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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
适应人群：暂无
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
收益目标：ChatGPT是什么,为何拥有这些能力和局限。 让完全不懂技术的人也能迅速理解AI ChatGPT和它背后的技术和机会 快速入门提示词技术，获得竞争优势 了解提示词工程师的职业内容 掌握ChatGPT提示词的撰写与优化技巧 熟悉不同类型提示词及其应用 快速掌握chatGPT 使用方法和技巧 学习并掌握提示词撰写的底层逻辑，写作步骤及高级技巧 掌握chatGPT在新媒体营销，内容营销场景中的应用 掌握chatGPT 在职场中高效办公/文案写作中的应用 掌握chatGPT高级应用技巧 通过课程学习，学员将能够洞察GPTs技术在商业领域的广泛应用，包括客户服务、智能助手、个性化推荐等，为企业的创新和发展提供新的思路。 课程将提供丰富的实战案例和练习，帮助学员掌握GPTs技术的开发技巧和商业应用方法，提升解决实际问题的能力。 通过学习GPTs商业开发指南课程，学员将具备开发智能对话系统的能力，使企业在市场竞争中占据先机。 通过学习GPTs技术，学员将激发创新思维，为企业带来新的商业模式和产品创新点，推动企业的持续发展。
关键词：其他，变革
收益目标：暂无
关键词：其他，转型，组织，数字化转型
收益目标：市场洞察与政策理解：深入理解国家及地方促进消费的政策，把握居民消费需求与场景消费市场格局的变化，为业务决策提供依据。 数字化业务模式设计能力：掌握平衡计分卡、商业模式画布、客户旅程地图等工具，能够设计出符合市场需求的数字化业务模式。 数智化运营实战技能：学习“1+4+N”数字化运营体系，掌握APP运营主阵地建设、数据驱动运营闭环构建、客户分析与精准运营策略制定等实战技能。 数据架构与中台建设知识：了解消费金融数据架构的演进路径，掌握数据中台架构设计与升级方法，提升数据驱动决策能力。 行业最佳实践与案例分析：通过实战案例分析，学习行业领先企业的成功经验，拓宽视野，启发创新思维。
适应人群：消费金融企业高管：需要把握市场趋势，制定企业战略，推动数字化转型。 业务部门负责人：如市场部、产品部、风控部等，需了解数字化业务模式设计与运营策略，以提升部门绩效。 数据分析师与数据科学家：专注于数据架构演进与数据中台建设，为运营提供数据支持。 运营团队成员：负责APP运营、客户运营、活动运营等，需掌握数字化运营体系与精准运营策略。 金融科技从业者：关注消费金融领域的创新实践，寻求职业发展新方向
关键词：其他，转型，金融，数字化转型
关键词：其他，金融，企业级
关键词：其他，ai
收益目标：1.企业级大模型应用模式与部署实战：系统拆解企业大模型三大主流落地模式，深入对比私有化与云端部署方案，结合 GPU/CPU 算力选型与真实业务场景，帮助企业做出可落地、可持续的技术决策。 2.RAG 原理、工程实现与评测驱动优化：从 Embedding、向量数据库、检索召回到生成优化，完整讲解企业级 RAG 的设计方法，并引入 Ragas、TruLens 等评测体系，构建“可量化、可回归、可持续优化”的 RAG 工程闭环。 3.智能体（Agent）工程化与自动化流程设计：深入讲解 Agent 的核心能力体系，包括工具调用、意图识别、工作流编排、自主规划、多智能体协作与记忆系统设计，帮助学员构建稳定、可控、可扩展的企业级智能体系统。 4.从 Workflow 到 Agent 的业务自动化升级路径：通过 Pipeline、Branching、Parallel、MoA、HITL 等多种工作流架构模式，讲解如何逐步从固定流程自动化，演进到具备自主决策能力的 Agent 系统，真正释放 AI 的业务价值。 5.行业真实项目与低代码智能体实战：覆盖金融、保险、客服、设计、法务、办公自动化等多个行业场景，通过真实案例与低代码智能体实战，帮助学员将所学能力快速转化为企业可用的 AI 应用与产品。
关键词：互联网，组织，企业级，大模型，RAG
收益目标：对学员 1. 掌握Agent七层攻击面防御，建立智能体安全全景认知 2. 构建大模型纵深防御体系，实现端-管-云协同防护 3. 提升流量安全溯源能力，掌握加密流量分析与攻击链还原 4. 获得一线攻防实战经验，通过真实案例复盘掌握攻防方法论 5. 建立合规治理能力，掌握从备案到持续合规运营全流程 6. 规划安全建设路线图，制定企业分阶段安全落地实施规划 对企业 1. 降低合规与法律风险，满足生成式AI备案等法规要求 2. 构建统一防护体系，覆盖智能体、大模型、流量安全 3. 提升安全运营效率，通过自动化测试与护栏实现持续防护 4. 预防高危安全事故，提前发现Agent越权、模型越狱等风险 5. 缩短安全响应闭环，增强团队AI安全实战能力 6. 实现安全左移落地，在开发阶段即植入安全能力
适应人群：核心受众（强烈推荐）：安全架构师、AI研发工程师、风控/安全运维负责人、企业技术决策者 扩展受众：合规/法务负责人、DevSecOps工程师、对Agent与大模型安全感兴趣的技术管理者
关键词：互联网，架构师，转型，数字化转型，大模型
适应人群：云计算的架构设计相关人员
关键词：制造，云计算，数据库
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