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新产品开发流程、研发项目管理及产品平台化 成都：2026年08月28日
技型企业在新产品/新服务的研发和项目管理过程中面临着如下一些长期困惑的问题：1. 如何平衡市场竞争的压力和客户多变的需求，快速将产品推向市场；2. 如何建立一个真正的“以客户为中心、以市场为导向”的研发组织体系，快速响应市场需求；3. 产品开发的过程中研发如何与市场、财务、生产、采购等相关职能部......
Python大数据核心技术实战 成都：2026年09月01日
本课程特点是从数学层面推导最经典的机器学习算法，以及每种算法的示例和代码实现（Python）、如何做算法的参数调试、以实际应用案例分析各种算法的选择等。培训对象大数据分析应用开发工程师、大数据分析项目的规划咨询管理人员、大数据分析项目的IT项目高管人员、大数据分析与挖掘处理算法应用工程师、大数据分析集群运维工程师、大数......
产品经理 成都：2026年09月03日
在产品管理中，产品经理是领头人，是协调员，是鼓动者，但他并不是老板。作为产品经理，虽然针对产品开发本身有很大的权力，可以对产品生命周期中的各阶段工作进行干预，但从行政上讲，他又要调动很多资源来做事。如果把产品开发当做赛艇运动，在最前面擂鼓喊号的是产品经理，他不但要每个参与者都使足力气，而且要协调所有的参与者，将他们的力......
房企如何从设计源头进行创收增利与降本减错 成都：2026年09月12日
目前房地产行业整体处于行业回落，许多项目最终只能获得微利甚至处于盈亏平衡点附近。在这种大背景下，企业的成本控制能力就成为房地产企业是否能够继续发展甚至是继续生存的最重要能力。大量的统计数据和实践都表明：设计阶段是成本定型的重要阶段，决定了房地产项目整体开发成本的75%以上，一个常规的房地产项目，往往因为前期成本管理的方......
互联网时代产品经理最佳实践 成都：2026年09月14日
第一天上午 PART1.产品经理角色认知产品经理相关概念1.产品经理的常见认识误区2.产品经理的能力模型与培养3.产品开发阶段划分和1369原则4.产品包的概念与组成5.产品版本V、R、M介绍6.产品常用工具、模型和关键文档7.产品经理主要职责及关键业绩指标案例练习：将学员6～8人一组，分为若干个模拟创业团队，分别承担......
“Hadoop大数据平台开发与案例分析”高级工程师实战培训班 成都：2026年09月16日
1.需求理解Hadoop 设计之初的目标就定位于高可靠性、高可拓展性、高容错性和高效性，正是这些设计上与生俱来的优点，才使得Hadoop 一出现就受到众多大公司的青睐，同时也引起了研究界的普遍关注。对电信运营商而言,用户上网日志包含了大量用户个性化需求、喜好信息,对其进行分析和挖掘,能更好地了解客户需求。传统经营分析系......
产品经理赋能训练 成都：2026年10月09日
培训完结后，学员能够：了解互联网产品设计产生的背景了解互联网产品定位、职责、素质、能力要求理解产品的用户痛点寻找，产品体验设计，交互设计等具体工作的办法掌握产品生命周期管理的基本方法和决策机制掌握产品的创新性营销思维及各种运营方法培训对象产品中心（总监、经理、主管）、运营中心管理人员、技术中心管理人员课程大纲......
业务需求分析及产品设计实战 成都：2026年10月16日
产品经理、项目经理、市场调研人员、业务分析师、产品策划人员、设计开发人员、对业务需求分析和产品设计感兴趣的其他人员。培训收益本课程全过程贯穿实际案例，结合案例讲解使学习者很快掌握业务流程分析、用户需求获取、需求建模和需求变更控制等知识，熟练使用需求分析的相关工具和模版。达到的目标具体如下：学会从业务调研、流程梳理、需求......
研发管理培训内训课程
企业数字化转型升级实战 主讲：安老师
互联网的崛起深刻改变了商业运行规则，2021年12月12日，国务院发布了《“十四五”数字经济发展规划》，把各个行业在未来五年的数字化发展都提到了举国之力的高度。未来五年左右，数字化和智能化将成为商业的主导趋势。这也标志着互联网深入产业的起始年，企业面临时代淘汰的担忧，同时在数字转型升级的道路上摸......
基于Deepseek推理模型看， 生成式人工智能对企业的改变 主讲：张老师
随着生成式人工智能（AIGC）技术的快速发展，企业正面临数字化转型的新机遇与挑战。Deepseek深度学习推理模型作为国内领先的AI技术之一，为企业提供了高效、智能的解决方案。本课程旨在帮助学员全面了解生成式AI的核心技术、应用场景及企业实践，掌握如何利用Deepseek等工具提升企业运营效率与创新能力。通过本课程的学......
智能制造与智能工厂实战应用 主讲：陈老师
模块一：智能制造与智能工厂概览1.智能制造的核心目标- 提升产品质量、降低生产成本、提升效率、实现绿色低碳、增强柔性。2.工厂智能化发展阶段- 数字化 → 网络化 → 智能化- 智能工厂的关键要素：人、机、料、法、环、测。3.制造业AI落地的四大挑战- 数据孤岛与数据质量不足- 算法与生产场景结合困......
