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收益目标：1.了解VR/IOT设计实操案例 2.了解科技趋势下设计面临的变革和应做的准备 3.了解数字孪生概念在产业互联网行业的落地和应用
适应人群：暂无
关键词：互联网，互联网金融，电信，其他，人工智能，大数据，云计算
收益目标：1.深入了解整个OLAP体系目前前沿技术发展趋势 2.对OLAP的使用场景和具体引擎框架的特性以及内部体系架构透彻剖析 3.了解数据产品怎么基于OLAP引擎进行构建 4.实际案例分享：亿级别数据如何秒级响应数据产品的多维度分析需求
关键词：互联网，大数据，数据分析，Spark
收益目标：1. 5G行业背景理解 2. 5G行业价值与定义 3. 5G行业热门应用场景展望 4. “5G+垂直行业”发展模式分析 (金融行业版)
适应人群：对5G行业感兴趣，想了解5G行业发展前景及产业趋势的大中型企业管理者及相关目标学员。
关键词：互联网，人工智能，大数据，云计算
收益目标：暂无
适应人群：中高级工程师、企业架构师、软件设计师、技术决策/解决方案人员等。
关键词：互联网，大数据，微服务
关键词：互联网，大数据
收益目标：1、了解TO B 产品数据运营目标、定位 2、学习TO B 企业数据运营存在问题及诊断 3、学会TO B 企业数据运营通用方法、分析策略 4、学习TO B 产品数据精细化运营指标策略 5、学习数据运营体系搭建，并了解企业产品的应用
适应人群：3年以上的产品经理、运营人员
收益目标：1、用数缺逻辑。在日常处理数据的过程中，常常很难挖掘出数据的内在价值，通过数据给予业务有效的洞见和决策。 2、分析少体系。有一定的数据意识用数据去处理问题，但是缺少从识别到解决的一整套系统性方法，不管是问题筛选还是提案输出，都缺乏系统的分析能力。 3、驱动少依据。我们常常强调数据驱动业务，但是如果无法有效看懂数据、用好数据、系统性地梳理每一个增长点，就无法给予业务有效反馈和增长建议。
适应人群：1、本课程为数据分析实战进阶课程，适合需要通过数据分析实现能力提升和业务增长的岗位 2、正在进行数字化转型工作的企业员工可重点关注。
关键词：互联网，电商，互联网金融，电信，大数据，数据分析
收益目标：1、从产品经理视角来看待数据的价值和重要性，重新建立对数据的认识，重视数据，看懂数据。 2、掌握从产品流程和角度分析数据的全局性视角，为学员全方位建立数据指标间的联系，帮助学员快速解决业务问题。 3、掌握数十种数据分析方法，让学员在今后遇到问题时有方法可用，方法能用对。 4、通过现有数据进行用户需求分析，寻找并确定不同数据指标及变量之间的关系，从而挖掘出具体的需求，实现数据对业务的驱动。
适应人群：1、涉及一线业务的岗位：产品经理、运营、销售、市场等 2、希望系统性提升分析水平的岗位：商业分析师、数据分析师等
关键词：互联网，大数据，数据分析
收益目标：1、了解从“产品目标”到“效果归因”整个产品设计全链路中数据驱动的思路和方法； 2、了解支撑体验各层次（范围-结构-框架-表现）方案的数据依据及策略； 3、掌握利用HEART模型、GSM模型及用户认知参与路径进行设计效果验证的思路和方法； 4、通过美团点评大量实际案例介绍，了解数据驱动设计思维的具体执行路径；
关键词：互联网，产品经理，产品设计，大数据，数据挖掘，数据分析
收益目标：学员通过实践本课程，能够熟悉大数据行业和分布式系统的技术核心知识点；通过Hadoop，Spark，HBase知识的学习，能够掌握大数据应用的开发和运维能力，并能够掌握海量数据处理的编码和性能调优经验。让学员能够从0到1独立完成Hadoop，Spark，HBase分布式系统的搭建；熟悉中国Top5互联网企业（如阿里巴巴，腾讯）的大数据平台中Hadoop，Spark的技术应用和最佳实践。
适应人群：本课程不仅适合大数据 Hadoop, Spark，HBase 从业人员，同时也适合热爱或者希望未来从事大数据相关工作的在校学生，软件开发工程师，运维工程师以及架构师学习。通过本课程，学员将能够快速熟悉和掌握大数据利器，在生产中解决实际问题。
关键词：互联网，其他，软件架构，大数据，数据分析，Hadoop，Spark，HBase，分布式，大数据平台
收益目标：理解大数据开发和DevOps的结合点，如何降低大数据开发门槛，让更多小白用户就可以开发大数据。 了解ServiceMesh在大数据应用领域如何落地使用，ServiceMesh应用过程中的各种坑。 学习理解基于大数据+微服务的一体化的数据营销服务平台如何构建。
关键词：互联网，大数据，微服务，组织
关键词：互联网，传统金融，人工智能，架构师，大数据，云计算，SaaS，转型，金融，企业级
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