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收益目标：暂无
适应人群：暂无
关键词：互联网
收益目标：通过大量产学研合作的成功实践案例来引导学员理解和掌握先进的、系统化的可靠性测试方法。
适应人群：测试工程师、测试架构师、可靠性专项测试工程师等。
关键词：其他，自动化测试，测试用例，可靠性测试，金融，Linux
收益目标：1，帮助企业实现业务目标的对齐、流程的优化、系统的整合等，无论是金融、制造还是其他行业。 2，理论和方法与实际情况相结合，给予您团队更加贴切和实用的案例和建议。
关键词：其他，架构师
关键词：其他，数据库，金融，企业级
收益目标：通过本次实战培训，学员将获得以下具体收益，涵盖知识掌握、技能提升和行业应用： 1、掌握AI核心技术机制：深入理解LLM底层原理、嵌入技术及RAG优化，并能运用工具如LangChain、LlamaIndex进行模型开发和知识库构建，提升AI理论基础。 2、提升研发流程效能：通过工业级提示工程和AI辅助工具，加速需求分析、开发和测试，实现全链路提效，减少人工耗时。 3、设计AI4SE工程体系：学习构建匹配企业AI战略的软件工程规范，包括路线图规划、研发流程AI整合和复杂度控制，并能参考行业方案实施AI加速研发体系。 4、应用AI+DDD实战方法：掌握领域驱动设计与AI的融合应用，通过四阶落地法完成从需求到代码的智能化实现，提升复杂业务系统的设计和开发能力。 5、实现行业场景落地：获得金融、制造等行业实战经验，如构建MCP驱动的智能体协作网络、开发代码迁移工具和知识运营助手，助力企业在真实场景中规模化应用AI，提升研发质量和效率。 6、第一部分 AI研发基础强化增强工程化落地能力：通过案例演练（如本地MCP客户端、RAG应用开发）和工具链实操，培养学员的工程实践技能，确保AI技术在企业环境中的可扩展性和稳定性。
适应人群：希望通过AI工具提升研发效率和质量的软件工程师 希望建立匹配AI战略的智能工程研发体系的管理 希望通过AI框架与相关技术开发AI原生应用的开发人员
关键词：其他，需求分析，转型，金融，工程化，大模型
关键词：互联网，数据挖掘，商业智能
关键词：互联网，支付平台，互联网金融，电信，风险管理，项目管理
收益目标：1.从0到1对微服务技术架构可以有完整的认识； 2.基于kubernetes支撑微服务架构的落地实践 3.借鉴领域驱动设计(DDD)与微服务的拆分边际 4.开源组件与注册中心的调优和增强； 5.统一微服务框架及组件，开发流程规范化，降低微服务门槛的思路； 6.实时微服务流控治理策略生效的机制； 7.解析微服务的刚需——应用性能监控的实现； 8.利用Kubernetes + DevOps实现微服务敏捷测试； 9.企业级大规模互联网技术实践；
适应人群：架构师； 开发人员； 运维人员；
关键词：互联网，微服务，DevOps，运维，容器
收益目标：1、获知互联网企业大数据体系建设的完整形态，和技术选型标准，加深对企业数据化变革的认知 2、了解数据中台工具的功能架构，数据中台赋能的思路方法论及其技术架构 3、用户行为分析平台的埋点上报，传输，管理，验证，基础数仓建设的功能技术架构 4、掌握爆炸式数据增长下的数据管理，治理体系，了解科学的数据建设管理方法论，在实际生产中有序落地，避免数据重复建设，避免数据安全隐患 5、在数据生产建设过程中，通过事前生产规范管理，事中值班响应，事后巡检监控，全方位保障数据质量 6、掌握ABTest实验的原理，重叠实验框架的架构以及实验决策的方法论案例，学会如何科学的使用AB测试做数据驱动决策
适应人群：适用于大数据应用开发，大数据基础架构开发，数据产品，数据仓库的软件架构师、软件设计师、程序员、数据产品 要求：至少要有1-2年工作经验，学习过Hadoop，Hive以及Java语言
关键词：其他，大数据，数据架构，数据分析，变革，组织
收益目标：1.系统化数字化转型课程，从组织管理和技术建设两个维度全面梳理数字化转型应知应会 课程不是概念的堆叠，每门课程辅以工具箱，帮助学员听完即用 2.一套全链路提升转型方法的方案 不止于呈现案例，更呈现优秀转型案例（比如喜茶）背后的方法和最佳实践 3.与高手比肩，认识真正的技术管理高手 站在高手的肩膀上，拿到实战者才有的知识 4.云上课堂，可以随时随地学习 品控「卡尺」，筛选出最优质的的课程内容
关键词：互联网，敏捷，转型，组织，金融
收益目标：训练营收益： 1.协助学员成为数字化领导者，制定数字化创新战略，结合內部核心竞争力及外部资源驱动企业转型的进程和落实； 2.通过学习数字化体系和方法论，对内降本提效，促进生产力；对外加强客户和伙伴的体验，打造由产品到平台的价值网； 3.结合四大核心成功要素的数字化转型实施，了解如何进行数字化重构与数字化增长；
适应人群：训练营面向人群： 1.谋求数字化转型、智能化升级和构建产业新生态的实体企业的产研高管； 2.期望了解数字化转型是什么、以及如何转型的「所谓传统」的发展数字化与产业互联网的实体企业，例如制造、零售、物流、医疗、能源、银行、保险、证券… 3.希望寻找新经济、转型下的机会的提供软件、IT、大数据、AI服务的数字化生态企业
关键词：互联网，其他，转型，变革，组织，产品管理，数字化转型
收益目标：指导质量从业人员顺应变化，构建适合本企业的质量体系。
适应人群：CEO、市场营销、交付服务、质量运营 (QA)、质量管理、 研发项目管理、测试项目管理等相关人员
关键词：其他，质量管理，转型，变革，数字化转型
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