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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. 了解低代码的行业现状及通识内容； 2. 了解什么是企业级低代码、以及在各大互联网公司的发展及应用现状； 3. 掌握企业级低代码的建设方法论及相关最佳实践； 4. 参与讨论企业内低代码建设常见的问题即应对手段；
适应人群：暂无
关键词：互联网，架构设计，企业级
收益目标：暂无
关键词：其他，架构师，架构设计，大数据，数据架构，工程师
收益目标：通过本次实战训练营，可以实现以下目标收益： 1、理解和掌握领域驱动设计方法体系 2、深入分析面向对象设计知识与设计模式 3、需求分析与领域建模技术 4、战略层面的软件体系架构设计以及微服务架构设计 5、应用服务、领域逻辑以及基础设施的编程实现
关键词：其他，需求分析，架构设计，软件设计，敏捷，领域驱动设计
收益目标：1、对金融系统服务化过程、业务中台建设过程、架构演进过程进行详细介绍，深入剖析服务化和中台建设过程中遇到的应用拆分、数据拆分和团队拆分导致开发困局、运维困局等一系列问题和挑战，如何通过服务治理体系和技术来解决，使学员对服务治理的概念有更深更清晰的认识； 2、介绍管理、度量、管控三位一体，线上、线下治理结合的一体化服务治理体系，使学员全面了解服务治理体系的理论以及方法，通过现场穿插讨论，直击学员在日常工作中遇到的痛点，启发学员通过一体化的服务治理体系来解决实际问题； 3、介绍服务治理体系的落地实施过程，包括服务标准化、服务编制等基础环节，以及链路跟踪、熔断限流、服务路由、服务降级、统一注册中心、统一配置中心、统一数据中心等技术组件，使学员掌握服务治理的关键技术； 4、介绍服务治理的实施策略与场景，包括服务架构优化、虚拟化管理、线上全链路压测、快速故障分析、敏捷应用发布等，使学员掌握服务治理体系如何实施； 5、介绍与服务治理配套的敏捷团队管理和研发模式，以及如何度量管理和研发过程，提升研发效率和质量，使学员将来实施服务治理更有可行性。
关键词：互联网，人工智能，架构设计，机器学习，微服务
关键词：其他，架构设计，微服务，转型，组织，数字化转型
收益目标：该课程适应于各个阶段的技术人员.初级工程师能够透过大师的眼睛来看待编程,了解编程的价值观和原则;具有丰富经验的设计师和架构师可以通过实现模式进行反思,探究成功实践背后的意义.把价值观,原则和开发实践结合;管理者通过学习业界著名研发中心的管理经验和失败的教训,来制定自己公司的代码管理策略.质量管理相关人员学习如何定制代码质量指标，通过哪些工具进行监控，怎样管理代码质量。
适应人群：各类软件企业和研发中心的程序员、软件设计师、架构师, 项目经理,质量部门员工。
关键词：互联网，架构设计，项目管理，UML
收益目标：了解关键点和关键技术，以及分布式服务化架构的原则和相关的问题。
关键词：互联网，架构设计
收益目标：这门课程一共八章，按照逻辑顺序，介绍了产品经理日常工作中所需思考的八个重要维度。分别是：基础理论、用户、市场、规划、功能、体验、交互流程和运营。重点讲述带有腾讯特色的产品策划方法论，以及大量案例。具体可以采用主题分享、工作坊等多种互动形式讲授。
适应人群：三年以下工作经验的互联网行业从业者 希望转岗做产品的项目经理、设计师、工程师、商务等 传统行业公司，希望借鉴互联网思维，或负责互联网转型的具体执行者
关键词：互联网，产品经理，互联网思维，架构设计，转型，组织
收益目标：精通金融行业AI代码助手的适配策略：听众将掌握如何针对金融行业的特殊需求，选取、定制或调整AI代码助手，确保其在严格的数据安全、合规性要求下，有效提升研发效率而不损害代码质量。 构建高效且高质量的AI辅助开发体系：听众将深入了解如何在架构设计、工程实践、团队协作与工具整合等多层面，系统性地构建一个既能充分利用AI助手提升开发效率，又能严格保障代码质量和开发规范的软件开发生态。 实战经验与前瞻性洞见的汲取：通过聆听演讲者分享的真实案例、踩过的“坑”与应对策略，听众将直接获取在金融研发中应用AI助手的宝贵实战经验，并对AI助手在软件开发中的角色定位与未来发展趋势形成深刻认识。 金融数据密集型场景下大模型落地的实战指南：听众将学习到如何在金融行业的数据密集型任务中成功应用大模型，提升研发效能，包括具体的应用案例、实施步骤、效能提升数据与成果展示，为自身项目的落地提供实用参考。 提升技术领导力与团队协作效能：对于技术管理人员，本议题将提供关于如何引导团队合理、高效地使用AI助手，调整协作模式以适应新技术环境，以及如何通过工具选择与整合优化开发流程的实用建议，有助于提升其技术领导力与团队协作效能。 紧跟AI辅助编程技术前沿：通过本次演讲，听众将对AI代码助手、大模型等前沿技术在金融研发领域的最新应用与挑战有全面了解，有助于保持技术敏锐度，为个人职业发展与企业技术路线规划提供前瞻视野。
适应人群：1.金融行业软件开发与技术管理人员：特别是从事金融科技、数字银行等领域研发工作的架构师、技术经理、项目经理等，他们对金融业务逻辑、数据安全、合规性要求有深入理解，且关注如何在保证这些关键要素的基础上引入AI代码助手以提升研发效能。 2.AI与机器学习技术应用专家：对AI代码助手、大模型技术有浓厚兴趣或已在项目中实践应用的专业人士，他们对自然语言处理、深度学习、自动编程等相关技术有一定了解，渴望了解金融行业的特定应用案例和最佳实践。 3.代码质量管理与开发者效能提升专家：包括DevOps工程师、质量保证（QA）负责人、开发流程优化顾问等，他们关注代码质量、技术债务、开发效率等核心议题，对如何
关键词：其他，架构设计，变革，创新，金融，工具链，研发效能
收益目标：掌握Flink SQL的核心原理及使用 掌握流式数据湖技术组件Paimon的原理及使用 掌握实时OLAP引擎Doris的原理及使用 掌握数据仓库架构的发展历史 掌握数据仓库(离线+实时)的架构设计 掌握湖仓一体架构的设计和实现
适应人群：大数据岗位开发人员 数据分析岗位人员
关键词：其他，架构设计，SQL，ai，实时计算
关键词：其他，架构设计，微服务，转型，数字化转型
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