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企业级软件研发质量效能体系建设与最佳实践

收益目标：1、理解质量效能核心：掌握软件质量与研发效能的关系及重要性。 2、提升测试策略：学习并应用先进的测试策略，提高测试效率与质量。 3、掌握双流模型：深入理解并实践研发效能与质量提升的双流模型。 4、优化质量管理：了解并优化软件研发质量管理流程，减少缺陷。 5、建设中台架构：探索测试中台与数据中台的建设方法，提升测试效率。 6、案例实践分享：通过实际案例分享，提升解决复杂问题的能力。

适应人群：软件研发负责人，研发管理负责人，质量负责人，DevOps负责人，测试负责人，工程效能负责人 测试架构师，资深测试工程师 研发管理人员，研发流程工程师 软件架构师，资深研发工程师 运维架构师，资深运维工程师，DevOps工程师，SRE

关键词：互联网，DevOps，企业级

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Fluss：新一代流存储核心技术解析与实战

收益目标：暂无

适应人群：数据工程师、流计算工程师、数据架构师、以及对新一代流存储技术感兴趣的技术人员

关键词：其他，ai

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AI产品经理落地实战

收益目标：暂无

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，商业模式，用户体验，人工智能，创新

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北美银行数据仓库最佳实践

收益目标：本课程以全真的项目-加拿大某大银行金融集团的Data Warehouse for Basel Reporting项目为背景，系统介绍了北美国家成功地将数据仓库、数据挖掘和商业智能的最新技术实施和应用在银行的核心业务中的情况，以项目中大量的实践案例为线索，全面展示了国外发达国家银行业建设数据仓库的系统理念和方法，为中国的银行业开展同类项目提供了宝贵的经验，是中国银行IT从业人员难得的一次理念提升和技术升级的机会。本课程首先简要介绍了项目的背景和需求，然后以三个最主要的主题展开。一是项目的总体设计和系统架构，二是项目的数据仓库与质量控制，三是项目的商务智能与报表设计。课程将不仅涉及各主题的主要内容

适应人群：暂无

关键词：其他

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互联网运维管理

收益目标：1. 何谓运维自动化？自动化都解决哪些问题？互联网又有哪些经典案例？ 2. IT基础设施云化，IaaS/PaaS/SaaS对传统的冲击又有哪些？ 3. 大规模集群与业务快速增长时，如果有效地保证质量的同时，提升效率呢？ 4. 运维大数据的运用与大数据平台目标与差异在哪里？ 5. 系统安装->初始化->配置管理->应用变更更->命令执行->监控，如何串联？ 6. 如何建设可持续发展的运维平台

适应人群：高级程序员、系统架构师、系统管理员、运维工程师、运维架构师、项目经理以及其他具有与运维相关的人员。

关键词：互联网，电商，支付平台，传统金融，互联网金融，电信，运维，自动化运维

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基于微服务架构的软件测试最佳实践

收益目标：• 深入理解微服务架构的前世今生，能够站在架构师的角度深入理解微服务的核心思想与具体技术 • 深入理解微服务测试的挑战和应对策略，能够处理实际项目中典型的微服务测试难题 • 深入理解微服务测试所必须掌握的核心技术，包括API自动化测试技术，测试数据构造技术，测试环境准备的最佳实践等等 • 深入理解基于消费者契约的微服务测试方法，能够将该方法和传统测试方法无缝集成，达到事半功倍的效果 • 通过深入浅出的讲解，理解微服务时代测试领域的多项前沿技术，比如基于大数据的测试范围选择、混沌工程和测试结果自动分析等 • 包含大量独家干货内容，无法通过其他渠道获取

适应人群：• 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 • 开发工程师，开发技术经理，开发技术负责人

关键词：互联网，微服务，DevOps，软件测试，测试用例

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美团配送系统架构演进实践

收益目标：1.了解业务快速发展过程中如何做技术选型 2.针对一些高稳定性的一些保障 3.架构层面如何支撑业务快速发展

适应人群：暂无

关键词：

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向量数据库：构建下一代智能应用的数据底座

收益目标：暂无

适应人群： 数据工程师、数据科学家、机器学习工程师、AI开发者、以及对向量数据库感兴趣的技术人员。

关键词：其他，数据库

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《DDD与DeepSeek全流程开发：从领域建模到AI代码生成实战》

收益目标：1. 掌握DDD+AI的软件研发新模式，提升研发效率 2. 深刻理解，通过领域驱动指导AI生成高质量代码 3. 通过知识库为AI进行DDD编码制定模板与规范 4. 掌握AI生成代码进行软件研发的工具与研发环境

适应人群：1. 关注领域驱动、微服务开发的软件研发工程师 2. 产品经理、研发管理、质量保障等相关人员 3. 关注AI编程的架构师、CTO及其相关人员 4. 关注AI编程发展方向的相关技术人员

关键词：其他，测试用例，领域驱动设计

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数据治理培训

收益目标：1、数据能力成熟度评估，明确数据管理存在的问题和不足，指明组织数据管理能力所处阶段及改进建议； 2、数据治理最佳实践从企业的数据管理组织、制度和流程方面提出要求， 构建完整的数据治理管理体系，并阐述行业最佳实践案例； 3、数据架构最佳实践从企业级数据模型、数据流转、数据分布、元数据管理等方面提出要求，构建完备的企业级数据模型，并阐述行业最佳实践案例； 4、数据标准最佳实践从企业业务术语、参考数据、主数据、数据元、指标数据标准提出要求，构建全面的数据标准管理体系，并阐述行业最佳实践案例； 5、数据质量最佳实践从数据质量基础、数据质量工程方法、数据质量评估和改进等方面提出要求，构建持续提升的数据质量最佳实践案例。

适应人群：1、CIO企业首席信息官 2、CDO企业首席数据官 3、COO企业首席运营官 4、企业数据管理专家/专家委员会专员 5、总行各业务职能单位数据管理专员 6、各分行数据治理接口人员 7、数据管理团队 8、外部数据治理咨询团队

关键词：互联网，组织，金融，技术管理

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分布式软件体系架构

收益目标：

适应人群：

关键词：互联网，电商，电信

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微软商业智能与数据挖掘

收益目标：1、 通过完整项目案例，客户将学会数据仓库设计和实施的标准方法 2、 客户将学会如何分析问题，如何快速开发本行业的数据仓库项目 3、 客户将学会解决数据仓库实施过程中所遇到的重点和难点问题4、 通过动手实验，客户将学会微软商业智能相关工具的操作使用 5、 客户将学习最新数据仓库和商业智能领域的前沿技术

适应人群：暂无

关键词：互联网，商业智能