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  • 李檀

李檀

发布者: 蓝令咨询

李檀老师——数字化转型专家/生成式AI应用专家
上海交通大学 客座教授 / 研究员
对外经济贸易大学 特邀AI顾问
国家统计局特聘AI专家
中国民营科技实业家协会专精特新专业委员会行业专家
中德(大湾区)工业互联网创新平台 副主任
西门子大湾区数字化技术赋能平台 副主任
工信部电子标准院智能制造成熟度标准专家组成员
中国工业4.0协会专家委员
中德智能制造联盟专家委员、装备制造行业召集人
中国电子商会投融资工作委员会数字化专委会委员
原华为L5数字化转型专家 / 字节跳动资深AI专家

【讲师背景】
曾任:徐工集团 副总/首席咨询师
曾任:华为 制造行业数字化军团 GTS首席专家 / 华为大学 金牌讲师
曾:作为博世汽车部件(苏州)有限公司的工业4.0样版工厂的数字化专家,参与博世汽车电子和零部件工厂的数字孪生项目,也在博世创新中心对外提供数字化咨询培训服务
现任:字节跳动 企业解决方案事业部首席智能制造专家 / 资深AI专家
企业信息化领域连续创业者(新三板上市一家,央企上市公司并购一家)
20年企业信息化、数字化工作经验
10余年IT行业工作经验,熟悉物联网、云计算、人工智能等相关新技术在智能制造领域的应用,熟悉制造企业生产管理流程及信息化方法,在制造企业信息化规划、项目管理、风险管理、品质保证、系统运维等领域有一定的理论基础和实践经验。
参与一项国家标准撰写:智能制造能力成熟度模型(GB/T 39116-2020)
参与多项省部级评定标准、政策制订:江苏省智能车间认定标准、广东省智能制造评价体系等。
参与多项央国企、上市公司的数字化转型项目评审与顶层规划:中国兵器、中国航天科工、中航直升机研究所、国机重工、徐工集团、三一集团、一汽集团、东风汽车、上汽集团、北汽福田、潍柴、美的集团等。

擅长领域
行业洞察,趋势分析、生成式AI产品及应用方案设计、生成式AI项目需求与实施规划
数字化体系建设与执行标准制订、数字化转型项目顶层设计与规划
先进组织管理流程变革与管理、先进组织能力建设与人才培养等

【培训特点】
充满激情、风趣幽默、能够吸引学员的注意力,引发学员兴趣,引导学员进行思考,注重在项目中的互动效果,严格设计过程,注重对于结果的追踪,深得客户信赖。

【主讲课程】
通识与认知课:生成式AI与新质生产力:
1.生成式人工智能前沿与新质生产力
2.面向全员的生成式AI通识课
3.企业AI DeepSeek战略课
4.生成式AI发展前景与DeepSeek带来的新价值
5.DeepSeek 赋能 · AI 驱动与产业升级
6.DeepSeek:引爆企业降本增效的AI生产力革命
7.DeepSeek & 生成式AI:企业家的必修课 — 认知、趋势与商业变革
8.生成式AI背景下的企业管理新范式(新模式、新技术、新工具、新方法)
应用与实训课:场景应用与实操相关课程
1.生成式AI前沿趋势与DeepSeek工具概览
2.DeepSeek从入门到精通实操课
3.DeepSeek 赋能训练营:生成式AI工具通识及提示词使用技巧
4.生成式AI与未来办公:DeepSeek 助力企业办公百倍提效
5.生成式AI在研发、生产、供应链、销售、售后服务等具体业务板块中的应用
6.从数据到洞察:DeepSeek 智能问数实战
7.基于 DeepSeek企业知识库重新构建 —— 从 “文件堆灰” 到 “智能问答”
8.DeepSeek 赋能销售管理:从策略制定到客户转化,从销售预测到业绩提升
9.DeepSeek 在质量体系建设、生产质量检测与管控、质量问题管理中的应用
数字化转型与管理变革系列课程
1.企业数字化战略设计、顶层设计与项目落地规划
2.数字化人才锻造营:构建企业卓越数字战队
3.核心业务数字化攻坚:研产供销服全链赋能
4.智能设备管控升级:设备数字化与运维革新
5.绿色数字化先锋:企业双碳与能源智慧管理
6.数字化转型管理重塑:开启企业全新治理范式
7.数据驱动决策:企业数字化运营实战
8.数字营销新引擎:流量转化与品牌增长
9.数字化财务管控:资金流与成本精益管理
10.数字安全护盾:企业信息资产守护之道
11.数字化协同办公:打破企业沟通壁垒
12.全民数字素养提升:面向全员的数字化转型通识课
轻咨询及陪跑
1.数字化转型 · 评估及分析洞察类
2.数字化转型 · 战略设计及落地规划类
3.生成式AI · 应用探索及项目落地
AI转型战略设计
AI应用场景识别与优先级规划
面向AI转型的技术实施与数据治理咨询
面形AI的组织转型与风险管理
AI项目轻量化快速落地规划服务
AIGC营销素材生成模板库

【部分服务客户】
军工及汽车:中国兵器/北车、中航直升机、中国航天、一汽、东风、长安、北汽福田、潍柴、徐工、三一、柳工、国机重工等
新能源、新材料、通讯:华为、中兴、宁德时代、华星光电、长虹、亿纬锂能、蜂巢能源、国轩高科、星星充电、北京绿能嘉业新能源、中船重工725所双瑞风电、天威新能源、华润新能源、山东华特磁电、潞安太阳能、中国核电、南方电网、国家电网等
机械制造:中国兵器集团641厂、5424厂、平煤机、德国SEW-传动设备、圆方机械、川渝精工、江西华伍股份、泰尔重工、成都阜特科技、佛山宝索机械、海天塑机、航天晨光股份、威灵电机等
食品医药:科伦药业、信立泰药业、国药集团、华润三九集团、中新药业、云南白药、华北制药、福建盼盼食品集团、古井贡酒、康师傅、伊利集团、洋河酒厂、雪华啤酒、茅台等
化工建材钢管:恒逸石化、德龙钢铁、中国化工集团 、成都开元集团、双钱轮胎、罗浮塔涂料、东方雨虹集团、名人居门窗、久立特材料、佛山飞宇门窗、大亚人造板等
电子家电通信:三星电子、老板电器、东芝、上海人本集团、飞利浦、爱普生、日立电梯、富士康、TCL、联想、康明斯、索尼、松下电器、夏普、华硕、生益电子、科勒集团、海尔、格力电器、住友电工、乾照光电、美的空调、金宝通电子、亨通光电、福维克家电、登电集团等
纸品烟草:恒安集团、亚太森博集团、珠海红塔仁恒包装、驻马店白云纸业、江苏大亚集团、九星包装、岳阳林纸、中国烟草(上烟、云南红河、川烟、山西、新疆、安徽、青岛)等

本月

八月

数据资产管理师高级研修班

298月全天31数据资产管理师高级研修班(全天) 西安 价格: 6800

课程介绍

【课程信息】 课程时间&地点:2026年08月29-31日  西安 课程对象:数据相关企业高管及管理人员、数据资产经理、数据运营经理、数据资产负责人、公共数据运营及交易平台管理人员;数据架构师、数据质量工程师、业务数据分析师、数据开发工程师;数据治理专员、数据平台运维人员、会计事务所、律师事务所等机构专业人员及金融行业相关人员 课程费用:¥6800元/人(含培训费、证书费、资料费、在线题库、录播视频回放、发票等费用) 【课程介绍】 当前,数据已成为与土地、劳动力、资本和技术并列的第五大生产要素。党中央、国务院高度重视数据要素市场培育,颁布了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》等政策文件,明确要求加强数据资产管理,释放数据价值。 在此背景下,企业对数据资产进行规范化管理、合规应用与价值挖掘的能力,已成为其提升核心竞争力的关键。然而,众多企业在实践层面仍面临数据质量低下、权责不清、合规风险高、价值难量化等共性挑战。破解这些难题,亟需培养一批既懂管理理论、又精通实践技法的专业化人才。 1.企业价值: 系统构建数据安全与合规管理框架,确保企业数据活动符合法律法规要求,降低合规成本与风险; 深入解析数据资产化的路径,掌握数据资产入表的操作要点,助力企业在资本市场上获得更优估值; 学习数据资产运营与交易模式,推动内部数据盘活与外部价值变现,将数据能力转化为实实在在的业务增长引擎。 2.个人价值: 全面覆盖从理论到实践的知识体系,成为既懂技术、又通管理、还熟悉法规的数据资产管理复合型人才; 重点攻克数据确权、价值评估、利益分配等实践中最常见的难题,让学员具备工作中解决问题的能力; 通过培训与讲师和专业人士建联,从而积累宝贵的行业人脉,用于交流前沿资讯、探讨疑难问题、实现持续的成长与发展。 【课程纲要】 培训共计3天,每天6小时,具体日程安排如下: 日程 主题 内容 第一天 第一章 数据资产管理理论 01.数据的定义和分类 02.从数据到数据资产 03.数据资产理论的历史演进 04.DAMA关于数据资产的理论 05.从数据管理到数据资产管理 06.数据资产管理的核心内容 07.数据的资产属性 08.国外数据确权理论 09.数据价值评估理论 10.各国数据交易主要模式 11.数据资产入表的10项财务准则 第二章 中国数据要素理论 01.数据要素与生产要素理论革新 02.中国数据要素的制度创新 03.数据要素市场理论与实践 04.数据要素驱动新质生产力跃升 05.数据要素的发展成果与挑战 06.中国方案:数据要素治理的全球新范式 07.数据要素理论的核心 08.数据要素资产运营管理重点及难点 09.企业数据要素资产管理案例分享 第三章 数据资产价值评估 01.数据资产价值评估的方法 02.数据资产价值评估的实施路径 03.数据资产价值评估案例分析 第四章 数据资源盘点 01.数据资源概述 02.数据资源盘点准备 03.数据资源盘点的流程 04.数据资源清单的不同形式 05.数据资源盘点成果向资产入表转化 第二天 第五章 数据确权 01.数据资产确权的定义与核心挑战 02.基千合规的数据确权实施路径 03.数据权属的登记与相关案例 04.未来挑战与法律体系、制度创新的深化 第六章 数据资源入表全解析 01.数据资源入表的背景、概念 02.数据资源入表的工作机制和流程 03.数据资源的盘点和分类 04.数据资源合规性的审核和确权 05.数据质量评估 06.确定场景和收益 07.成本合理归集与分摊 08.数据资源入表案例 09.数据资源入表的披露 10.数据资源入表的财务影响 11.数据资源入表的几个误区 12.数据资产会计处理的要点、工具、流程和方法 第七章 数据资产交易 01.国内外数据交易市场情况 02.国内数据交易所的运营模式 03.数据交易角色:数商定义、分类及现状 04.数据交易的全流程(七步) 05.我国数据交易面临的挑战和措施 第八章 数据资产利益分配机制 01.数据资产利益分配机制的概念 02.中外数据资产利益分配机制研究对比 03.数据资产利益分配机制的影响因素 04.数据资产利益分配机制的执行模型 05.数据资产利益分配的实施路径 06.数据资产利益分配机制的发展趋势 07.数据资产保护的法律框架、条例整体立法框架及监管侧重点 08.数据类别的重点关注角度 09.数据处理者身份的重要关注角度 10.特殊的数据处理活动 第三天 第九章 数据资产运营 01.数据资产运营概论 02.数据资产化运营的核心:数据产品 03.公共数据的授权运营 04.数据产品开发和应用 05.数据资本化 06.公共数据授权运营 07.数据资产运营实践案例分享 第十章 数据资产跨境流通

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课程介绍

【课程信息】
课程时间&地点:2026年08月29-31日  西安
课程对象:数据相关企业高管及管理人员、数据资产经理、数据运营经理、数据资产负责人、公共数据运营及交易平台管理人员;数据架构师、数据质量工程师、业务数据分析师、数据开发工程师;数据治理专员、数据平台运维人员、会计事务所、律师事务所等机构专业人员及金融行业相关人员
课程费用:¥6800元/人(含培训费、证书费、资料费、在线题库、录播视频回放、发票等费用)
【课程介绍】

当前,数据已成为与土地、劳动力、资本和技术并列的第五大生产要素。党中央、国务院高度重视数据要素市场培育,颁布了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》等政策文件,明确要求加强数据资产管理,释放数据价值。

在此背景下,企业对数据资产进行规范化管理、合规应用与价值挖掘的能力,已成为其提升核心竞争力的关键。然而,众多企业在实践层面仍面临数据质量低下、权责不清、合规风险高、价值难量化等共性挑战。破解这些难题,亟需培养一批既懂管理理论、又精通实践技法的专业化人才。

1.企业价值:

系统构建数据安全与合规管理框架,确保企业数据活动符合法律法规要求,降低合规成本与风险;

深入解析数据资产化的路径,掌握数据资产入表的操作要点,助力企业在资本市场上获得更优估值;

学习数据资产运营与交易模式,推动内部数据盘活与外部价值变现,将数据能力转化为实实在在的业务增长引擎。

2.个人价值:

全面覆盖从理论到实践的知识体系,成为既懂技术、又通管理、还熟悉法规的数据资产管理复合型人才;

重点攻克数据确权、价值评估、利益分配等实践中最常见的难题,让学员具备工作中解决问题的能力;

通过培训与讲师和专业人士建联,从而积累宝贵的行业人脉,用于交流前沿资讯、探讨疑难问题、实现持续的成长与发展。

【课程纲要】

培训共计3天,每天6小时,具体日程安排如下:

日程 主题 内容
第一天 第一章

数据资产管理理论

01.数据的定义和分类

02.从数据到数据资产

03.数据资产理论的历史演进

04.DAMA关于数据资产的理论

05.从数据管理到数据资产管理

06.数据资产管理的核心内容

07.数据的资产属性

08.国外数据确权理论

09.数据价值评估理论

10.各国数据交易主要模式

11.数据资产入表的10项财务准则

第二章

中国数据要素理论

01.数据要素与生产要素理论革新

02.中国数据要素的制度创新

03.数据要素市场理论与实践

04.数据要素驱动新质生产力跃升

05.数据要素的发展成果与挑战

06.中国方案:数据要素治理的全球新范式

07.数据要素理论的核心

08.数据要素资产运营管理重点及难点

09.企业数据要素资产管理案例分享

第三章

数据资产价值评估

01.数据资产价值评估的方法

02.数据资产价值评估的实施路径

03.数据资产价值评估案例分析

第四章

数据资源盘点

01.数据资源概述

02.数据资源盘点准备

03.数据资源盘点的流程

04.数据资源清单的不同形式

05.数据资源盘点成果向资产入表转化

第二天 第五章

数据确权

01.数据资产确权的定义与核心挑战

02.基千合规的数据确权实施路径

03.数据权属的登记与相关案例

04.未来挑战与法律体系、制度创新的深化

第六章

数据资源入表全解析

01.数据资源入表的背景、概念

02.数据资源入表的工作机制和流程

03.数据资源的盘点和分类

04.数据资源合规性的审核和确权

05.数据质量评估

06.确定场景和收益

07.成本合理归集与分摊

08.数据资源入表案例

09.数据资源入表的披露

10.数据资源入表的财务影响

11.数据资源入表的几个误区

12.数据资产会计处理的要点、工具、流程和方法

第七章

数据资产交易

01.国内外数据交易市场情况

02.国内数据交易所的运营模式

03.数据交易角色:数商定义、分类及现状

04.数据交易的全流程(七步)

05.我国数据交易面临的挑战和措施

第八章

数据资产利益分配机制

01.数据资产利益分配机制的概念

02.中外数据资产利益分配机制研究对比

03.数据资产利益分配机制的影响因素

04.数据资产利益分配机制的执行模型

05.数据资产利益分配的实施路径

06.数据资产利益分配机制的发展趋势

07.数据资产保护的法律框架、条例整体立法框架及监管侧重点

08.数据类别的重点关注角度

09.数据处理者身份的重要关注角度

10.特殊的数据处理活动

第三天 第九章

数据资产运营

01.数据资产运营概论

02.数据资产化运营的核心:数据产品

03.公共数据的授权运营

04.数据产品开发和应用

05.数据资本化

06.公共数据授权运营

07.数据资产运营实践案例分享

第十章

数据资产跨境流通

01.数据跨境流通概述

02.中国数据跨境流通政策与合规体系

03.数据跨境流通合规实施方法

04.数据跨境流通发展趋势

第十一章

数据资本化

01.数据资本化概述

02.国家及地方政府层面数据资本化政策体系分析

03.数据资产资本化的方法

04.债权融资方法:质押融资与信贷创新

05.股权融资方法:价值共享与长期投资

06.数据资产信托方法:权益隔离与专业运营

07.数据证券化方法:流动性提升与市场化配置

08.新型证券化方法:RWA和RDA

09.风险管理方法:数据资产保险

10.方法选择逻辑与组合策略

11.数据资本化的挑战和未来趋势

备注:采用小班制教学,授课过程中,讲师会通过互动提问、组织小组讨论、即时答疑等形式,帮助学员把所学知识转化为可落地的能力。

【专家介绍】

➤ 郭老师 | DAMA、DCMM等数据管理专家讲师

EBDP大数据认证课程授权讲师、DAMA中国CDGA数据治理工程师、CDAM数据资产管理师专家讲师、NPDP产品经理认证课程授权讲师、工信部新职业大数据工程技术人员(中级)教材撰写专家等。专注于信息化发展趋势、数据治理、大数据、信息架构等领域研究。多次主持中央企业、大型集团企业以及国家部委信息化咨询、规划、设计项目,精通软件开发生命周期管理、软件质量管理、软件研发管理体系解决方案、软件需求管理最佳实践、敏捷开发与管理实战高级培训、IT项目管理与需求分析最佳实践、大型项目管理及集成项目解决方案、高质量代码编程等技术。

郭老师拥有极强的亲和力与耐心,能迅速破冰,与学员建立信任关系。注重互动与反馈,善于营造积极的学习氛围,并能针对学员的不同背景与个性化需求,灵活调整教学节奏与重点,确保每位学员都能学有所得,培训体验备受好评。

➤ 商老师 | DAMA数据管理系列认证授权讲师

20余年IT职业与培训生涯,20000+学时授课经历,DAMA数据管理CDGA、CDGP、CDAM等体系认证授权讲师、注册信息安全工程师讲师资格(CISI)。具有丰富的教学和实践经验,对IT职业培训有深刻的理解。曾参与“国家网络技术水平考试”体系设计、课程研发和教师培训,在数据管理、项目管理、IT服务管理、网络操作系统、网际互联设备、数据库、信息安全等领域有深入的研究。在国内多家大中型企业担任网络安全规划设计顾问。为国内多个行业进行数据治理、网络与信息安全、项目管理等课程培训,每年巡讲50余场。

商老师具备播音员般的语音特质,吐字清晰,音色沉稳。无论线上还是线下,其富有磁性的声音总能牢牢吸引学员的注意力,展现出深厚的职业素养与从容自信的讲台风采。

➤ 王老师 | DAMA中国理事会会员

在IT咨询与IT服务行业有20余年经验,涉足于金融、石油、化工、制造、冶金、矿山、医药等行业信息化规划和研究,具有丰富的项目管理、咨询服务经验,专注于信息化发展趋势、数据治理、信息架构、大数据等领域研究,多次主持中央企业、大型集团企业以及国家部委信息化咨询、规划、设计项目;参与云计算、物联网等战略性新兴产业研究,参与《数据治理:工业企业数字化转型之道》、《工业企业数据治理指南》、《新一代信息技术在两化深度融合中的应用》、《智慧矿山应用研究》等书籍编写工作。

时间

八月 29 (星期六) - 31 (星期一)

地点

西安

价格

6800

大数据分析、可视化与AI交互式数据挖掘

298月全天31大数据分析、可视化与AI交互式数据挖掘(全天) 西安 价格: 5800

课程介绍

【课程信息】 课程时间&地点:2026年08月29-31日 西安 课程对象:大数据系统研发工程师、大数据分析师、数据安全研发人员、大数据应用开发工程师、数据可视化工程师、数据科学研究等相关人员 课程费用:¥5800元/人(含培训费、平台费、资料费、视频回放、证书、发票等费用) 【课程介绍】 数字化转型浪潮下,数据已成为企业核心生产要素,多源数据的价值释放成为业务增长与决策优化的关键。当前企业普遍面临数据孤岛、分析效率低、价值挖掘不深等痛点,传统数据分析方式难以适配复杂业务场景,亟需系统的技术方法支撑数据从采集到应用的全流程落地。 随着大数据、可视化与AI技术的深度融合,市场对兼具实操能力与跨界思维的复合型数据人才需求持续增长。无论是职场从业者寻求技能升级,还是企业推进数字化人才培养,都需要通过系统学习掌握新一代数据挖掘工具、分析逻辑与决策思维,以适配数字化转型中的业务需求,提升核心竞争力。 1.掌握大数据分析全流程实操 2.熟练数据可视化工具与技巧 3.理解AI数据挖掘核心算法 4.具备交互式数据探索能力 5.建立数据驱动决策思维 6.学会多源数据整合方法 7.拓宽行业数据应用视野 8.提升职场数据技能竞争力 【课程纲要】 日程 主题 内容 第一天 上午 数据分析实战 第一讲 零基础学Python 1.Python背景 2.国内发展状况 3.基础语法 4.数据结构 5.绘图操作 6.特别针对向量计算模块 7.着重介绍Python在这方面的优势及用法 第二讲 数据分析方法论 1.讲解统计分析基础(统计学基本概念,假设检验,置信区间等基础) 2.结合数据案例说明其使用场景和运用方法 3.介绍数据分析流程和常见分析思路,同时结合案例进行讲解 第三讲 数据处理技法 1.从数据接入、数据统计、数据转换等几个方面进行讲解 2.数据接入包含接入MySQL、Oracle、Hadoop等常见数据库操作 3.数据统计包含Pandas包的具体用法和讲解 4.数据转换包含对数据集的关联、合并、重塑等操作 5.针对海量数据的情况下,介绍在Spark平台上的数据处理技术 6.结合真实环境进行操作讲解。 第一天 下午 数据挖掘理论及核心技术 第四讲 认识数据挖掘 1.数据挖掘基本概念 2.业务理解 3.数据理解 4.数据准备 5.建立模型 6.模型评估 7.模型部署各环节的工作内容及相关技术 8.结合业界经典场景,讲解数据挖掘的实施流程和方法体系 第五讲 Pandas进行数据预处理 1.数据合并 2.数据清洗(重复值、缺省值、异常值处理) 3.数据标准化(离差标准化、标准差标准化) 4.数据变换(哑变量转换、连续型数据离散化) 5.抽样、分区、样本平衡、特征选择 6.结合典型业务案例讲解其具体实现与应用场景,帮助学员掌握数据在建模前的清洗与特征构造思路 第二天 上午     大数据算法原理及案例实现(1) 第六讲 特征降维算法及Python实现 1.特征降维算法讲解 2.主要讲解主成分、LDA以及t-SNE原理 3.结合案例进行Python实现 4.针对海量数据情况下的应用场景,讲解实现思路和Python案例 第七讲

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课程介绍

【课程信息】
课程时间&地点:2026年08月29-31日 西安
课程对象:大数据系统研发工程师、大数据分析师、数据安全研发人员、大数据应用开发工程师、数据可视化工程师、数据科学研究等相关人员
课程费用:¥5800元/人(含培训费、平台费、资料费、视频回放、证书、发票等费用)
【课程介绍】

数字化转型浪潮下,数据已成为企业核心生产要素,多源数据的价值释放成为业务增长与决策优化的关键。当前企业普遍面临数据孤岛、分析效率低、价值挖掘不深等痛点,传统数据分析方式难以适配复杂业务场景,亟需系统的技术方法支撑数据从采集到应用的全流程落地。

随着大数据、可视化与AI技术的深度融合,市场对兼具实操能力与跨界思维的复合型数据人才需求持续增长。无论是职场从业者寻求技能升级,还是企业推进数字化人才培养,都需要通过系统学习掌握新一代数据挖掘工具、分析逻辑与决策思维,以适配数字化转型中的业务需求,提升核心竞争力。

1.掌握大数据分析全流程实操

2.熟练数据可视化工具与技巧

3.理解AI数据挖掘核心算法

4.具备交互式数据探索能力

5.建立数据驱动决策思维

6.学会多源数据整合方法

7.拓宽行业数据应用视野

8.提升职场数据技能竞争力

【课程纲要】

日程 主题 内容
第一天

上午

数据分析实战 第一讲 零基础学Python

1.Python背景

2.国内发展状况

3.基础语法

4.数据结构

5.绘图操作

6.特别针对向量计算模块

7.着重介绍Python在这方面的优势及用法

第二讲 数据分析方法论

1.讲解统计分析基础(统计学基本概念,假设检验,置信区间等基础)

2.结合数据案例说明其使用场景和运用方法

3.介绍数据分析流程和常见分析思路,同时结合案例进行讲解

第三讲 数据处理技法

1.从数据接入、数据统计、数据转换等几个方面进行讲解

2.数据接入包含接入MySQL、Oracle、Hadoop等常见数据库操作

3.数据统计包含Pandas包的具体用法和讲解

4.数据转换包含对数据集的关联、合并、重塑等操作

5.针对海量数据的情况下,介绍在Spark平台上的数据处理技术

6.结合真实环境进行操作讲解。

第一天

下午

数据挖掘理论及核心技术 第四讲 认识数据挖掘

1.数据挖掘基本概念

2.业务理解

3.数据理解

4.数据准备

5.建立模型

6.模型评估

7.模型部署各环节的工作内容及相关技术

8.结合业界经典场景,讲解数据挖掘的实施流程和方法体系

第五讲 Pandas进行数据预处理

1.数据合并

2.数据清洗(重复值、缺省值、异常值处理)

3.数据标准化(离差标准化、标准差标准化)

4.数据变换(哑变量转换、连续型数据离散化)

5.抽样、分区、样本平衡、特征选择

6.结合典型业务案例讲解其具体实现与应用场景,帮助学员掌握数据在建模前的清洗与特征构造思路

第二天

上午

 

 

大数据算法原理及案例实现(1)

第六讲 特征降维算法及Python实现

1.特征降维算法讲解

2.主要讲解主成分、LDA以及t-SNE原理

3.结合案例进行Python实现

4.针对海量数据情况下的应用场景,讲解实现思路和Python案例

第七讲 决策树算法及Python实现

1.决策树算法讲解

2.讲解ID3、C4.5、C5.0以及CART决策树算法的实现原理

3.结合案例进行Python实现

第八讲 好莱坞百万级影评数据分析与电影推荐实现(实战部分):

1. 基于好莱坞百万级的影评数据,对数据进行建模、清洗、透视表操作。

2. 然后根据用户画像分析不同的用户喜好通过机器学习算法对不同性别、年龄阶段的用户进行定制化的电影推荐

3.最后把推荐的电影进行可视化的展示操作

 

 

 

 

 

第二天

下午

 

大数据算法原理及案例实现(2)

第九讲:航空公司客户价值分析(K-Means实战):

1. 基于航空公司客户的历史飞行数据,对数据进行清洗、属性规约、属性构造(构建LRFMC指标)

2. 然后根据LRFMC模型对客户进行特征分析

3. 通过K-Means聚类算法对不同价值的客户进行细分

4. 最后把客户群体的特征进行可视化展示,为不同价值的客户制定个性化营销策略

第十讲:机器学习神器:XGBoost 构建金融反欺诈模型

1. 细致讲解 XGBoost算法的核心思想与模型原理

2. 包括梯度提升框架、树结构优化、目标函数与正则化机制

3. 通过实际金融交易数据集案例,演示特征构建、模型训练与参数调优全过程

4. 讲解模型评估指标(AUC、KS 值、召回率、F1 等)在反欺诈系统中的应用意义

5. 结合Python与XGBoost库,完成从数据加载、特征处理、模型构建、评估到可视化的完整实战流程

 

 

 

 

 

 

 

 

 

第三天

上午

 AI对话式数据分析与挖掘实战 第十一讲:Pandas AI通过自然语言交互实现数据分析

1. 基于任意结构化数据集(如Excel、CSV),对数据进行清洗、数据转换、特征生成

2. 然后根据自然语言指令对数据进行探索性分析

3. 通过大型语言模型(LLM)自动生成并执行Python代码,对复杂数据关系进行深度洞察

4. 最后把分析结果和图表进行自动化可视化展示

第十二讲: ChatExcel(Excel AI处理方向)

1. 自然语言驱动的Excel表格智能处理(ChatExcel实战)实战部分:

2. 基于Excel/CSV表格数据,对数据进行清洗、格式转换、多表合并

3. 然后根据一句话指令对数据进行智能运算与统计,通过AI模型对复杂函数逻辑进行自动化生成与执行

4. 最后把交叉对比结果和数据透视进行即时可视化展示

第十三讲:Julius AI (对话式数据分析助手)

1. 核心功能:作为一个对话式数据分析助手,Julius AI允许用户通过上传数据文件(如 CSV、Excel)

2. 使用自然语言提问来执行复杂的数据操作、统计分析和可视化。它能够理解上下文,自动生成并执行 Python/R 代码,并以图表和文字洞察的形式返回结果

3.适用场景:快速的探索性数据分析(EDA)、即时数据洞察、非技术人员的数据查询

第三天

下午

数据分析可视化与AI生成数据分析报告

 

第十四讲:DeepSeek生成图表可视化主题描述

1. DeepSeek大模型驱动的自然语言图表生成与可视化方法论实战部分:

2. 基于结构化数据或分析结果,对图表需求进行自然语言描述。

3. 然后通过DeepSeek大模型的代码生成能力,自动生成并执行Python可视化代码(如基于Matplotlib、Plotly、Pyecharts等库)

4. 实现复杂图表的一键生成,对数据含义进行简洁表达与高效洞察

5. 最后把生成图表应用于数据分析报告或Web应用中进行可视化展示

第十五讲:全能AI智能体数据分析与报告撰写(Manus实战)

1. 基于多源异构数据(如网页内容、文件、API数据),对数据进行收集、整合、预处理

2. 然后根据用户需求对数据进行多维度分析

3. 通过AI智能体的多工具协作能力对特定业务问题进行深入研究与建模

4. 最后把分析结论、数据图表和研究报告进行专业化文档撰写与交付

备注:采用小班制教学,授课过程中,讲师会通过互动提问、组织小组讨论、即时答疑等形式,帮助学员迅速将所学转化为可落地的能力。

【专家介绍】

➤ 刘老师 大数据分析领域专家

拥有十几年软件研发经验,十年企业培训经验,对Java、Python、区块链等技术领域有独特的研究,精通J2EE企业级开发技术。

Java方向:设计模式、Spring MVC、MyBatis、Spring、StringBoot、WebService、CXF并且对Java源码有深入研究。

Python方向:Python OOP、Mongodb、Django、Scrapy爬虫、基于Surprise库数据推荐,Tensorflow人工智能框架、人脸识别技术。

区块链方向:BitCoin、Solidity、Truffle、Web3、IPFS、Hyperledger Fabirc、Go、EOS。

➤ 郭老师 | 数据治理专家

国内数据治理专家、高级产品经理、优秀项目管理培训师,计算机专业硕士,曾任中国电信高级工程师,现任某信息技术公司产品及技术总监。上海软件协会高级讲师、上海软件协会考评员、共青团上海市委员会青年(大学生)职业训练营上海市政府指定讲师、浦东软件园高级讲师。18年+开发、设计经验,10年+数据治理培训/咨询经验,给多家上市公司企业研发团队做过培训或咨询业务,对企业数字化转型、数据治理、产品管理有着敏锐、独特的认知体系。

时间

八月 29 (星期六) - 31 (星期一)

地点

西安

价格

5800

研发项目管理——实战技能、方法、工具和模板

318月全天019月研发项目管理——实战技能、方法、工具和模板(全天) 深圳 价格: 3980

课程介绍

【课程信息】 课程时间&地点:2026年8月31-9.1深圳 课程对象:企业CEO/总经理、研发总经理/副总、公司总工/技术总监、研发项目经理/产品经理、PMO(项目管理办公室)成员、研发骨干、测试、QA等 课程费用:3980元/人 【课程介绍】 课程背景 组织变革中经常听到“班长的战争”、“小前端大平台”、“让听的见炮声的人来决策”,中国科技企业正处于从以功能为中心向以项目为中心转变的关键时期,项目是经营管理的基本单元和细胞,尤其是研发项目直接关系到公司把握新机会的能力,是推动公司业绩更上一层楼的核心动力,这就需要项目管理团队要能够带领核心团队围绕项目目标和经营目标开展工作,把新产品成功推向市场,支撑公司蓬勃发展,实现商业成功。同时也需要公司构筑一个非常强大的项目管理平台,实时、高效、专业、精准地支撑前端项目经理管理业务、达成目标的需要。 中国科技创新企业实际研发项目运作中常遇到如下问题,你遇到几条? 1、跨部门协调困难 产品研发在企业中是一项综合性的工作,存在大量需要跨部门协作的工作,尤其涉及技术之外的部门,普遍存在部门协作困难、资源协调难等问题。 2、资源少,进度紧 企业经常存在项目多,而资源少,一个成员同时承担多个项目的事情,资源冲突严重,工作无法安排下去。 3、野路子,不系统 实际项目中也总结了一些行之有效的管理手段,但整体来讲不系统、不专业,无法支撑公司进一步发展的要求。 4、有责任,无权利 项目经理承担了项目成败的责任,但缺少相应的权利保证,名为项目经理,实为项目秘书,如何实现责任与权利的统一。 5、目标不清晰,计划难落实 项目启动缺乏明确的目标范围界定,导致项目运作中变更频繁,凡是预则立,不预则废,计划制定缺少方法,计划与实际两张皮现象严重。 培训收益 1.如何制定合理的项目目标,支撑公司战略实际落地执行 2.如何构建一个对项目整体负责的团队,如何明确定义团队成员的角色和职责 3.如何平衡研发项目的需求(范围)、进度、质量和成本之间轻重缓急 4.研发项目经理如何从技术走向管理,平衡管理和技术、个人与团队之间的关系 5.如何保证项目计划制定的合理性,在保证领导要求的进度的同时又不牺牲质量 6.如何控制好项目的范围,减少变更给项目造成的影响 7.在项目执行的过程中如何进行项目的跟踪控制,确保项目进度 【课程纲要】 第一部分:案例分析 1.研发项目团队沟通的游戏à领悟目标明确、角色职责、信息传递、跟踪管理的意义; 2.从进度、质量和成本(风险)的3重约束来看分析研发项目管理的重点; 3.总结项目团队角色成员在项目中的职责分工; 4.思考:类似的问题在公司有没有经常发生?有哪些表现形态? 第二部分:研发项目管理概述与框架 -- 构筑科研项目管理基本知识框架,了解科研项目管理最新动态 1.项目与项目管理 1.1什么是项目、项目的特征? 1.2研发项目类型常用规则(V、R、M的划分) 1.3什么是项目管理? 1.4项目管理的十大知识领域和五个过程组(PMI); 1.5项目组合、项目集、项目在实际科研创新管理中的表现形态; 1.6如何有效管理范围、进度、质量、成本、风险的冲突? 2.产品开发流程与科研项目管理的关系 2.1如何理解型号、产品、规划、项目、版本的关联关系? 2.2如何有效把握市场机会窗,缩短产品上市周期? 2.3如何界定产品开发流程与科研项目管理的管理职能? 3.研发项目管理 3.1研发项目管理的特征; 3.2研发项目管理面临的重大挑战; 3.3业界研发项目常见的六大败因; 4.演练与问题讨论 第三部分:研发项目启动与目标定义 -- 兼有合理性和挑战性的目标是团队战斗力的源泉 1.如何源源不断地产生创新研发项目的机会点?? 科研创新的双喇叭口模型 2.围绕科研创新产品的策划、实现和运营,如何有效分工协作? 3.业界最佳实践:敏捷研发的5层创新计划 4.项目任务书的核心管理价值? 5.科研创新项目的范围和目标是如何一步一步走向清晰的? 6.高质量项目任务书的判断标准? 7.创新兵法:城有所不攻、地有所不争 8.水到渠成:高质量的活动才会有高质量项目任务,客户互动+竞争分析; 9.案例分享:某科技标杆企业的科研创新项目任务书的5大组成要素; 10.案例分享:某信息标杆企业的研发项目立项13问。 第四部分:研发项目团队与团队建设 -- 科研创新队伍的厮养之道和带兵之法 1.研发项目团队的组织形式:职能型组织、项目型组织、矩阵式组织; 2.科研创新3大基本团队和职责划分:决策团队、执行管理、资源团队; 3.业界最佳的产品开发团队的构成和职责 3.1研发项目经理的角色和职责; 3.2研发项目核心组成员的角色和职责; 3.3研发项目扩外围组成员的角色和职责; 3.4职能部门经理在产品开发中的角色和职责 4.研发团队管理4大法宝之:干系人管理 5.研发团队管理4大法宝之:冲突管理 6.研发团队管理4大法宝之:教练技术 7.研发团队管理4大法宝之:目标定义、绩效管理 8.研发项目经理应具备的技能 第五部分:研发项目计划制定和资源管道 -- 凡事预则立,不预则废 1.案例分享:科技行业针对进度、生产成本、管理成本对研发影响敏感性分析 2.产品开发3级计划体系 3.里程碑计划制定的原则和方法 4.项目资源计划制定方法:多项目资源冲突解决的利器 5.研发项目进度计划的基本工具:WBS 6.最常用、最有效的2种估算方法 7.如何加快项目开发进度 第六部分:项目质量管理思想和方法 -- 产品质量是研发生产出来的,不是检验出来的 1.研发质量管理基本框架 1.1过程质量与交付质量 1.2研发质量管理中常见的误区 1.3案例分享:某科技通信企业的产品全生命周期质量分布统计; 1.4如何在设计中构建质量 2. 研发项目全命周期质量控制的重点部位; 3.研发中质量控制与质量回溯分析的价值分工; 4.案例分享:软件行业静态质量检查自动化案例分享; 5.案例分享:结构装备DFX自动化检查技术案例分享; 6.研发质量控制常用手段 7.研发质量保证 7.1QA的主要工作; 7.2QA的独立性; 7.3QA的汇报关系; 7.4什么样的人适合做QA? 第七部分:研发项目计划控制和工具 -- 快速变化的时代,一张完美的图纸并不等于一栋坚实的大厦 1.研发项目计划控制中常见的问题和解决办法 2.项目的分层实施与分层监控 3.研发高层领导的监控内容 4. 研发职能部门经理的监控内容 5. 研发项目控制手段:项目报告 6. 研发项目控制手段:项目例会 7. 研发项目控制手段:计划变更控制 8. 其他项目控制手段 9. 风险跟踪和控制 10.实现人员从被动接受任务到主动申请任务转变的系统工程 第八部分:研发项目成功的关键 1.研发项目成功和失败的经验教训总结; 2.项目经理的角色转换和个人修养; 3.结构化的产品开发流程; 4.研发项目的团队建设和绩效管理; 5.项目经理的培养和研发人员的职业生涯管理 【专家介绍】 董奎:研发管理资深顾问 INCOSE(国际系统工程师联合会www.incose.org)会员 专业背景: 十多年高科技企业的研发与管理实践经验,在华为公司工作期间,先后担当项目经理、系统工程师、产品经理、测试部经理、软件部经理;先后作为三个产品的主任系统工程师,带领系统分析团队开展客户需求调研、产品特性定义和详细的需求分解与分配等端到端的需求管理工作,奠定了产品市场的成功;担任测试部经理期间,主持了公司级测试平台的规划和建设,提升公司产品业务自动化测试的比例;长期与国际顶尖咨询顾问一起工作,全程参与该公司研发管理变革项目。曾驻华为印度所工作一年半,先后负责四个合作项目(合作方分别为:BFL、Infosys)的实施,全程参与印度研究所CMM四级认证过程;对业务导向的研发质量管理体系的构建有深入地研究。 ?研发管理咨询经验: 曾作为项目总监或项目经理主导了10多个研发管理咨询项目,帮助这些企业全面建立研发管理体系(流程、组织、绩效),有效地提升了这些公司的研发效率和创新能力: 1)厦门夏新移动研发管理咨询(国内手机行业第三名) 2)北京天融信公司研发管理咨询(国内安全行业第一名) 3)北京华胜天成CMML2过程域的改进和认证工作(国内系统集成行业第二名) 4)香港和记奥普泰通信公司NPD-CMMIL3研发管理咨询 5)北京超图地理NPD-CMMIL3研发管理咨询(国内地理信息系统行业第一名) 6)香港信利国际有限公司研发管理咨询(国内半导体行业第一名) 7)上海格尔软件NPD-CMMIL3研发管理咨询(国内银行安全软件行业第三名) 8)北京移动业务开发管理咨询(国内移动通信第一名) 9)广州网易游戏开发管理咨询(国内网络游戏行业第二名) ?研发管理培训经验: 曾为康佳集团、夏新电子、北京移动、北大方正、阿里巴巴、华胜天成、南太电子、网易、富港电子、用友软件、星网锐捷、东软股份、格林威尔、金蝶软件、天马微电子、超图地理、华动飞天、新奥特、信利半导体、郎坤软件、深圳桑菲、久其软件、德信无线、新意科技、沈阳移动、光桥科技、斯特奇、合力金桥、蓝拓扑、绿盟科技、建行总行开发中心、成都迈普、上海电信、佳讯飞鸿、京信通信、创维集团、威创日新、TCL、日电电子、展讯通信、易思科技、盛大网络、威科姆科技、协同集团等100多家企业提供了专业的研发管理培训,涉及的行业包括通信、软件、互联网、家电、运营商、芯片等。

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课程介绍

【课程信息】
课程时间&地点:2026年8月31-9.1深圳
课程对象:企业CEO/总经理、研发总经理/副总、公司总工/技术总监、研发项目经理/产品经理、PMO(项目管理办公室)成员、研发骨干、测试、QA等
课程费用:3980元/人
【课程介绍】

课程背景
组织变革中经常听到“班长的战争”、“小前端大平台”、“让听的见炮声的人来决策”,中国科技企业正处于从以功能为中心向以项目为中心转变的关键时期,项目是经营管理的基本单元和细胞,尤其是研发项目直接关系到公司把握新机会的能力,是推动公司业绩更上一层楼的核心动力,这就需要项目管理团队要能够带领核心团队围绕项目目标和经营目标开展工作,把新产品成功推向市场,支撑公司蓬勃发展,实现商业成功。同时也需要公司构筑一个非常强大的项目管理平台,实时、高效、专业、精准地支撑前端项目经理管理业务、达成目标的需要。
中国科技创新企业实际研发项目运作中常遇到如下问题,你遇到几条?
1、跨部门协调困难
产品研发在企业中是一项综合性的工作,存在大量需要跨部门协作的工作,尤其涉及技术之外的部门,普遍存在部门协作困难、资源协调难等问题。
2、资源少,进度紧
企业经常存在项目多,而资源少,一个成员同时承担多个项目的事情,资源冲突严重,工作无法安排下去。
3、野路子,不系统
实际项目中也总结了一些行之有效的管理手段,但整体来讲不系统、不专业,无法支撑公司进一步发展的要求。
4、有责任,无权利
项目经理承担了项目成败的责任,但缺少相应的权利保证,名为项目经理,实为项目秘书,如何实现责任与权利的统一。
5、目标不清晰,计划难落实
项目启动缺乏明确的目标范围界定,导致项目运作中变更频繁,凡是预则立,不预则废,计划制定缺少方法,计划与实际两张皮现象严重。
培训收益
1.如何制定合理的项目目标,支撑公司战略实际落地执行
2.如何构建一个对项目整体负责的团队,如何明确定义团队成员的角色和职责
3.如何平衡研发项目的需求(范围)、进度、质量和成本之间轻重缓急
4.研发项目经理如何从技术走向管理,平衡管理和技术、个人与团队之间的关系
5.如何保证项目计划制定的合理性,在保证领导要求的进度的同时又不牺牲质量
6.如何控制好项目的范围,减少变更给项目造成的影响
7.在项目执行的过程中如何进行项目的跟踪控制,确保项目进度

【课程纲要】

第一部分:案例分析
1.研发项目团队沟通的游戏à领悟目标明确、角色职责、信息传递、跟踪管理的意义;
2.从进度、质量和成本(风险)的3重约束来看分析研发项目管理的重点;
3.总结项目团队角色成员在项目中的职责分工;
4.思考:类似的问题在公司有没有经常发生?有哪些表现形态?
第二部分:研发项目管理概述与框架 — 构筑科研项目管理基本知识框架,了解科研项目管理最新动态
1.项目与项目管理
1.1什么是项目、项目的特征?
1.2研发项目类型常用规则(V、R、M的划分)
1.3什么是项目管理?
1.4项目管理的十大知识领域和五个过程组(PMI);
1.5项目组合、项目集、项目在实际科研创新管理中的表现形态;
1.6如何有效管理范围、进度、质量、成本、风险的冲突?
2.产品开发流程与科研项目管理的关系
2.1如何理解型号、产品、规划、项目、版本的关联关系?
2.2如何有效把握市场机会窗,缩短产品上市周期?
2.3如何界定产品开发流程与科研项目管理的管理职能?
3.研发项目管理
3.1研发项目管理的特征;
3.2研发项目管理面临的重大挑战;
3.3业界研发项目常见的六大败因;
4.演练与问题讨论
第三部分:研发项目启动与目标定义 — 兼有合理性和挑战性的目标是团队战斗力的源泉
1.如何源源不断地产生创新研发项目的机会点?? 科研创新的双喇叭口模型
2.围绕科研创新产品的策划、实现和运营,如何有效分工协作?
3.业界最佳实践:敏捷研发的5层创新计划
4.项目任务书的核心管理价值?
5.科研创新项目的范围和目标是如何一步一步走向清晰的?
6.高质量项目任务书的判断标准?
7.创新兵法:城有所不攻、地有所不争
8.水到渠成:高质量的活动才会有高质量项目任务,客户互动+竞争分析;
9.案例分享:某科技标杆企业的科研创新项目任务书的5大组成要素;
10.案例分享:某信息标杆企业的研发项目立项13问。

第四部分:研发项目团队与团队建设 — 科研创新队伍的厮养之道和带兵之法
1.研发项目团队的组织形式:职能型组织、项目型组织、矩阵式组织;
2.科研创新3大基本团队和职责划分:决策团队、执行管理、资源团队;
3.业界最佳的产品开发团队的构成和职责
3.1研发项目经理的角色和职责;
3.2研发项目核心组成员的角色和职责;
3.3研发项目扩外围组成员的角色和职责;
3.4职能部门经理在产品开发中的角色和职责
4.研发团队管理4大法宝之:干系人管理
5.研发团队管理4大法宝之:冲突管理
6.研发团队管理4大法宝之:教练技术
7.研发团队管理4大法宝之:目标定义、绩效管理
8.研发项目经理应具备的技能

第五部分:研发项目计划制定和资源管道 — 凡事预则立,不预则废
1.案例分享:科技行业针对进度、生产成本、管理成本对研发影响敏感性分析
2.产品开发3级计划体系
3.里程碑计划制定的原则和方法
4.项目资源计划制定方法:多项目资源冲突解决的利器
5.研发项目进度计划的基本工具:WBS
6.最常用、最有效的2种估算方法
7.如何加快项目开发进度
第六部分:项目质量管理思想和方法 — 产品质量是研发生产出来的,不是检验出来的
1.研发质量管理基本框架
1.1过程质量与交付质量
1.2研发质量管理中常见的误区
1.3案例分享:某科技通信企业的产品全生命周期质量分布统计;
1.4如何在设计中构建质量
2. 研发项目全命周期质量控制的重点部位;
3.研发中质量控制与质量回溯分析的价值分工;
4.案例分享:软件行业静态质量检查自动化案例分享;
5.案例分享:结构装备DFX自动化检查技术案例分享;
6.研发质量控制常用手段
7.研发质量保证
7.1QA的主要工作;
7.2QA的独立性;
7.3QA的汇报关系;
7.4什么样的人适合做QA?
第七部分:研发项目计划控制和工具 — 快速变化的时代,一张完美的图纸并不等于一栋坚实的大厦
1.研发项目计划控制中常见的问题和解决办法
2.项目的分层实施与分层监控
3.研发高层领导的监控内容
4. 研发职能部门经理的监控内容
5. 研发项目控制手段:项目报告
6. 研发项目控制手段:项目例会
7. 研发项目控制手段:计划变更控制
8. 其他项目控制手段
9. 风险跟踪和控制
10.实现人员从被动接受任务到主动申请任务转变的系统工程

第八部分:研发项目成功的关键
1.研发项目成功和失败的经验教训总结;
2.项目经理的角色转换和个人修养;
3.结构化的产品开发流程;
4.研发项目的团队建设和绩效管理;
5.项目经理的培养和研发人员的职业生涯管理

【专家介绍】

董奎:研发管理资深顾问 INCOSE(国际系统工程师联合会www.incose.org)会员
专业背景:
十多年高科技企业的研发与管理实践经验,在华为公司工作期间,先后担当项目经理、系统工程师、产品经理、测试部经理、软件部经理;先后作为三个产品的主任系统工程师,带领系统分析团队开展客户需求调研、产品特性定义和详细的需求分解与分配等端到端的需求管理工作,奠定了产品市场的成功;担任测试部经理期间,主持了公司级测试平台的规划和建设,提升公司产品业务自动化测试的比例;长期与国际顶尖咨询顾问一起工作,全程参与该公司研发管理变革项目。曾驻华为印度所工作一年半,先后负责四个合作项目(合作方分别为:BFL、Infosys)的实施,全程参与印度研究所CMM四级认证过程;对业务导向的研发质量管理体系的构建有深入地研究。
?研发管理咨询经验:
曾作为项目总监或项目经理主导了10多个研发管理咨询项目,帮助这些企业全面建立研发管理体系(流程、组织、绩效),有效地提升了这些公司的研发效率和创新能力:
1)厦门夏新移动研发管理咨询(国内手机行业第三名)
2)北京天融信公司研发管理咨询(国内安全行业第一名)
3)北京华胜天成CMML2过程域的改进和认证工作(国内系统集成行业第二名)
4)香港和记奥普泰通信公司NPD-CMMIL3研发管理咨询
5)北京超图地理NPD-CMMIL3研发管理咨询(国内地理信息系统行业第一名)
6)香港信利国际有限公司研发管理咨询(国内半导体行业第一名)
7)上海格尔软件NPD-CMMIL3研发管理咨询(国内银行安全软件行业第三名)
8)北京移动业务开发管理咨询(国内移动通信第一名)
9)广州网易游戏开发管理咨询(国内网络游戏行业第二名)
?研发管理培训经验:
曾为康佳集团、夏新电子、北京移动、北大方正、阿里巴巴、华胜天成、南太电子、网易、富港电子、用友软件、星网锐捷、东软股份、格林威尔、金蝶软件、天马微电子、超图地理、华动飞天、新奥特、信利半导体、郎坤软件、深圳桑菲、久其软件、德信无线、新意科技、沈阳移动、光桥科技、斯特奇、合力金桥、蓝拓扑、绿盟科技、建行总行开发中心、成都迈普、上海电信、佳讯飞鸿、京信通信、创维集团、威创日新、TCL、日电电子、展讯通信、易思科技、盛大网络、威科姆科技、协同集团等100多家企业提供了专业的研发管理培训,涉及的行业包括通信、软件、互联网、家电、运营商、芯片等。

时间

八月 31 (星期一) - 九月 1 (星期二)

地点

深圳

价格

3980

产品中试管理-从样品到量产

318月全天019月产品中试管理-从样品到量产(全天) 深圳 价格: 3980

课程介绍

【课程信息】 课程时间&地点:2026年8月31-9.1深圳 课程对象:企业CEO/总经理、研发总经理/副总、测试部经理、中试/试产部经理、制造部经理、工艺/工程部经理、质量部经理、项目经理/产品经理、高级制造工程师等 课程费用:3980元/人 【课程介绍】 ■课程背景 我们在为企业提供研发管理咨询服务的过程中发现,很多企业的新产品开发从样机到量产的过程中(产品化过程)存在着共同的问题: 1.新品没有经过中试或中试的时间很短,制造部门戏称研发的新品是“三无”产品,没有生产文件、没有工装、生产现场出了问题没人管; 2.转产没有标准,研发想快点转产,生产对有问题的产品又不愿接收,希望研发把问题都解决了才转过来,而市场又催得急,经常被迫接收,长此以往,导致研发与生产的矛盾激化; 3.有些企业开始成立中试部门,希望在中试阶段把产品质量问题解决掉,但中试的定位与运作也很困惑,发生质量与进度的冲突时,如何取舍与平衡,以前研发与制造的矛盾转化为研发与中试、中试与生产的矛盾,中试成了矛盾集散中心; 4.市场的压力并不因中试的产生而减少,中试需要从哪些方面努力才能满足产品的质量、进度的要求?中试的业务是面向研发还是面向制造,还是兼而有之? 5.量产后才发现产品可制造性差、成品率低、经常返工,影响发货; 6.产品到了生产后还发生大量的设计变更; 7.产品到了客户手中还冒出各种各样的问题以致要研发人员到处去“救火”。。。。。。 本课程将基于多年的实践、长期的研发咨询积累,总结出一套理论与实践相结合的可操作的方法,配以大量实际案例,以指导研发/试产/制造部门主管如何高效的实现产品从样品走向量产。 ■培训收益 1.了解业界公司在不同发展阶段的产品中试管理模式与实践 2.掌握面向制造系统的产品设计(DFM)的方法与实施过程 3.掌握面向生产测试的产品设计(DFT)的方法与实施过程 4.掌握面向制造系统的新产品验证的过程与方法 5.掌握在满足质量标准的前提下缩短产品试制周期的方法和技巧 6.了解如何建立从样品到量产的管理机制 【课程纲要】 一、案例研讨 二、从样品到量产概述 1.企业在追求什么:技术?样品?产品?商品? 2.研发与制造的矛盾: 1).制造系统如何面对研发的三无产品? 2).研发如何面对制造系统越来越高的门槛? 3.研发与制造矛盾的激化:中试的产生成为必然 4.中试的定位与发展: 1).研发(RD)、中试(D&P)、生产(P)的关系 2).中试的使命是什么? 3).中试如何定位? 4).中试的发展问题: a 大而全? b 专业化分工? c 产品线划分与共享平台 d 中试人员的发展定位:广度与深度问题 5.中试的业务范围 1).中试业务:新产品导入(NPI) 2).承上:如何面向产品的研发? 3).启下:如何面向产品的制造? 4).桥梁:中试作为连接研发与制造的桥梁,独木桥还是阳关道? 6.演练与问题讨论 1).根据企业的实际情况,是否需要建立并发展中试的职能? 三、新产品导入团队 1.新产品导入团队的构成 1).工艺工程 2).设备工程 3).测试工程 4).工业工程 5).产品验证 6).试生产(计划、生产、质量) 2.新产品导入团队的职责 3.新产品导入团队与产品开发团队的关系 1).开发模式的演变:串行变并行 2).并行工程在产品开发中如何体现? 3).新产品导入团队如何提前介入研发? a 为什么要提前介入? b 提前到什么时候介入? c 提前介入做什么? 4).新产品导入团队的管理 a 新产品导入团队与产品开发团队、职能部门的沟通 b 新产品导入团队成员的汇报、考核和管理机制 4.演练与问题讨论 1).根据企业的实际情况,研讨建立新产品导入团队的时机 四、面向制造系统的产品设计(DFM) 1.如何在产品设计与开发过程中进行可制造性设计 1).从制造的角度来看产品设计 2).工艺人员介入产品开发过程的切入点:从立项就开始 3).工艺管理的三个阶段:工艺设计、工艺调制与验证、工艺管制 4).工艺设计: a 如何提出可制造性需求? b 需要哪些典型的工艺规范? c 可制造性需求如何落实到产品设计方案中? d工艺设计与产品设计如何并行? e 产品工艺流程设计 f 电装、整装、包装与物流的可制造性设计分析 g 如何确保可制造性需求在产品开发中已被实现? h 工艺评审如何操作? i 什么时候考虑工装? j 如何在开发过程中同步输出工艺文件与生产操作指导文件 5).工艺调制与验证 a 工艺验证的时机 b 工艺验证方案包括哪些内容? c 如何实施工艺验证? d 工艺验证报告的内容 e 如何推动工艺验证的问题解决? f 研发人员如何配合新产品的工艺验证? g 制造外包模式下的工艺如何验证? 6).工艺管制 a 工艺管制的困惑:救火何时是尽头? b 工艺转产评审(标准、流程、责任) c 量产过程中的例行监控与异常管理 2.演练与问题讨论 1).分析学员企业的工艺管理工作做到什么程度?存在哪些差距? 3.工艺管理平台建设 1).谁负责工艺平台的建设? 2).工艺委员会的产生:责任与运作模式 3).如何进行工艺规划? 4).基础工艺研究与应用 5).支撑工艺管理平台的四大规范: a 品质规范 b

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课程介绍

【课程信息】
课程时间&地点:2026年8月31-9.1深圳
课程对象:企业CEO/总经理、研发总经理/副总、测试部经理、中试/试产部经理、制造部经理、工艺/工程部经理、质量部经理、项目经理/产品经理、高级制造工程师等
课程费用:3980元/人
【课程介绍】

■课程背景
我们在为企业提供研发管理咨询服务的过程中发现,很多企业的新产品开发从样机到量产的过程中(产品化过程)存在着共同的问题:
1.新品没有经过中试或中试的时间很短,制造部门戏称研发的新品是“三无”产品,没有生产文件、没有工装、生产现场出了问题没人管;
2.转产没有标准,研发想快点转产,生产对有问题的产品又不愿接收,希望研发把问题都解决了才转过来,而市场又催得急,经常被迫接收,长此以往,导致研发与生产的矛盾激化;
3.有些企业开始成立中试部门,希望在中试阶段把产品质量问题解决掉,但中试的定位与运作也很困惑,发生质量与进度的冲突时,如何取舍与平衡,以前研发与制造的矛盾转化为研发与中试、中试与生产的矛盾,中试成了矛盾集散中心;
4.市场的压力并不因中试的产生而减少,中试需要从哪些方面努力才能满足产品的质量、进度的要求?中试的业务是面向研发还是面向制造,还是兼而有之?
5.量产后才发现产品可制造性差、成品率低、经常返工,影响发货;
6.产品到了生产后还发生大量的设计变更;
7.产品到了客户手中还冒出各种各样的问题以致要研发人员到处去“救火”。。。。。。
本课程将基于多年的实践、长期的研发咨询积累,总结出一套理论与实践相结合的可操作的方法,配以大量实际案例,以指导研发/试产/制造部门主管如何高效的实现产品从样品走向量产。
■培训收益
1.了解业界公司在不同发展阶段的产品中试管理模式与实践
2.掌握面向制造系统的产品设计(DFM)的方法与实施过程
3.掌握面向生产测试的产品设计(DFT)的方法与实施过程
4.掌握面向制造系统的新产品验证的过程与方法
5.掌握在满足质量标准的前提下缩短产品试制周期的方法和技巧
6.了解如何建立从样品到量产的管理机制

【课程纲要】

一、案例研讨

二、从样品到量产概述
1.企业在追求什么:技术?样品?产品?商品?
2.研发与制造的矛盾:
1).制造系统如何面对研发的三无产品?
2).研发如何面对制造系统越来越高的门槛?
3.研发与制造矛盾的激化:中试的产生成为必然
4.中试的定位与发展:
1).研发(RD)、中试(D&P)、生产(P)的关系
2).中试的使命是什么?
3).中试如何定位?
4).中试的发展问题:
a 大而全?
b 专业化分工?
c 产品线划分与共享平台
d 中试人员的发展定位:广度与深度问题
5.中试的业务范围
1).中试业务:新产品导入(NPI)
2).承上:如何面向产品的研发?
3).启下:如何面向产品的制造?
4).桥梁:中试作为连接研发与制造的桥梁,独木桥还是阳关道?
6.演练与问题讨论
1).根据企业的实际情况,是否需要建立并发展中试的职能?

三、新产品导入团队
1.新产品导入团队的构成
1).工艺工程
2).设备工程
3).测试工程
4).工业工程
5).产品验证
6).试生产(计划、生产、质量)
2.新产品导入团队的职责
3.新产品导入团队与产品开发团队的关系
1).开发模式的演变:串行变并行
2).并行工程在产品开发中如何体现?
3).新产品导入团队如何提前介入研发?
a 为什么要提前介入?
b 提前到什么时候介入?
c 提前介入做什么?
4).新产品导入团队的管理
a 新产品导入团队与产品开发团队、职能部门的沟通
b 新产品导入团队成员的汇报、考核和管理机制
4.演练与问题讨论
1).根据企业的实际情况,研讨建立新产品导入团队的时机

四、面向制造系统的产品设计(DFM)
1.如何在产品设计与开发过程中进行可制造性设计
1).从制造的角度来看产品设计
2).工艺人员介入产品开发过程的切入点:从立项就开始
3).工艺管理的三个阶段:工艺设计、工艺调制与验证、工艺管制
4).工艺设计:
a 如何提出可制造性需求?
b 需要哪些典型的工艺规范?
c 可制造性需求如何落实到产品设计方案中?
d工艺设计与产品设计如何并行?
e 产品工艺流程设计
f 电装、整装、包装与物流的可制造性设计分析
g 如何确保可制造性需求在产品开发中已被实现?
h 工艺评审如何操作?
i 什么时候考虑工装?
j 如何在开发过程中同步输出工艺文件与生产操作指导文件
5).工艺调制与验证
a 工艺验证的时机
b 工艺验证方案包括哪些内容?
c 如何实施工艺验证?
d 工艺验证报告的内容
e 如何推动工艺验证的问题解决?
f 研发人员如何配合新产品的工艺验证?
g 制造外包模式下的工艺如何验证?
6).工艺管制
a 工艺管制的困惑:救火何时是尽头?
b 工艺转产评审(标准、流程、责任)
c 量产过程中的例行监控与异常管理
2.演练与问题讨论
1).分析学员企业的工艺管理工作做到什么程度?存在哪些差距?
3.工艺管理平台建设
1).谁负责工艺平台的建设?
2).工艺委员会的产生:责任与运作模式
3).如何进行工艺规划?
4).基础工艺研究与应用
5).支撑工艺管理平台的四大规范:
a 品质规范
b 设备规范
c 工艺规范
d 设计规划
6).工艺管理部门如何推动DFM业务的开展?
7).工艺体系的组织构成、发展与演变
8).工艺人员的培养与技能提升
4.演练与问题讨论
1).分析学员企业的工艺平台建设工作做到什么程度?存在哪些差距?如何改进?

五、面向生产测试的产品设计(DFT)
1.基于产品生命周期全流程的测试策略
1).研发测试(Alpha)、试验局测试(Beta)、生产测试
2.研发测试(Alpha)与BETA测试
1).测试人员介入产品开发过程的时机(提可测试性需求的时机)
2).可测试性需求需要考虑的内容(示例)
3).单元测试、模块测试、系统集成测试、专业化测试、BETA测试的重点分析
4).产品开发过程中测试业务流程分析
5).企业在不同的发展阶段如何开展测试的相关工作(短平快的项目测试工作如何开展)
3.面向生产测试业务的产品设计与开发
1).生产测试业务流程分析
2).典型的部品测试、整机测试方法介绍
3).开发专门的生产测试工装的条件分析
4).生产测试工装的开发管理
5).在产品开发过程中如何实施面向生产测试的产品设计?
a 如何提出可测试性需求?
b 可测试性需求如何落实到产品设计方案中?
c 研发面对众多的需求如何取舍?可测试性需求的优先级分析
d 如何在产品开发过程中同步开发生产测试工装?
e 如何在产品开发过程中同步输出生产测试所需的操作指导文件?
f 如何进行测试工装的验证?
g 如何推动测试验证问题的解决?
6).如何推动可测试性设计(DFT)业务的开展
7).如何进行测试平台的建设?
4.演练与问题讨论
1).分析学员企业的DFT工作做到什么程度?存在哪些差距?如何改进?

六、产品试制验证管理
1.影响产品试制周期的因素分析
2.研发人员对试制准备提供的支持
3.试制团队的构成、职责与定位(设置试制部门的时机与优缺点分析)
4.试制人员介入产品开发过程的时机
1).如何进行试制准备(准备要素示例)
5.面向制造系统的验证
1).研发人员如何在试制过程中进行产品设计的优化
2).制造系统的验证策略与计划
3).制造系统的验证方案
4).如何实施制造系统的验证:
a 工艺验证(工艺流程、工艺路线、单板工艺、整机工艺、包装工艺、物流工艺)
b 工装验证(装配工装、测试工装、生产设备)
c 结构验证
d 产品数据验证(BOM验证、制造文档验证)
e 产品试制验证(质量、效率、成本)
5).批次验证报告,验证多少批才合适?
6).如何推动验证问题的解决?
6.转产评审
1).研发人员如何支持新产品的转产工作
2).转产评审的评审组织如何构成?
3).评审标准是什么?
4).如何判定是否转产?
5).评审流程与运作机制
7.产品转产后的管理
1).新产品的试制效果评价
2).新产品的质量目标达成情况
3).工程变更管理
4).缺陷与问题管理
5).质量审计
8.演练与问题讨论
1).分析学员企业的产品试制验证过程,分析差距,提出改进建议。

七、总结

【专家介绍】

Charles 国家发改委创新管理培训中心特邀讲师、清华大学国 际工程项目管理研究院特邀讲师

■专业背景:
16年的高科技企业从业背景,具有丰富的产品策划、产品研发、产品中试、产品服务等领域的实践与管理经验。从事过产品设计与开发、NPI、项目经理、产品经理、研发管理部经理、企业管理顾问等职务;
曾在国内某著名通信设备公司工作过7年(97~04),期间与国际顶尖咨询顾问一起工作,作为核心成员全程参与推动该公司研发管理体系的变革工作,并作为产品经理主导了某产品线多个大型项目的产品设计、开发、中试、转产与上市工作。

■研发管理咨询经验
7年的研发管理咨询经验,主导了20多个研发管理咨询项目,项目范围涉及到市场需求、产品规划、产品开发、产品决策、技术评审、技术开发、研发组织、研发绩效、技术任职资格、项目管理、变更管理、知识管理、研发IT规划等领域。典型客户如下:
1)科达通信
2)OPPO
3)TCL家网事业部
4)苏州金龙
5)宇通重工
6)京信集团
7)福建敏讯
8)中电集团某军品研究所

■研发管理培训经验:
曾为中国空间技术研究院、南瑞科技、TCL集团、长虹集团、OPPO、同方威视、宝钢集团、中国移动、大唐电信、上海电信、陕鼓集团、科达通信、中电集团、威创科技、和记奥普泰、国人通信、京信科技、天碁科技、格林威尔、兴大豪科技、星星集团、山特电子、富港电子、宇龙通信、聚光科技、绿盟科技、天津内燃机研究所、中集集团、高斯贝尔、星网锐捷、特变电工、思源电器、美的集团、海尔集团、海信集团、普天集团、福建敏讯、国光电子、苏州金龙、宇通重工、雷沃重汽、上汽五凌、东风汽车、威科姆、同洲电子、科立讯、新北洋、光迅科技、沈阳机床、瑞斯康达、佳讯飞鸿、浪潮集团、威胜电子、京城控股、联想集团、迈瑞医疗、华大电子、上海华虹、联芯科技、旋极科技、畅通科技、长城软件、九院、天地奔牛、阳天电子、清华机械、方正集团、研祥智能、烟台万华、东方电子、东方通信、美菱、科大讯飞、万峰石材、万家乐、泛仕达、远光软件、优特等近500家企业提供了专业的研发管理培训。

时间

八月 31 (星期一) - 九月 1 (星期二)

地点

深圳

价格

3980

  • 020-28851696
  • zw@learningconsult.cn
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