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展開簡介
收益目標(biāo)：1. 學(xué)習(xí)到當(dāng)前最流行的云原生架構(gòu)下，測試人員應(yīng)該如何搭建測試體系的全部內(nèi)容 2. 可以學(xué)習(xí)到當(dāng)前最流行的測試項目的實現(xiàn)細(xì)節(jié)。 比如混沌工程，穩(wěn)定性測試等 3. 課程中的演示項目可直接拿到客戶的項目中使用。快速實現(xiàn)價值。
適應(yīng)人群：在容器領(lǐng)域工作或?qū)θ萜骷夹g(shù)感興趣的測試人員
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，Docker
收益目標(biāo)：1.知識提升：掌握AI大模型在數(shù)據(jù)分析中的核心能力與邊界 2.工具掌握：學(xué)會用Prompt工程+AI大模型高效完成數(shù)據(jù)分析任務(wù) 3.效率飛躍：將傳統(tǒng)分析流程提速50%以上（數(shù)據(jù)清洗、可視化、報告生成） 4.思維升級：建立"AI-first"的數(shù)據(jù)分析工作流設(shè)計思維
適應(yīng)人群：1.企業(yè)數(shù)據(jù)分析師/商業(yè)分析師 2.數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊初級成員 3.業(yè)務(wù)部門需用數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策者 4.對AI+數(shù)據(jù)分析結(jié)合應(yīng)用感興趣的技術(shù)人員
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，其他，金融
收益目標(biāo)：1，整體把握機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展方向 2，了解機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺的技術(shù)框架 3，理解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的思維方式和關(guān)鍵技術(shù) 4，了解深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)在當(dāng)前工業(yè)界的落地應(yīng)用 5，了解AI頂會論文和最新技術(shù)熱點
適應(yīng)人群：暫無
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，其他，人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘，項目管理，深度學(xué)習(xí)
收益目標(biāo)：1.跨越門檻：快速消除初入人工智能領(lǐng)域的陌生與畏懼感。 2.認(rèn)知提升：深入理解大語言模型的工作原理及其在多種場景下的實際應(yīng)用。 3.編程技能：非編程背景的學(xué)員也能通過課程提供的積木代碼嘗試編寫和改進(jìn)代碼。 4.項目實戰(zhàn)：圍繞假想產(chǎn)品實際操作 LLM 平臺，解決實際問題。 5.自學(xué)賦能：通過對 Langchain 框架的解讀、基于 ChatGpt 的自動化編程，讓沒有 AI 和 python 基礎(chǔ)的學(xué)員在課后仍然能編寫和擴(kuò)展應(yīng)用
適應(yīng)人群：1、希望成為?LLM 產(chǎn)品經(jīng)理?的專業(yè)人士，希望了解 LLM 的商業(yè)和技術(shù)應(yīng)用。 2、想要轉(zhuǎn)型成為?LLM 軟件工程師的開發(fā)者，希望通過實際編程加深對 LLM 的理解。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，ai
收益目標(biāo)：? 深入理解微服務(wù)架構(gòu)的前世今生，能夠站在架構(gòu)師的角度深入理解微服務(wù)的核心思想與具體技術(shù) ? 深入理解微服務(wù)測試的挑戰(zhàn)和應(yīng)對策略，能夠處理實際項目中典型的微服務(wù)測試難題 ? 深入理解微服務(wù)測試所必須掌握的核心技術(shù)，包括API自動化測試技術(shù)，測試數(shù)據(jù)構(gòu)造技術(shù)，測試環(huán)境準(zhǔn)備的最佳實踐等等 ? 深入理解基于消費者契約的微服務(wù)測試方法，能夠?qū)⒃摲椒ê蛡鹘y(tǒng)測試方法無縫集成，達(dá)到事半功倍的效果 ? 通過深入淺出的講解，理解微服務(wù)時代測試領(lǐng)域的多項前沿技術(shù)，比如基于大數(shù)據(jù)的測試范圍選擇、混沌工程和測試結(jié)果自動分析等 ? 包含大量獨家干貨內(nèi)容，無法通過其他渠道獲取
適應(yīng)人群：? 測試工程師，測試開發(fā)工程師和測試技術(shù)骨干成員 ? 測試技術(shù)負(fù)責(zé)人或測試架構(gòu)師 ? DevOps 資深工程師和技術(shù)負(fù)責(zé)人 ? 開發(fā)工程師，開發(fā)技術(shù)經(jīng)理，開發(fā)技術(shù)負(fù)責(zé)人
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，微服務(wù)，DevOps，軟件測試，測試用例
收益目標(biāo)：1.理解云原生架構(gòu)下Java應(yīng)用的挑戰(zhàn)與機(jī)遇； 2.掌握J(rèn)ava性能優(yōu)化的關(guān)鍵工具和策略； 3.學(xué)習(xí)提升研發(fā)流程效率的現(xiàn)代方法和工具； 4.了解AI將如何促進(jìn)研發(fā)效能的提升； 5.了解Java在人工智能、向量數(shù)據(jù)庫等新興領(lǐng)域的應(yīng)用案例； 6.洞察Java技術(shù)的未來發(fā)展，把握技術(shù)趨勢；
關(guān)鍵詞：其他，人工智能，大數(shù)據(jù)，Java，轉(zhuǎn)型，企業(yè)級，數(shù)字化轉(zhuǎn)型
收益目標(biāo)：1、本課程希望能使學(xué)員登堂入室，了解到這些不足，避免潛在的問題，直接面向運用提供解決方案。 2、針對Python的語言特點，系統(tǒng)掌握使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。
關(guān)鍵詞：其他，數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)分析
收益目標(biāo)：通過課程學(xué)習(xí)，可以理解機(jī)器學(xué)習(xí)的思維方式和關(guān)鍵技術(shù)；了解深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)在當(dāng)前工業(yè)界的落地應(yīng)用；能夠根據(jù)數(shù)據(jù)分布選擇合適的算法模型并書寫代碼，初步勝任使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等工作。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘
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、實戰(zhàn)經(jīng)驗豐富：通過案例學(xué)習(xí)，積累LLM在軟件工程中的實戰(zhàn)經(jīng)驗。 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)：啟發(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，運維負(fù)責(zé)人，DevOps負(fù)責(zé)人，測試負(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 運維架構(gòu)師，資深運維工程師，DevOps工程師，SRE 測試架構(gòu)師，資深測試工程師 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
收益目標(biāo)：1. 運維自動化理論及實現(xiàn) 2. Shell編程 3. Ansible大規(guī)模自動化運維管理 4. 部署流水線 5. 運維自動化工具集 6. 數(shù)據(jù)可視技術(shù) 7. 運維開發(fā)平臺建設(shè)思路
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，持續(xù)集成，自動化測試，運維，自動化運維
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