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收益目标：1、企业数字化架构：了解新市场环境下业态改变对IT创新的要求，明确数据治理在数字化转型中起到的关键作用。 2、精益数据管理最佳实践：总结了国内外企业在数据战略和数据治理方面的最佳实践，识别数据资产、制定数据治理计划、搭建数据架构、落地数据标准、提升数据质量，确实提升企业挖掘数据价值等能力；
适应人群：1、数据管理团队 2、企业业务、数据、技术部门人员
关键词：其他，转型，数据建模，数字化转型
收益目标：暂无
适应人群：暂无
关键词：其他，架构设计，分布式
收益目标：通过此次分享，听众将对大模型在金融领域的应用有一个全面、直观的了解，认识到这一前沿技术如何助力基金管理提升决策效率、降低风险并实现业务的持续创新。
适应人群：有大模型基础认知的工程师和业务人员。对金融有一定的兴趣。
关键词：互联网金融
收益目标：1. 掌握DDD+AI的软件研发新模式，提升研发效率 2. 深刻理解，通过领域驱动指导AI生成高质量代码 3. 通过知识库为AI进行DDD编码制定模板与规范 4. 掌握AI生成代码进行软件研发的工具与研发环境
适应人群：1. 关注领域驱动、微服务开发的软件研发工程师 2. 产品经理、研发管理、质量保障等相关人员 3. 关注AI编程的架构师、CTO及其相关人员 4. 关注AI编程发展方向的相关技术人员
关键词：其他，测试用例，领域驱动设计
收益目标：1.思维重塑：为数转打牢固全方位的思考维度； 2.开阔视野：让学员掌握不同的视角，具备创新的视野； 人才储备：为数转积累优秀的人才；
适应人群：企业数字化转型的相关人员； 一线基层员工，以及业务部门的销售，市场，设计，产品，运营等； 希望跨界学习、开拓视野的企业相关管理人员；
关键词：互联网，用户体验，敏捷，转型，创新，数字化转型
关键词：其他，架构师，软件架构，架构设计，软件设计
收益目标：1. 银行数据可以应用于什么场景？ 2. 如何利用机器学习技术帮助银行创造价值？ 3. 如何实现端到端的数据产品，让银行数据化运营流程化？
适应人群：银行行业的业务主管、技术主管、数据工程师
关键词：互联网，机器学习
收益目标：全面了解大型网站架构演化； 通过案例教学掌握高可用架构设计的原则和方法 掌握互联网高可用高并发关键技术； 掌握互联网大型分布式系统缓存架构的设计； 通过学习高并发系统架构案例掌握如何设计互联网高并发高可用系统
适应人群：无大厂工作经验的服务端开发工程师（外包公司、小型互联网公司为主）
关键词：互联网，架构设计，网站架构，高可用架构
收益目标：1. 机器学习、深度学习平台优化经验 2. 基于Kubernetes的机器学习平台调度系统设计经验 3. 开源社区运作、参与经验
关键词：
收益目标：指导质量从业人员顺应变化，构建适合本企业的质量体系。
适应人群：CEO、市场营销、交付服务、质量运营 (QA)、质量管理、 研发项目管理、测试项目管理等相关人员
关键词：其他，质量管理，转型，变革，数字化转型
适应人群：公司高管、产品线总监、产品经理或者产品负责人（PO）
关键词：互联网，产品经理，产品设计，需求分析，商业模式，产品规划，竞品分析，产品生命周期，领导力，研发管理，项目管理，转型，变革，创新，数字化转型
收益目标：新进入产品这一行的新人们； 有一定产品基础，但想进一步提升的学员； 需要具备产品思维的“广义产品经理”：技术、设计、市场运营人员等； 银行业中：广义“做产品”的，期望从互联网产品的做法中找灵感的人员； 希望跨界学习、开拓视野的企业相关管理人员；
关键词：互联网，产品经理，转型，数字化转型
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