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收益目标：通过本课程的学习，可以掌握性能测试体系建设思路、性能测试的企业级最佳实践、性能分析与优化能力、性能分析逻辑思维能力，并对业界的性能测试现状有整体清晰的认知。同时可以将课程所学无缝应用与企业级性能测试项目中，为企业级性能测试落地与优化带来实际价值。
适应人群：此课程适合于性能架构师、性能分析师、性能测试工程师、性能项目经理、软件质量管理人员、运维人员、开发工程师
关键词：互联网，性能测试，前端
收益目标：●解决”理解业务难”的问题 做SaaS产品，往往面临的是一个环状的业务需要理解，课程针对这个问题，专门从宏观与微观两个角度向产品经理教授如何理解业务。 ●解决“需求不好梳理”的问题 做SaaS产品，往往面临的是整个业务链条需要权衡，课程从场景和价值两个角度，帮助产品经理更好梳理业务链条的业务场景与需求，并通过价值对需求进行评价。 ●解决“功能设计复杂”的问题 做SaaS产品，往往会面临大量个性化需求，课程以“后端标准化，前端个性化”的角度出发，通过帮助产品经理理解架构，以及如何进行可配置来解决做SaaS产品的终极问题。
适应人群：暂无
关键词：其他，产品经理，SaaS
收益目标：第一阶段：从基础入手，先来了解大模型基础概念和原理，掌握好提示词技术。同时了解如何使用大模型技术，提升开发效率。学会在工作中如何更好的使用大模型，释放大模型能力，通过大模型相关技术提升个人效率、改造研发流程 第二阶段：深入大模型应用程序的研发，掌握大模型OpenAI API，langchain工具链、大模型微调等技术，开发大模型应用系统，帮助企业、个人提升效率，做企业最懂大模型的那个员工 第三阶段：学习大模型时代超级个体必须掌握的核心技术RAG、构建Agent，学习优秀企业的成功案例。助你在企业内使用大模型改造现有系统。 总之，AI模型全栈工程师是人工智能领域中不可或缺的重要角色。他们具备从算法到应用的全方位能力，能够从全局和整体的角度思考问题并寻求解决方案。随着人工智能技术的广泛应用和发展，AI模型全栈工程师的职业前景将越来越广阔。
关键词：其他，API，ai，大模型，RAG
收益目标：理论分享+案例分享+课堂互动
适应人群：政企产品及解决方案经理
关键词：互联网，创新
收益目标：暂无
关键词：其他
关键词：其他，工程师，Python，数据分析，NLP，大模型
收益目标：1.系统掌握测试架构师理论体系 2.掌握测试架构设计核心方法论和典型场景决策能力 3.了解AI+测试的最新进展、主流工具及企业落地实践 4.获得可落地的AI测试实施方案和避坑指南
适应人群： 测试架构师、测试经理、高级测试工程师、测试团队负责人
关键词：互联网
收益目标：1、了解UML的正确应用方法与原理； 2、学员将了解如何把UML应用到面向对象分析和设计乃至整个软件过程中，包括使用UML建立业务模型、需求模型、分析模型、设计模型、实现模型等； 3、重点讲解UML在具体的真实项目中的使用和应用过程指南，如何应用UML处理需求的变更，分析、设计出强壮的架构，建立充分的实现模型。强调具体项目的过程； 4、运用系统分析模式进行本质分析； 5、了解如何设计稳健并易于扩展的架构； 6、通过实际的案例，掌握需求、分析设计的关键技巧； 7、看到好的和差的实际案例，反思自我，提高实际工作能力； 8、深入了解如何解决实际开发问题； 9、理解UML贯穿于迭代化。
适应人群：本课程主要面向开发团队中的设计人员、系统分析人员、开发经理、项目经理、产品设计、UE设计人员，以及或有志成长为高级软件设计者的技术人员。
收益目标：让学员了解DevOps理论和各类实践和工具，能够选择适合的实践和工具到实际工作当中。
关键词：互联网，持续集成，DevOps，运维
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
收益目标：• 理解业务开发中很少涉及到的编译流程 • 从基础建设和工程化角度，提升开发效率 • 从基础建设和工程化角度，优化应用性能 • 开拓技术视野，理解现代化前端工程设计方案 • 脱离重复琐碎的业务开发，系统地了解基础建设的方方面面 • 理解前端构建工具（如 Webpack）实现细节和原理 • 更好地从零搭建一个优秀的项目，整合工作流程
适应人群：• 3 年以上经验的前端开发工程师 • 面临技术瓶颈的前端团队 • 负责技术方案制定和基础建设的资深工程师 • 缺少新技术指引、缺少接触优秀项目机会的前端团队
关键词：互联网，持续集成，组织，前端，工程化，工具链，源码解读
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