济南研发管理培训

济南研发管理培训公开课

从技术到管理：研发经理的五项修炼济南：2026年08月14日

打赢科技战和技术战，企业必须有一支能持续打胜仗的研发队伍。技术必须通过有能力的管理者才能发挥作用和功效（彼得·德鲁克）。然而，众多技术或专业背景的管理者，由于其知识与工作背景的局限性，在走上管理岗位时却面临着诸多困惑和难题。研发/技术经理们需要重生，亟需转身和蜕变！如何实现技术人才向管理人才转型？如何设......

基于QTP/UFT的自动化测试实战济南：2026年08月27日

自动化测试工程师、软件测试经理、测试分析设计人员、项目经理、软件测试工程师、开发经理，以及对于自动化测试感兴趣的所有人员。课程大纲第一讲自动化测试基础1，企业在软件研发过程中的困境2，自动化测试的价值什么是自动化测试如何确定自动化测试对象和测试范围GUI自动化测试工具特点自动化功能测试的优缺点第二讲自动化测试工具类......

走近腾讯&大疆-人才管理、数字化转型与产品创新【特价】天津：2026年08月03日

时间行程安排第一天：参观腾讯，学习腾讯企业文化及腾讯大数据08:30-09:30标杆学习行前引导腾讯背景及参访学习行程介绍，腾讯参访学习看点，学习点随团顾问引导大家对于互联网思维的思考，带着问题走进腾讯参访。09:30-10:30参观深圳腾讯总部亲密接触中国最大互联网公司，直观感受腾讯作为全球知名互联网企业的魅力；感受......

面向制造和装配的设计（DFMA）天津：2026年10月08日

一、DFMA的概念1、并行工程的概念2、面向X的设计理念3、DFX系列技术4、DFMA的作用5、DFMA的经济价值6、DFMA的考虑要点二、面向装配的设计（DFA）1、DFA的基本原则2、装配涉及的步骤3、面向装配的设计需考虑的要点4、DFA的常规方法5、减少零件数量6、零件的理论最小数三、面向制造的设计（DFM）1、......

统计计量软件STATA应用天津：2026年10月15日

（1）理论模型与应用案例相结合。培训充分结合统计和计量模型的设定、检验等理论，利用案例介绍这些理论模型在STATA中的应用，使学员不仅掌握STATA的操作，同时也掌握统计计量理论的基本框架。（2）培训内容规范、丰富、前沿。培训系统地介绍了STATA在数据管理、统计分析、计量分析、编程、矩阵运算等方面的操作方法，不仅涵盖......

数字化技术在研发中的应用石家庄：2026年09月17日

本课程将结合智能制造理念，借助相关案例，来详细介绍、展示数字化工厂中，研发项目管理在整个产品管理过程中的定位及相关活动，包括项目的目标、组织、计划、质量、流程等方面，从而解决现有研发项目存在的问题的同时，增强开发项目团队绩效，处理项目冲突的能力。提高项目管理人员自身的职业素质。课程收益提升：研发团队产品设计的能力帮助：......

基于Python的全栈自动化测试工程师最佳实践培训班北京：2026年07月19日

1.课程培训选取业界目前最流行、最受欢迎的自动化测试技术Python3+Request、单元测试、Python3+Sselenium3组合及轻量型测试工具等够成测试体系。强化测试开发语言基础和核心关键技术实现、两大框架接口|UI自动化框架的设计与实现,以案例实战为驱动，保证充足的案例能够掌握测试技术的实现。2.通过一个......

数据中台规划与最佳实践培训班北京：2026年07月20日

第一天上午（一）数据中台起源1.美国起源：来自于美国特种作战的中台2.互联网起源：互联网行业的大中台、小前台模式有什么优势？3.业务模式正在发生哪些深刻的变化？（二）数据中台概述1.DT时代的进化方法论：数据库、数据仓库、数据平台、数据湖、NoSQL数据库、数据中台2.数据中台定义：数据中台本质是什么？3.三大中台协同......

研发管理培训内训课程

价格与政策制定主讲：陈老师

了解产品定价的方法和原理掌握销售政策制定的方法，及价格与政策的关联培训时间：一天课程大纲：一、产品定价模式1.财务定价法2.参考竞品定价法3.参考替代品定价法4.撇脂定价法案例：相关国内及国际品牌的定价模式二、定价策略1.不同市场环境下的定价策略2.不同生命周期的产品定价3.不同营销模式下的定价策略案例：波密柚及黄庄洼......

产品研发与创新突破主讲：李老师

现代企业的竞争，实质上就是企业创新能力的竞争，一个企业要想在市场中占有一席之地，就必须使得技术开发、产品研发、管理能力等方面在同行业中处于领先地位，而创新是达成这一目标的重要手段，并且技术创新和产品创新是研发型企业的最为重要的创新途径。然而，在组织当中，经常发生以下现象，它们阻碍着产品团队发挥创新活力，从而大大降低了组......

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......

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