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展開簡介
收益目標(biāo)：可獨立完成Hadoop的部署，運維，監(jiān)控及故障處理。獨立完成整體Hadoop從網(wǎng)絡(luò)到軟件層面的架構(gòu)設(shè)計，Hadoop及周邊生態(tài)的性能優(yōu)化。
適應(yīng)人群：開始對Hadoop感興趣或已使用Hadoop，希望進行性能調(diào)優(yōu)或架構(gòu)優(yōu)化。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，其他
收益目標(biāo)：1) 認清互聯(lián)網(wǎng)+的實質(zhì)價值 2) 怎樣用O2O形成粉絲經(jīng)濟 3) 網(wǎng)絡(luò)整合營銷的技巧 4) 微信微博微視頻等社交媒體傳播 5) 了解萬物互聯(lián)下的電商新形態(tài)
適應(yīng)人群：暫無
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)
收益目標(biāo)：全面了解大型網(wǎng)站架構(gòu)演化； 通過案例教學(xué)掌握高可用架構(gòu)設(shè)計的原則和方法 掌握互聯(lián)網(wǎng)高可用高并發(fā)關(guān)鍵技術(shù)； 掌握互聯(lián)網(wǎng)大型分布式系統(tǒng)緩存架構(gòu)的設(shè)計； 通過學(xué)習(xí)高并發(fā)系統(tǒng)架構(gòu)案例掌握如何設(shè)計互聯(lián)網(wǎng)高并發(fā)高可用系統(tǒng)
適應(yīng)人群：無大廠工作經(jīng)驗的服務(wù)端開發(fā)工程師（外包公司、小型互聯(lián)網(wǎng)公司為主）
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，架構(gòu)設(shè)計，網(wǎng)站架構(gòu)，高可用架構(gòu)
收益目標(biāo)：1. 機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)平臺優(yōu)化經(jīng)驗 2. 基于Kubernetes的機器學(xué)習(xí)平臺調(diào)度系統(tǒng)設(shè)計經(jīng)驗 3. 開源社區(qū)運作、參與經(jīng)驗
關(guān)鍵詞：
收益目標(biāo)：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(guān)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(biāo)準(zhǔn)、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(yīng)人群：1、數(shù)據(jù)管理團隊 2、企業(yè)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)、技術(shù)部門人員
關(guān)鍵詞：其他，轉(zhuǎn)型，數(shù)據(jù)建模，數(shù)字化轉(zhuǎn)型
收益目標(biāo)：暫無
關(guān)鍵詞：其他，架構(gòu)設(shè)計，分布式
收益目標(biāo)：1.理解大模型核心原理，模型訓(xùn)練和優(yōu)化策略 2.掌握設(shè)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(wù)場景中的應(yīng)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(yīng)人群：IT項目管理人員：負責(zé)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(shù)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(xué)習(xí)大模型技術(shù)提升開發(fā)效率和代碼質(zhì)量。 測試工程師：負責(zé)軟件測試工作，需要掌握如何利用大模型技術(shù)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(xué)習(xí)如何利用大模型技術(shù)進行數(shù)據(jù)挖掘和趨勢分析。 運維工程師：負責(zé)系統(tǒng)運維工作，需要了解如何利用大模型技術(shù)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(guān)工作，需要深入學(xué)習(xí)大模型的訓(xùn)練、優(yōu)化和應(yīng)用。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，NLP，大模型
收益目標(biāo)：學(xué)員通過本次課程的學(xué)習(xí)，可以掌握Tableau Desktop建模方法；學(xué)會雙軸圖、瀑布圖，帕累托圖、樹圖、標(biāo)靶圖、旋風(fēng)圖、文字云、地圖等可視化圖形的制作；掌握儀表板綜合設(shè)計能力與技巧、Tableau大屏可視化設(shè)計能力；了解常用的數(shù)據(jù)分析方法與理論；掌握Tableau Server的管理內(nèi)容，包括系統(tǒng)單點登錄的集成代碼編寫，系統(tǒng)移植/升級/備份/還原，系統(tǒng)優(yōu)化等項目最佳實踐完整內(nèi)容。
適應(yīng)人群：適合數(shù)據(jù)分析人員，可視化開發(fā)配置人員，數(shù)據(jù)倉庫建模人員，商務(wù)智能系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計人員，大數(shù)據(jù)分析人員。
關(guān)鍵詞：其他
適應(yīng)人群：目標(biāo)受眾：機關(guān)企事業(yè)單位管理者、電子政務(wù)參與者、區(qū)塊鏈技術(shù)及服務(wù)提供商
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，變革
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)負責(zé)人或測試架構(gòu)師 ? DevOps 資深工程師和技術(shù)負責(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、企業(yè)云平臺建設(shè)和推廣落地經(jīng)驗； 2、多云管理平臺建設(shè)推廣落地經(jīng)驗； 3、云技術(shù)驅(qū)動業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)驗。
收益目標(biāo)：1. 人工智能的算法原理，設(shè)計過程以及構(gòu)建成一個完整的人工智能系統(tǒng)都需要哪些組件以及對應(yīng)的設(shè)計。 2. 從個測試人工智能的模型的方法開始，講解到一個完整的人工智能系統(tǒng)的方方面面的測試方案。 3. 學(xué)習(xí)以spark為例講解在人工智能系統(tǒng)中，如何構(gòu)建和處理測試數(shù)據(jù)。 4. 學(xué)習(xí)以ffmpeg+opencv為基礎(chǔ)如何在計算機視覺場景中構(gòu)建和處理測試數(shù)據(jù)。 5. 以yolo為例，講解如何在使用人工智能來輔助測試人工智能系統(tǒng)。
適應(yīng)人群：在人工智能背景下工作的測試人員，或者對人工智能感興趣的技術(shù)人員
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，機器學(xué)習(xí)，Spark，分布式，深度學(xué)習(xí)
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