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收益目标：0基础掌握Tableau的入门和使用。本课程将从Tableau的安装、连接数据源、创建简单图形、进阶操作、图形进阶、地图进阶等循序渐进地掌握数据可视化的使用方法。 2、完成数据分析到数据可视化的联动。如何快速用tableau做出地图，如何用仪表盘来对业务结果进行多项呈现，如何完成统计及时间序列分析……将全方位讲解如何从数据获取到数据呈现。 3、从重视数据到活用数据。都知数据很重要，活用数据是王道，本课程围绕用数据讲故事的宗旨，讲解活用数据的技巧和方法，让学员知其然，并知其所以然。
适应人群：本课程为全员Tableau技能培训，适用于所有在工作中使用或想要学习Tableau的员工。
关键词：互联网，大数据，数据分析，转型，数字化转型
收益目标：1.了解互联网产品数据的基本组成和获取途径 2.通过提升产品数据分析能力，更精确的挖掘产品需求 3.形成较为严密的数据推测能力和问题分析能力 4.提升利用数据分析产品商业价值的能力 5.帮助产品经理形成系统的数据观，使其形更为严密的产品观
适应人群：建议产品经理相对中高阶。
关键词：互联网，大数据
收益目标：1、 人工智能基础、技术及其体系； 2、 人工智能的问题求解及技术实现； 3、 人工智能的学习方式； 4、 人工智能行业应用与发展； 5、 主流人工智能实验平台部署； 6、 人工智能机器学习的算法模型的应用实践
适应人群：1、 即将投身于人工智能、机器学习、数据挖掘领域的企业或者个人； 2、 系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员； 3、 政府机关，金融保险、移动互联网、能源行业等人工智能相关人员； 4、 高校、科研院所统计分析研究员，涉及到人工智能的人员；
关键词：互联网，人工智能，大数据，机器学习，数据挖掘，数据分析
收益目标：暂无
适应人群：暂无
关键词：其他，人工智能，大数据
收益目标：了解智能化测试技术在行业的应用
关键词：互联网，人工智能，大数据，软件测试，自动化测试，单元测试
收益目标：本次分享可以帮助大家： • 了解敏捷大数据四大开源平台的设计思想、功能能力和技术架构； • 了解敏捷数据中台平台的建设思路、架构设计和典型应用场景； • 探讨数据建设发展的思考、思路和展望；
关键词：互联网，互联网金融，大数据，数据架构，敏捷
收益目标：1、使企业管理者制定决策时有数据可依； 2、使学员彻底理解数据可视化的概念、技术、思维模式； 3、使学员具备数据收集、数据分析、数据挖掘、信息提取的能力； 4、使学员具备绘制数据可视化图形的能力； 5、使学员具备利用图形辅助思考的能力。
适应人群：1、本课程适合于想通过数据化决策制定企业战略的决策者； 2、适合于经常需要汇报工作的管理者； 3、对数据可视化分析、数据可视化展现等感兴趣的人士； 4、对数据分析、数据挖掘算法等感兴趣的人士； 5、对Tableau感兴趣的数据分析人士；
关键词：我是运维经理，互联网，大数据，云计算
收益目标：1、掌握用Power BI进行数据分析的各项操作。本课程将依次讲解输入和连接数据、数据的清洗和整理、管理行列数据、建立数据分析模型、创建与修饰可视化报表、数据可视化报表高阶应用、常用视觉对象类型、Power BI在线服务、Power BI实战演练等，形成了一套结构清晰、内容丰富的Power BI知识体系。 2、完成数据分析到数据可视化的联动。如何用图表思维呈现数据结果，如何快速用Power BI定制个性化Dashboard，如何用Dashboard实现多项指标的联动，如何通过Power BI制作精美的数据分析报告…本课程将聚焦于多种业务场景下的数据结果，通过Dashboard和分析报告实现高效、专业、简洁的数据呈现。 3、从重视数据到活用数据。都知数据很重要，活用数据是王道，本课程围绕用数据讲故事的宗旨，结合完成的仪表盘和分析报告，讲授活用数据的技巧和方法，让学员掌握数据分析的方法和技能，学会用数据洞察业务的精髓和真谛。
适应人群：本课程为全员数据分析课程，适用于在工作中与数据及Power BI打交道的员工。 若在工作中需要用Power BI制作各类图表、Dashboard、分析报告的员工可重点关注。
关键词：互联网，大数据，BI，数据分析，转型，数字化转型
收益目标：1、Go语言性能优化，主要包括Go语言的GC、Go语言的性能优化工具介绍及其使用； 2、Go语言内存模型，常见性能优化手段； 3、Go语言网络优化、Go语言常用的系统及网络优化参考； 4、Go语言使用不规范造成的性能问题，成功优化案例讲解；
适应人群：1、本课程适合于Go语言开发工程师； 2、本课程适合于高级开发工程师、项目经理、技术总监； 3、本课程适合于企业技术管理人员； 4、本课程适合于IT运维人员；
关键词：我是运维经理，互联网，大数据
收益目标：结合本人硅谷多年大中小科技公司管理运营数据团队和建立数据战略的经验，本次分享将通过多点带面，一点深入的方式，用实际案例带动大家一起探索和分析大数据方向大起大落产品的成功与失败因子，和产品开发推广过程中遇到的各种机遇和挑战：产品方向，商业模式，数据技术，客户/用户/合作伙伴。 收益：通过实例了解数据战略在不同场景中的实施，演变，和不同战略的优劣，为高级管理人员提供数据方向上战略、布局、管理和执行层面的多角度思路。
关键词：互联网，商业模式，大数据
收益目标：• 深入理解AI+BigData+Cloud技术在业界是如何被实际应用到测试和DevOps领域，并如何在研发效能方面发挥巨大作用； • 深入理解大型互联网企业的测试基础架构和DevOps的设计思路，清楚理解如何运用ABC技术来面对海量测试需求引出的一系列难题； • 扩展测试从业人员的技术视野，通过课程学习能够掌握业界先进技术与测试技术的结合点； • 除了讲解应用领域，还讲解具体的实现方法和架构设计，做到全面落地，避免纸上谈兵； • 课程案例全部来自大公司的实际项目，在保证基础理论架构清晰的基础上，注重实践与应用；
适应人群：• 资深测试工程师，测试开发工程师和测试技术骨干成员 • 测试技术负责人或测试架构师 • DevOps资深工程师和技术负责人 • 工程效能团队负责人和工程效能研发工程师 • 开发工程师，开发技术经理，开发技术负责人 • 技术创新团队的工程师
关键词：互联网，人工智能，软件架构，架构设计，大数据，云计算，DevOps，软件测试
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