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全部(43) 软件需求(2) 其他(41)
  • 军用软件研制能力成熟度模型
    课时 | 白天班,周六周日 班型 | 小班 上课
    上课网点:1个(北京海淀校区)
    适用人群:科研院所、部队、参与军用软件开发的各机构质量部门负责人、产品研发与项目负责人以及主要技术人员。
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  • 基于Python的Spark大数据挖掘技术
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    上课网点:1个(北京海淀校区)
    适用人群:1,对大数据的前沿技术非常感兴趣的人。 2,有志于成为一名数据科学家的从业人员。 3,有一定算法和编程基础的技术爱好者。
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  • 云计算与大数据处理技术
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    上课网点:1个(北京海淀校区)
    适用人群:1,系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。2,牵涉到海量数据处理的机构数据中心运行、规划、设计负责人。3,云服务运营服务提供商规划负责人。4,高校、科研院所牵涉到大数据与分布式数据处理的项
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  • 三位一体”的核心理念解析
    课时 | 白天班,周六周日 班型 | 小班 上课
    上课网点:1个(北京海淀校区)
    适用人群:总经理、管理者代表、总质量师、质量部长、质量管理人员、内审员、各部门经理及管理人员。
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  • Python和R数据挖掘技术
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    上课网点:1个(北京海淀校区)
    适用人群:1,系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。 2,牵涉到数据挖掘和统计分析的数据中心运行、规划、设计负责人。 3,政府机关,金融保险、移动和互联网等大数据来源单位的负责人。 4,高校、科研院
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  • Python语言基础及数据分析技术
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    上课网点:1个(北京海淀校区)
    适用人群:1,系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。 2,牵涉到网络采集、处理和规划的负责人、设计人员。 3,政府机关,金融保险、移动等以互联网信息为数据来源单位的负责人。 4,高校、科研院所牵涉到
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  • 大数据分析挖掘
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    上课网点:1个(北京海淀校区)
    适用人群:1,系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。 2,牵涉到大数据处理的数据中心运行、规划、设计负责人。 3,政府机关,金融保险、移动和互联网等大数据来源单位的负责人。 4,高校、科研院所牵涉到
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  • 大数据可视化技术与应用
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    上课网点:1个(北京海淀校区)
    适用人群:1.数据分析、数字新闻、网络媒体等领域的需求提供方、项目规划与项目管理人员和研发人员。 2.政府机关,金融保险、移动和互联网等大数据来源和发布单位的负责人。 3.数据中心的数据管理、数据维护和数据服务
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  • 大数据实时处理-基于Spark的大数据实时处理及应用技术
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    上课网点:1个(北京海淀校区)
    适用人群:1,系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。 2,牵涉到大数据处理的数据中心运行、规划、设计负责人。 3,政府机关,金融保险、移动和互联网等大数据来源单位的负责人。 4,高校、科研院所牵涉到
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  • 高级系统架构师
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    适用人群:项目经理、系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。
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  • 高级项目管理师
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    适用人群:软件开发机构高级管理人员、项目经理、系统架构师、系统分析师、资深开发人员、质量保证人员以及其他对提升软件开发质量负有责任的人员。
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  • 美国军用仿真系统剖析
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    适用人群:1. 军方相关机构从事各类军用仿真系统(装备)论证、建设及应用人员。 2. 军地院所从事军事仿真工程技术研究及教学人员。 3. 国防军工企业从事各类军用仿真系统设计及研发人员。 4. 其他有志从事军用
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  • 人工智能核心-机器学习上海
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    上课网点:1个(北京海淀校区)
    适用人群:高级程序员、资深开发人员、人工智能工程师、图像设计人员、机器学习工程师、程序员。
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  • 人工智能核心-机器学习北京
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    适用人群:高级程序员、资深开发人员、人工智能工程师、图像设计人员、机器学习工程师、程序员。
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  • 人工智能-模式识别
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    适用人群:高级程序员、资深开发人员、人工智能工程师、图像设计人员、机器学习工程师、程序员、模式识别工程师。
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  • 人工智能-深度学习技术与实践
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    上课网点:1个(北京海淀校区)
    适用人群:1,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。 2,牵涉到网络采集、处理和规划的负责人、设计人员。 3,政府机关,金融保险、移动等以互联网信息为数据来源单位的负责人。
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  • 深度学习-基于Tensorflow的实战
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    适用人群:1,系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。 2,牵涉到网络采集、处理和规划的负责人、设计人员。 3,政府机关,金融保险、移动等以互联网信息为数据来源单位的负责人。 4,高校、科研院所牵涉到
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  • 用户体验与产品设计
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    适用人群:有需求的人员
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  • 云计算与大数据处理技术
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    上课网点:1个(北京海淀校区)
    适用人群:1,系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。 2,牵涉到海量数据处理的机构数据中心运行、规划、设计负责人。 3,云服务运营服务提供商规划负责人。 4,高校、科研院所牵涉到大数据与分布式数据处
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  • 软件质量控制与质量保证
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    适用人群:软件项目经理、软件企业中高层管理者、过程改进小组成员、软件测试人员、软件开发人员、软件过程与产品质量保证人员等。
    课程费用: ¥5000
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  • 高级项目管理师
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    适用人群:软件开发机构高级管理人员、项目经理、系统架构师、系统分析师、资深开发人员、质量保证人员以及其他对提升软件开发质量负有责任的人员。
    课程费用: ¥5800
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  • 高级系统架构师
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    适用人群:项目经理、系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。
    课程费用: ¥5800
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  • 大数据分布式存储系统
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    适用人群:系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员
    课程费用: ¥5500
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  • 产品需求分析与用户体验设计
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    适用人群:将承担产品需求分析师职责的业务人员或信息化人员
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  • 知识图谱
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  • 云计算与大数据
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  • 数据挖掘和数据统计分析技术
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  • 软件重构与软件设计模式
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  • 人工智能实战进阶加深
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  • 机器学习和深度学习
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  • 区块链-从数字货币到可编程社会
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  • 计算机视觉算法工程师
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  • 机器学习和深度学习之实战进阶加深
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  • 高级系统架构设计全程演练与实践
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  • 大数据可视化技术
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  • 无人为事故运维管理体系
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  • VUCA时代的IT项目管理实战
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  • 云原生容器平台搭建与应用
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  • GJB5000A-2008军用软件研制
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  • DevOps精要与实战
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  • Spark大数据挖掘工具Mllib实战(机器学习)
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  • 大数据分析挖掘-基于Hadoop/Mahout/Mllib的大数据挖掘
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  • 大数据可视化技术与应用
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  • 军用软件研制能力成熟度模型
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  • 基于Python的Spark大数据挖掘技术
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    适用人群:1,对大数据的前沿技术非常感兴趣的人。 2,有志于成为一名数据科学家的从业人员。 3,有一定算法和编程基础的技术爱好者。
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  • 云计算与大数据处理技术
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    适用人群:1,系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。2,牵涉到海量数据处理的机构数据中心运行、规划、设计负责人。3,云服务运营服务提供商规划负责人。4,高校、科研院所牵涉到大数据与分布式数据处理的项
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  • 三位一体”的核心理念解析
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  • Python和R数据挖掘技术
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    适用人群:1,系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。 2,牵涉到数据挖掘和统计分析的数据中心运行、规划、设计负责人。 3,政府机关,金融保险、移动和互联网等大数据来源单位的负责人。 4,高校、科研院
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  • Python语言基础及数据分析技术
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    适用人群:1,系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。 2,牵涉到网络采集、处理和规划的负责人、设计人员。 3,政府机关,金融保险、移动等以互联网信息为数据来源单位的负责人。 4,高校、科研院所牵涉到
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  • 大数据分析挖掘
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  • 大数据可视化技术与应用
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    适用人群:1.数据分析、数字新闻、网络媒体等领域的需求提供方、项目规划与项目管理人员和研发人员。 2.政府机关,金融保险、移动和互联网等大数据来源和发布单位的负责人。 3.数据中心的数据管理、数据维护和数据服务
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  • 大数据实时处理-基于Spark的大数据实时处理及应用技术
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  • 高级系统架构师
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  • 高级项目管理师
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  • 美国军用仿真系统剖析
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    适用人群:1. 军方相关机构从事各类军用仿真系统(装备)论证、建设及应用人员。 2. 军地院所从事军事仿真工程技术研究及教学人员。 3. 国防军工企业从事各类军用仿真系统设计及研发人员。 4. 其他有志从事军用
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  • 人工智能核心-机器学习上海
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    适用人群:高级程序员、资深开发人员、人工智能工程师、图像设计人员、机器学习工程师、程序员。
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  • 人工智能核心-机器学习北京
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  • 人工智能-模式识别
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  • 人工智能-深度学习技术与实践
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  • 深度学习-基于Tensorflow的实战
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  • 用户体验与产品设计
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  • 云计算与大数据处理技术
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  • 软件质量控制与质量保证
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  • 高级项目管理师
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  • 高级系统架构师
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  • 大数据分布式存储系统
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  • 产品需求分析与用户体验设计
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  • 知识图谱
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  • 云计算与大数据
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  • 数据挖掘和数据统计分析技术
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  • 软件重构与软件设计模式
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  • 人工智能实战进阶加深
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  • 机器学习和深度学习
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