开源大数据时代，众多企业借助大数据系统的能力挖到了数据宝矿的第一桶金，随着企业数据不断增长膨胀，数据孤岛丛生，系统维护困难，弹性扩缩容噩梦，开发优化技术门槛陡增等问题比比皆是。 如今云原生大数据时代来临，针对企业企业自建计算平台所面临的诸多难题对症下药。通过实现存储计算分离，可大大提升资源利用率；数据湖、数据仓库逐步融合，湖仓一体的新一代计算架构可支持面向异构数据的科学探查与价值挖掘， 保持对各类计算引擎的开放性，并加以优化，以便适配不同的数据场景。 本话题将以阿里云云原生湖仓一体架构为蓝本，讲解如何有效利用阿里云MaxCompute湖仓一体解决方案构建您的企业级大数据计算平台，实现业务上云，快速达成价值变现。 如果你是非云用户，可以根据应用场景的特征，有意识地选取阿里云下各类资源来让你的系统和应用上云。 目标听众： - 需要上云的企业CTO，技术骨干 - 云计算领域的投资机构、行业研究员 - 对云计算前沿技术感兴趣的同行业者

在中美贸易战，欧美经济疲软的背景下，中国政府提出了新基建大战略，初期计划25万亿国家战略投资用于5G、云计算、AI、IOT等数字时代的基础设施建设。 作为普通劳动者、创业公司、IT转型企业，及投资人们，如何正确理解新基建战略方向，深刻解读新基建背后的政策与产业逻辑，对把握时代机遇，洞察未来的技术、商业趋势，是至关重要的。 本人有幸投身于国内顶级云计算供应商的核心产品线之一，可以在技术、产品和应用方面，对云计算，AI技术在未来如何与具体的产业如何对接与你做一探讨。

话题大纲： 软件项目的产品形态 软件项目的开发流程 软件开发使用到的技术栈 测试手段介绍 软件交付标准 资历／成就： 从零开始完整设计开发工程效率系统，支撑创业公司的软件开发流程，提高交付效率。

根据互联网大厂对QA岗位的需求定位，从质量体系的角度，论述QA岗位的核心竞争力。 结合学员的自身能力和特点，一对一定制应聘大厂QA岗位策略，和面试技巧

阿里巴巴成立近20年后的今天，已形成一个拥有研发人员六万多人的庞大的技术公司。尽管体量庞大，在技术发展上依然保持着一个高效敏捷的研发节奏，这样的研发活力在大公司中都是不多见的。 大中台建设的研发体系是让阿里巴巴的技术线保持活力的秘笈，我们可以在一小时的交流中来分享阿里巴巴大中台建设的背景、缘起、发展以及最佳实践。并结合客户公司的实际情况来量身定做适合企业实际情况的中台策略。 相信阿里巴巴大中台战略的成功经验，对处于具备一定规模，亟需业务优化的互联网创业企业来说，会很有借鉴意义