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收益目标：深入理解软件研发效能提升的时代背景和重要性 全面掌握中大型企业在软件研发各阶段的效能提升实践 帮助提升企业级DevOps和自动化测试能力的建设 全面掌握企业级效能中台建设的最佳实践（效能中台+度量平台） 全面掌握软件企业研发效能度量的最佳实践 理解研发效能提升的误区，避免实施中的踩坑 了解国内外厂商在研发效能上的实践与探索 深入理解代码规范的原理与落地实践 深入理解代码规范在大型软件企业推广的成功案例
适应人群：软件研发负责人，研发管理负责人，运维负责人，DevOps负责人，测试负责人，工程效能负责人 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 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
关键词：互联网，运维，企业级，研发效能
收益目标：暂无
适应人群：暂无
关键词：其他，微服务
收益目标：掌握微服务架构的核心原理，提升系统设计与开发能力。 学会微服务治理策略，提高系统可维护性与可扩展性。 深入了解微服务部署与运维，为职业生涯增加竞争力。
收益目标：1. 掌握研发体系顶层设计方法：学习如何构建体系化的研发体系。 2. 提升跨部门协作效率：解决部门间协作问题，减少壁垒和摩擦。 3. 理解需求与架构的配合策略：掌握需求分解与架构设计的协调方法。 4. 掌握质量保证核心指标：学习如何通过测试提高开发效率和代码质量。 5. 学习自动化测试工具部署方法：掌握自动化测试的实施和优化技巧。 6. 掌握配置管理策略与实践：了解世界顶级软件公司的配置管理方法。
关键词：互联网
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
收益目标：1、 全面了解云计算行业发展现状和国内外主流云平台厂商产品和服务能力； 2、 全面了解大数据、AI、微服务的发展和应用情况； 3、 理解云计算核心技术原理和优缺点； 4、 掌握云计算、大数据、AI、微服务等新技术在金融领域的应用情况和收益； 5、 具备一定的云产品选型评估能力； 6、 具备一定的解决方案设计能力；
适应人群：云计算相关技术人员，CIO、IT经理、企业架构师、IT架构师、方案架构师、开发工程师等
关键词：互联网，大数据，云计算，微服务
收益目标：1. 运维自动化理论及实现 2. Shell编程 3. Ansible大规模自动化运维管理 4. 部署流水线 5. 运维自动化工具集 6. 数据可视技术 7. 运维开发平台建设思路
关键词：互联网，持续集成，自动化测试，运维，自动化运维
收益目标：1、明确敏捷转型中的关键实践目的与误区 2、构建不同阶段中质量保证的配套策略 3、构建质量内建的步骤 4、推动质量能力的关键技术实践 5、规模体系下的质量能力级度量思考
适应人群：敏捷团队的所有成员（研发团队、PO、SM），对质量保证有兴趣的都可以参加。
关键词：互联网，敏捷
收益目标：AI在研发管理中的价值 AI在研发效能提升中的实践 AI对研发效能管理的影响 生成式AI(AIGC)的最新进展与应用; AIGC及其应用领域; 大模型在软件研发全生命居期中的应用场景与案例; AIGC驱动下的自动化测试技术能力进阶 AI辅助编程工具 利用 智能编程助手提高编程效率和准确性 七大实战项目：探索智能编程助手的最佳实践 探索 智能编程助手的未来发展与实验功能 研发场景Agent构建及应用 如何评估AI产品应用有效性
适应人群：各类软件企业和研发中心的程序员、软件设计师、架构师, 项目经理,测试工程师，质量部门员工。对智能辅助编程技术感兴趣的技术管理者或需要使用该技术的工程师。特别强烈建议公司管理者可以参加部分课程。这样有助于在公司推广应用。
关键词：其他，需求分析，软件设计，研发效能
关键词：其他，软件架构，架构设计，领域驱动设计
收益目标：1. 对大数据海量任务调度系统的架构设计，关键技术实现，技术选型有深入的理解。 2. 对数据中台模式下，大量任务高度依赖，如何管理这些任务，确保任务正确、按时产出，提供了新的思路。 3. 对如何保障质量的前提下，如何实现敏捷的大数据开发，打造CI/CD Pilpleline有深入的掌握。
关键词：
To Be Better
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