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收益目标：暂无
适应人群：暂无
关键词：其他
关键词：互联网，人工智能，Python
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：1.掌握数据驱动的业务架构、工具&流程、团队组建、数据产品建设等基础知识。 2.了解基本的数据分析方法，并理解分析方法背后的分析思维，能够在日常工作中进行应用。 3.能结合业务，设计合理的指标体系，结合数据分析方法，给出建设性的数据驱动的方案。 4.能够认可未来3-5年出现的数据治理的必要性，并了解数据治理的关键点。 5.能够评估数据产品，合理选择数据产品方案，并能够把控实施的过程。 6.能够了解数据团队管理的基本原则，专业地对数据相关候选人进行面试。
适应人群：公司中高层管理者，数据分析部门，运营部门，数据研发部门。 【学员基础】日常工作中有用到数据，并理解数据的重要性。
关键词：互联网，数据分析
收益目标：1、对金融系统服务化过程、业务中台建设过程、架构演进过程进行详细介绍，深入剖析服务化和中台建设过程中遇到的应用拆分、数据拆分和团队拆分导致开发困局、运维困局等一系列问题和挑战，如何通过服务治理体系和技术来解决，使学员对服务治理的概念有更深更清晰的认识； 2、介绍管理、度量、管控三位一体，线上、线下治理结合的一体化服务治理体系，使学员全面了解服务治理体系的理论以及方法，通过现场穿插讨论，直击学员在日常工作中遇到的痛点，启发学员通过一体化的服务治理体系来解决实际问题； 3、介绍服务治理体系的落地实施过程，包括服务标准化、服务编制等基础环节，以及链路跟踪、熔断限流、服务路由、服务降级、静态服务调用关系图等技术组件，使学员掌握服务治理的关键技术； 4、介绍服务治理的实施策略与场景，包括服务架构优化、线上和线下度量指标体系、虚拟化管理、线上全链路压测、快速故障分析、敏捷应用发布等，使学员掌握服务治理体系如何实施； 5、介绍与服务治理配套的敏捷团队管理和研发模式，以及如何度量管理和研发过程，提升研发效率和质量，使学员将来实施服务治理更有可行性。
适应人群：从事软件研发的开发工程师、架构师、项目经理和技术管理者。
关键词：互联网，人工智能，架构设计，机器学习，微服务，金融
收益目标：1.通过案例解读，深入理解订阅制转型的底层逻辑；
适应人群：1.公司经营层、各领域高管 2.产品管理部、研发管理部相关负责人、专家等 3.产品线负责人、市场负责人、销售渠道负责人、服务负责人等
关键词：互联网，转型
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； 大规模分布式/国产化数据库架构设计与真实案例实践； 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 数据库工程师等
关键词：互联网，传统金融，数据库，金融，企业级
收益目标：1、了解用户体验及产品设计工作的相关要求与难点 2、掌握原型脚本设计方法并使用原型规划业务流程和交互方式 3、理解设计思维、产品细节打造及以用户为中心的UCD设计理念 4、还原用户使用场景，挖掘用户服务体验需求 5、在规范化设计及交互流程基础上提高产品易用性 6、掌握专业的用户研究和可用性测试的方法 7、从设计层面掌握产品运营的方法及思路 8、清晰如何持续提高自身的设计能力及素质
适应人群：本课程适用于产品经理、产品运营，开发人员、设计人员以及与产品打造、开发相关的其它人员，对创建完美高效的开发团队提供建设性思路和意见。
关键词：互联网，产品经理，产品设计，需求分析，用户体验，竞品分析，敏捷
关键词：其他，架构师，软件架构，架构设计，软件设计
收益目标：1. 银行数据可以应用于什么场景？ 2. 如何利用机器学习技术帮助银行创造价值？ 3. 如何实现端到端的数据产品，让银行数据化运营流程化？
适应人群：银行行业的业务主管、技术主管、数据工程师
关键词：互联网，机器学习
收益目标：• 深入理解“测试中台”的本质以及工程价值 • 深入理解“测试中台”建设的技术方法与架构设计 • 让企业，尤其是大型企业实现以“测试中台”建设来完成弯道超车，走在测试基础架构的前沿，大幅度提升工程效能 • 扩展测试人员的技术视野，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； • 除了讲解理论体系，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，软件测试，自动化测试
收益目标：了解数据中台的优势以及数据中台建设与架构方法 了解数据中台的核心方法论(一个ID，一个数据，一个服务) 从真实的用户案例中学习数据中台建设 了解数据体系建设与数据运营机制建设
适应人群：大数据从业人员、企业IT开发人员、企业数据部门人员
关键词：互联网，其他，创新
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