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大數(shù)據(jù)治理落地實(shí)戰(zhàn)：數(shù)據(jù)收集、清洗、融合、挖掘

收益目標(biāo)：暫無(wú)

適應(yīng)人群：企業(yè)高管、產(chǎn)品及運(yùn)營(yíng)負(fù)責(zé)人、項(xiàng)目負(fù)責(zé)人、技術(shù)負(fù)責(zé)人、數(shù) 據(jù)分析師、數(shù)據(jù)挖掘工程師

關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，產(chǎn)品設(shè)計(jì)，商業(yè)模式，大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘，互聯(lián)網(wǎng)金融，數(shù)據(jù)分析

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企業(yè)級(jí)數(shù)字原生架構(gòu)

收益目標(biāo)：暫無(wú)

適應(yīng)人群：暫無(wú)

關(guān)鍵詞：其他，架構(gòu)設(shè)計(jì)，微服務(wù)，轉(zhuǎn)型，組織，數(shù)字化轉(zhuǎn)型

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Python數(shù)據(jù)分析與挖掘

收益目標(biāo)：暫無(wú)

適應(yīng)人群：1、數(shù)據(jù)分析師／挖掘工程師 2、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)或計(jì)算機(jī)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)或數(shù)據(jù)挖掘方向相關(guān)專業(yè)大學(xué)專科或以上學(xué)歷的學(xué)生或教師； 3、具有一定數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)，計(jì)劃從事數(shù)據(jù)挖掘工作的職場(chǎng)人士； 4、對(duì)數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析感興趣，想自我提升人士。

關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，數(shù)據(jù)挖掘，Python

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成為下一代企業(yè) 之 “AI驅(qū)動(dòng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型”

收益目標(biāo)：1、掌握AI的基礎(chǔ)知識(shí)和分類，了解AI在不同行業(yè)中的應(yīng)用案例，提升對(duì)AI技術(shù)的認(rèn)識(shí)和理解。 2、學(xué)習(xí)如何運(yùn)用AI工具和大語(yǔ)言模型，提高工作效率，構(gòu)建新媒體內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)品牌設(shè)計(jì)和產(chǎn)品開發(fā)。 3、深入理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型的四個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域，包括戰(zhàn)略、策略、執(zhí)行和評(píng)價(jià)，以及如何通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

適應(yīng)人群：暫無(wú)

關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，轉(zhuǎn)型，數(shù)字化轉(zhuǎn)型，ai

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LLM應(yīng)用開發(fā)與LLM在軟件工程領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)踐

收益目標(biāo)：1、掌握LLM技術(shù)：全面理解LLM及ChatGPT的基本原理與應(yīng)用。 2、提升研發(fā)效能：優(yōu)化軟件工程流程，提高研發(fā)效率與質(zhì)量。 3、實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)豐富：通過(guò)案例學(xué)習(xí)，積累LLM在軟件工程中的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。 4、拓展應(yīng)用領(lǐng)域：了解LLM在各行業(yè)的應(yīng)用前景，拓展職業(yè)發(fā)展路徑。 5、思維啟發(fā)：?jiǎn)l(fā)新思維，探索LLM技術(shù)的更多可能性。

適應(yīng)人群：軟件研發(fā)負(fù)責(zé)人，研發(fā)管理負(fù)責(zé)人，運(yùn)維負(fù)責(zé)人，DevOps負(fù)責(zé)人，測(cè)試負(fù)責(zé)人，工程效能負(fù)責(zé)人 軟件架構(gòu)師，資深研發(fā)工程師 運(yùn)維架構(gòu)師，資深運(yùn)維工程師，DevOps工程師，SRE 測(cè)試架構(gòu)師，資深測(cè)試工程師 研發(fā)管理人員，研發(fā)流程工程師

關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，需求分析

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金融機(jī)構(gòu)智能化轉(zhuǎn)型架構(gòu)分析與應(yīng)用

收益目標(biāo)：暫無(wú)

適應(yīng)人群：暫無(wú)

關(guān)鍵詞：傳統(tǒng)金融，轉(zhuǎn)型，組織，金融，數(shù)字化轉(zhuǎn)型

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企業(yè)IT架構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

收益目標(biāo)：暫無(wú)

適應(yīng)人群：暫無(wú)

關(guān)鍵詞：其他，架構(gòu)設(shè)計(jì)，微服務(wù)，轉(zhuǎn)型，數(shù)字化轉(zhuǎn)型

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5G致勝

收益目標(biāo)：1、了解 5G 新特點(diǎn)、新機(jī)遇與新挑戰(zhàn) 2、掌握 5G 技術(shù)最新發(fā)展動(dòng)向 3、定位 5G 市場(chǎng) 4、轉(zhuǎn)型升級(jí)，適應(yīng)時(shí)代新要求

適應(yīng)人群：1、省公司各級(jí)管理人員（非技術(shù)） 2、地市公司管理人員（非技術(shù)） 3、各級(jí)公司業(yè)務(wù)骨干 1、上篇：搶占 5G 先機(jī)，拓展 5G 市場(chǎng)； 2、下篇：轉(zhuǎn)型升級(jí)，適應(yīng) 5G 時(shí)代新要求。

關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，電信

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生成式AI與大模型行業(yè)應(yīng)用落地實(shí)踐

收益目標(biāo)：暫無(wú)

適應(yīng)人群：暫無(wú)

關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，其他，需求分析，大模型

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AIOps最佳實(shí)踐

收益目標(biāo)：1. 利用AIOps提升運(yùn)維工作效率 2. 了解AIOps能給企業(yè)帶來(lái)什么價(jià)值 3. 復(fù)雜場(chǎng)景下異?？焖贆z測(cè)方法 4. 大規(guī)模下事件的預(yù)測(cè)方法

適應(yīng)人群：具有一定的運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)，devops經(jīng)驗(yàn)，有一定的python基礎(chǔ)，自動(dòng)化運(yùn)維概念，DevOps的運(yùn)用，監(jiān)控知識(shí)，數(shù)據(jù)計(jì)算

關(guān)鍵詞：我是運(yùn)維經(jīng)理，互聯(lián)網(wǎng)，DevOps，運(yùn)維，自動(dòng)化運(yùn)維

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AI大模型輔助軟件研發(fā)管理與效能提升

收益目標(biāo)：AI在研發(fā)管理中的價(jià)值 AI在研發(fā)效能提升中的實(shí)踐 AI對(duì)研發(fā)效能管理的影響 生成式AI(AIGC)的最新進(jìn)展與應(yīng)用; AIGC及其應(yīng)用領(lǐng)域; 大模型在軟件研發(fā)全生命居期中的應(yīng)用場(chǎng)景與案例; AIGC驅(qū)動(dòng)下的自動(dòng)化測(cè)試技術(shù)能力進(jìn)階 AI輔助編程工具 利用 智能編程助手提高編程效率和準(zhǔn)確性 七大實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：探索智能編程助手的最佳實(shí)踐 探索 智能編程助手的未來(lái)發(fā)展與實(shí)驗(yàn)功能 研發(fā)場(chǎng)景Agent構(gòu)建及應(yīng)用 如何評(píng)估AI產(chǎn)品應(yīng)用有效性

適應(yīng)人群：各類軟件企業(yè)和研發(fā)中心的程序員、軟件設(shè)計(jì)師、架構(gòu)師, 項(xiàng)目經(jīng)理,測(cè)試工程師，質(zhì)量部門員工。對(duì)智能輔助編程技術(shù)感興趣的技術(shù)管理者或需要使用該技術(shù)的工程師。特別強(qiáng)烈建議公司管理者可以參加部分課程。這樣有助于在公司推廣應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：其他，需求分析，軟件設(shè)計(jì)，研發(fā)效能

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擁抱AI時(shí)代- AIGC賦能銀行業(yè)數(shù)智發(fā)展新變革

收益目標(biāo)：全面掌握-AIGC行業(yè)全景與趨勢(shì) 行業(yè)展望-AIGC賦能各產(chǎn)業(yè)數(shù)智發(fā)展新變革 商業(yè)方向-探索金融行業(yè)可落地的商用前景及實(shí)施路徑

適應(yīng)人群：暫無(wú)

關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)金融，轉(zhuǎn)型，數(shù)字化轉(zhuǎn)型，AIGC