北京研发管理培训

北京研发管理培训公开课

LINUX应用及核心技术演练培训班 北京：2026年04月15日

第一天Linux基础Linux概述01-课程简介02-Linux概述03-虚拟机软件-VMware及VirtualBox04-Linux安装05-第三方软件使用06-Linux目录结构07-Linux命令-文件列表08-Linux命令-目录切换09-Linux命令-目录创建和删除10-Linux命令-文件查看11-Li......

基于QTP/UFT的自动化测试实战 北京：2026年04月16日

1、深入理解基于QTP/UFT的自动化测试的价值，根据企业自身情况因地制宜选择适合的自动化测试策略，实施基于UI的自动化测试工作。2、掌握QTP/UFT自动化测试工具的使用方法、应用流程、应用技巧、结合自研测试框架批量运行测试脚本，确保QTP/UFT在自动化测试中的应用与落地。3、将基于UI层面的测试自动化集成到项目日......

打造高效率的产品测试体系—产品测试管理 北京：2026年04月16日

研发总经理/副总、技术总监、测试经理、项目经理、研发骨干、测试工程师、质量工程师等课程大纲第一部分：产品测试概述本章概述：主要讲述讲述产品测试的一些基本概念和术语，举例说明一些知名企业正在应的测试模型，测试流程。1.业界公司在产品测试管理中常见的问题分析2.产品开发流程介绍3.测试业务在公司质量管理体系中的位置4.什么......

敏捷软件开发 北京：2026年04月16日

1、案例分析2、什么是敏捷软件开发2.1研发中项目管理的典型问题1）质量2）交付周期长3）效率低下4）交付延期5)交付不被市场/客户接受2.2软件管理方法总览2.3什么是敏捷项目管理2.4敏捷项目管理的解决之道总体框架：“需求－构建－发布”的快速迭代卓越交付：保证正确的构建正确的产品自组织团队短......

GJB5000B/A深入理解与实现 北京：2026年04月16日

为了提高军用软件产品的质量，军委装备发展部发布并不断改进了GJB 5000（军用软件研制能力成熟度模型）标准，规范了为达到研制高质量军用软件的目标，软件开发组织研发过程的基本要求，以及过程改进的路线图。实施军用软件开发标准，不能理解成仅仅盲目照搬照套书写一些标准化的文档。过程改进的关键是要理顺流程、改变观念、提高绩效，......

人工智能：走进企业的体验式学习 北京：2026年04月16日

在国家发展的新时代，产业战略已经向创新驱动转移，从而迎接全球新一轮科技革命与产业变革的重大机遇和挑战，在这个过程中，人工智能异军突起，成为新时代的创新突破口。为了帮助相关人员更好的学习人工智能的理论与实践。培训对象：高级程序员、资深开发人员、人工智能工程师、图像处理工程师、机器学习工程师、模式识别工程师以及未来可能从事......

集成产品开发IPD实战训练 北京：2026年04月20日

第一部分：案例分析1.分析造成产品开发失败的原因是什么？2.这些原因对我们有什么启发？3.思考：类似的问题在自己的公司有没有发生第二部分：IPD概述1.案例分析1.1某公司为例，为什么要引进IPD？1.2引进IPD后达到的效果2.产品开发管理的系统性思维2.1技术、样品、产品、商品的区别2.2为什么要把产品开发与技术开......

研发质量管理——保证产品质量的6个根基 北京：2026年04月20日

1.实现研发核心业务高效运作，需要构建什么样的质量组织体系？2.如何构建结构化的产品开发流程体系与量化指标评价体系？3.产品研发质量策略和质量计划的核心内容、责任划分和制定方法？4.如何提升产品开发过程中的技术评审（产品级+模块级）的效率和落实责任？5.没有量化就没有管理，研发管理的量化管理方法（业务度量、质量度量）。......

研发管理培训内训课程

如何做好产品经理岗位 主讲：盛老师

产品经理、副总、研发部全体人员；质量总监/经理/工程师，IE、PE、采购、市场与销售、生产、PMC计划等部门主管及工程师以上人员。【培训收益】1. 认识产品经理定位的4大核心职责2. 掌握市场调研和分析的要点和方法3. 掌握前期市场策划的内容和方法4. 掌握如何做好产品规划的要点5. 掌握产品定义的内容和方法6. 掌握......

互联网产品商业模式设计 主讲：季老师

第一章 产品绩效分析和商业模式设计一、市场分析与产品绩效诊断：什么在影响产品绩效？1.绩效分析的基本方法模型：1)什么在影响产品的效益？2)影响产品绩效的四个角色：消费者、竞品、企业、市场环境3)“四力博弈下的产品绩效分析”模型解析：系统化分析模型4)案例解析：某休闲食品网店的绩效分析模型5)案......

深度洞察：AI智能体建设引领行业发展新趋势 主讲：王老师

1. 掌握AI智能体的核心技术：学习人工智能（AI）的基本原理和核心技术，包括机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等。2. 了解AI智能体的构建流程：学习从数据收集、特征工程到模型训练和优化的完整流程。3. 熟悉行业应用案例：通过实际案例分析，了解AI智能体在不同行业的应用场景，如：疾病诊断、智能投顾......

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