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價值導向數(shù)據(jù)治理培訓

收益目標：1、企業(yè)數(shù)字化架構(gòu)：了解新市場環(huán)境下業(yè)態(tài)改變對IT創(chuàng)新的要求，明確數(shù)據(jù)治理在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中起到的關鍵作用。 2、精益數(shù)據(jù)管理最佳實踐：總結(jié)了國內(nèi)外企業(yè)在數(shù)據(jù)戰(zhàn)略和數(shù)據(jù)治理方面的最佳實踐，識別數(shù)據(jù)資產(chǎn)、制定數(shù)據(jù)治理計劃、搭建數(shù)據(jù)架構(gòu)、落地數(shù)據(jù)標準、提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，確實提升企業(yè)挖掘數(shù)據(jù)價值等能力；

適應人群：1、數(shù)據(jù)管理團隊 2、企業(yè)業(yè)務、數(shù)據(jù)、技術部門人員

關鍵詞：其他，轉(zhuǎn)型，數(shù)據(jù)建模，數(shù)字化轉(zhuǎn)型

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數(shù)字化企業(yè)架構(gòu)框架DEAF

收益目標：暫無

適應人群：暫無

關鍵詞：其他，架構(gòu)設計，分布式

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DeepSeek賦能效能提升實戰(zhàn)

收益目標：1.理解大模型核心原理，模型訓練和優(yōu)化策略 2.掌握設計有效提示詞，以及提示詞工程優(yōu)化實踐 3.掌握OLlama搭建方法，以及3種調(diào)用大模型方式 4.掌握常用大模型推理參數(shù)微調(diào)方法 5.掌握CV、語音和NLP 大模型在各種業(yè)務場景中的應用 6.結(jié)合上機實踐，調(diào)用DeepSeek，llama-vision，Qwen，stable-diffusion，whisper等大模型

適應人群：IT項目管理人員：負責IT項目的整體規(guī)劃、協(xié)調(diào)與管理，需要了解如何利用DeepSeek等大模型技術提升項目效能。 軟件開發(fā)工程師：從事軟件開發(fā)工作，希望通過學習大模型技術提升開發(fā)效率和代碼質(zhì)量。 測試工程師：負責軟件測試工作，需要掌握如何利用大模型技術進行自動化測試和缺陷檢測。 數(shù)據(jù)分析師：從事數(shù)據(jù)分析工作，需要學習如何利用大模型技術進行數(shù)據(jù)挖掘和趨勢分析。 運維工程師：負責系統(tǒng)運維工作，需要了解如何利用大模型技術實現(xiàn)智能化運維和故障診斷。 AI工程師：從事人工智能相關工作，需要深入學習大模型的訓練、優(yōu)化和應用。

關鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，NLP，大模型