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收益目标:通过学习本次课程,学员将学习到以下内容: - 前端基础核心知识 - React核心知识 - React进阶知识,原理,最佳实践等 - React项目搭建实战
适应人群:暂无
关键词:互联网,其他,前端
收益目标:1、提供大语言模型知识体系,帮助学员全面了解中外前沿科技、方法工具和业内最佳实践; 2、通过全过程案例讲解,使学员全面掌握大模型的原理和基于大模型驱动的企业级应用架构设计,在边做边学中增强其解决实际问题的能力; 3、对学员的实际项目进行咨询指导,帮助单位完善数字化人才梯队培养,助力企业融入AI浪潮; 4、为学员课后答疑和持续学习提供网站资源,帮助其掌握数字时代学习新理念,提升其自学的意愿和能力。
适应人群:希望掌握大模型底层原理、底层架构、提示词工程的软件开发人员、售前工程师、在咨询顾问及业务人员
关键词:其他,企业级
收益目标:将系统性方法论层层解构,易于吸收和理解 讲授真实相关行业案例,有细节、有真相 现场互动和情景演练,把知识变成能力和应用
适应人群:企业一号位、业务负责人、产品型管理者、产品经理、技术骨干等
关键词:互联网,产品创新,产品规划,创新
收益目标:暂无
关键词:其他,软件设计,自动化测试
收益目标:通过该课程学习,洞悉Hadoop,NoSQL与Spark等技术的原理、架构与技术手段;结合丰富实例掌握其设计与开发方法,以及掌握如软件架构、性能调优等使用过程中的实用技巧;深入了解Hadoop,NoSQL,Spark体系中各成员,理解Hadoop,NoSQL,Spark成员各自的优、缺点与正确适用场景,了解技术最新发展动向,能对Hadoop,NoSQL与Spark体系在学员企业、学员项目、学员研发中是否可用、如何定位以及如何使用做出正确判断与学习,并且对如何结合大数据技术规划企业数据架构得到相当的启发与收获。
适应人群:企业中高层技术管理人员、企业技术战略决策者、软件架构师、软件研发人员与大数据技术爱好者,有大数据及海量数据管理与处理需求的企业优先。
关键词:传统金融,互联网金融
收益目标: -分析业界公司在需求管理和需求开发过程中的误区,并分享成功经验; - 站在“项目交付价值”的全新角度了解在需求开发和需求分析的过程、以及在这个过程中各种技术和方法论的使用特点; - 理解需求捕捉时的主要方法:用户故事、业务概念分析、最小原型法; - 理解需求分析/需求建模的主流方法:User Story 用户故事、UseCase用户用例、数据流图、有限状态集图、实体/关系图……; - 理解非功能性的分类、示例以及如何获取的方法; - 掌握规格化需求时的注意事项与模板示例; - 了解需求评审时的3种常用的方法:正规检视、同行专家评审与走查; - 了解需求变更控制的流程、要素与注意
适应人群:需求分析人员(含业务分析人员)、高级设计人与开发员、高级测试工程师
关键词:互联网,电商,电信,需求分析,工程师
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:理解研发效能的本质 理解研发效能的落地实践 理解研发效能推进中的“坑”和最佳实践 理解企业级的成功案例 帮助学员建立起研发效能度量的正确的理念 助学员理解研发效能度量的实施模型及度量指标集 帮助学员理解度量指标集中每个指标的设计思路和落地方法 帮助学员掌握通过度量指标综合分析问题、从而促进研发效能提升的方法
关键词:互联网,组织
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
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