、掌握 5G 技术最新发展动向 3、定位 5G 市场 4、转型升级，适应时代新要求
适应人群：1、省公司各级管理人员（非技术） 2、地市公司管理人员（非技术） 3、各级公司业务骨干 1、上篇：抢占 5G 先机，拓展 5G 市场； 2、下篇：转型升级，适应 5G 时代新要求。
关键词：互联网，电信
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，需求分析，软件设计，研发效能
收益目标：全面掌握-AIGC行业全景与趋势 行业展望-AIGC赋能各产业数智发展新变革 商业方向-探索金融行业可落地的商用前景及实施路径
关键词：互联网金融，转型，数字化转型，AIGC
关键词：其他，数据分析，创新，大模型，AIGC
关键词：其他，需求分析，软件设计，工程师，研发效能
收益目标：1.理解AI时代的运营趋势、AI如何赋能精细化运营，进行运营策略和方法的智能化升级。 2.学习运营人员需要知道的AI基本知识，基于世界巨头亚马逊等企业的实践，知道如何能保持运营方法的与时俱进，不被AI所取代和淘汰。 3.掌握智能化运营的数字化基础，建立智能运营数据体系，理解运营深度分析方法和AI赋能的机器学习和自动化运营策略。 4.掌握智能运营的用户洞察基础，学习如何进行AI驱动和机器学习找到用户特征模式、实现用户价值分析和目标用户判别，并设计差异化客群运营策略。 5.分新客智能运营和老客智能运营两部分，掌握智能运营的核心部分，重点针对渠道、拉新、激活、留存等环节，学习智能化用户运营，并学习会员体系、留存策略、上瘾模型。 6.可选模块：专题运营模块，包括品类、活动、资源位、私域四类专题运营。
适应人群：1.B端与C端企业运营、市场、营销岗人员。 2.与运营紧密配合的产品、增长、数据等岗位人员。 3.希望对企业运营进行大幅效率提升，有数字化转型需求的企业管理层。 4.对精细化运营方法与实践感兴趣的学员。一.开场与导入
关键词：互联网，产品经理，大数据，机器学习，转型，变革，大模型
适应人群：适合产品、运营、以及市场和数据分析和管理人员
关键词：互联网，产品设计，用户体验，数据分析，创新
收益目标：1、具备优化业务流程，用智能体部分替代常规日常工作的能力； 2、具备分析、设计、参与开发和校验企业内部AI产品研发的能力； 3、具备使用大模型微调（LLM FT）、知识库(RAG)和智能体（AI Agent）工具链的能力。
适应人群：业务数字化转型骨干、AI产品经理、IT工程师等。
关键词：其他，大数据，BI，流程管理，工程师，大数据平台
收益目标：1. 利用AIOps提升运维工作效率 2. 了解AIOps能给企业带来什么价值 3. 复杂场景下异常快速检测方法 4. 大规模下事件的预测方法
适应人群：具有一定的运维经验，devops经验，有一定的python基础，自动化运维概念，DevOps的运用，监控知识，数据计算
关键词：我是运维经理，互联网，DevOps，运维，自动化运维
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