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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，人工智能，大数据，云计算
收益目标：系统全面地了解和学习微服务架构的设计、云计算与大数据基础平台及原生云应用开发方法等 •深入理解微服务架构概念、本质以及使用场景 •使用 Spring Boot / Spring Cloud 搭建微服务应用 •掌握一线互联网企业微服务实践经验
关键词：互联网，大数据，云计算，微服务，Java
收益目标：暂无
关键词：其他，人工智能，大数据，变革
收益目标：1.理解什么是精细化运营 ，以及它与集中式运营的思路和方法区别。 2.理解精细化的两大基础能力：数据分析和用户洞察的主要方法和思路。 3.掌握面向增长的精细化运营：面向渠道、获客和留存的精细化运营方法。 4.掌握面向顾客生命周期的深度运营方法，包括私域运营、DMP精准广告、DTC工程。 5.掌握商品精细化运营和活动精细化运营的思路和方法。 6.建立企业的精细化运营体系，最大化运营的LTV（生命周期价值）和ROI。
适应人群：B端与C端企业运营、市场、营销岗人员。 与运营紧密配合的产品、增长、数据等岗位人员。 希望对企业运营进行大幅效率提升，有数字化转型需求的企业管理层。 对精细化运营方法与实践感兴趣的学员。
关键词：互联网，产品经理，大数据，数据分析，组织，电商
收益目标：从实战角度解密流行的数据湖技术及构建方案，使企业快速构建数据湖能力，降低试错的成本。帮助企业厘清数据湖概念，解决大数据应用实战中的问题。
关键词：电商，大数据，云计算，变革
收益目标：1. 理解大数据思维和数据驱动； 2. 掌握数据分析处理的流程； 3. 学习如何做数据分析。
适应人群：产品、市场、运营等非技术岗位、数据分析师，及其他对数据分析感兴趣的同学。
关键词：互联网，大数据
关键词：其他，人工智能，大数据，云计算，变革
收益目标：通过培训，可以让学员对实时数据处理有更深入和全面的理解，掌握实时数据平台建设思路，了解实时数据处理技术，并能够在实际应用中解决实时计算预到的工程问题。 熟悉互联网公司（如阿里巴巴、Uber、华为）的所面临的问题和工程实践经验。
适应人群：了解大数据的软件架构师。 中级和高级软件工程师。
关键词：其他，大数据，大数据平台，大数据、实时计算、Flink、Spark
适应人群：初中级基础的工程师，数据分析/挖掘/大数据技术人员，企业数据建模/决策人员等等
关键词：互联网，大数据，机器学习，数据挖掘，工程师
适应人群：各类企业中高层管理决策人，日常与各类业务数据打交道的相关主管部门等。一切对运用大数据AI做业务创新、有意愿推动企业数字化转型的相关负责人士。
关键词：互联网金融，大数据，转型
收益目标：1、理解多数据体系融合背景下的数据治理方案 2、如何在应对复杂业务需求的同时，通过优化治理方案，提高数据治理效率
适应人群：数仓开发，数据工具开发，数据架构师，数据治理人员
收益目标：1.了解互联网产品数据的基本组成和获取途径 2.通过提升产品数据分析能力，更精确的挖掘产品需求 3.形成较为严密的数据推测能力和问题分析能力 4.提升利用数据分析产品商业价值的能力 5.帮助产品经理形成系统的数据观，使其形更为严密的产品观
适应人群：建议产品经理相对中高阶。
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