IBM

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一、课程背景

在数字经济时代,企业正面临前所未有的变革压力。IBM作为全球领先的科技与咨询公司,在百年发展历程中成功实施了自身的敏捷转型与数字化重塑。本课程基于IBM内部实践与全球客户服务经验,融合设计思维、企业级敏捷(IBM Garage方法论)和DevOps实践,为企业及个人提供经过验证的数字化转型路径。

面对VUCA环境的挑战,传统组织架构和工作方式已难以适应快速变化的市场需求。本课程将分享IBM如何将敏捷从团队级实践扩展至企业级战略,如何通过技术驱动业务创新,以及如何构建持续学习与适应的组织文化,为企业数字化转型提供可落地的实施框架。

二、课程目标

1.掌握IBM敏捷实践体系:深入理解IBM Garage方法论,学习如何将敏捷、设计思维和DevOps有机结合

2.构建企业级转型能力:掌握从试点团队到规模化推广的转型路线图设计与实施策略

3.学习技术业务融合:了解如何通过云计算、AI、自动化等IBM核心技术加速数字化转型

4.培养创新领导力:掌握在大型组织中推动变革的领导技巧与文化塑造方法

5获得实操工具箱:学习使用IBM系列工具(如IBM Engineering Workflow Management)支持敏捷协作

三、学员收益

完成本课程后,学员将能够:

1.获得IBM方法论认证:掌握经过全球企业验证的数字化转型框架与实践方法

2.制定转型路线图:为企业量身定制从概念验证到规模化实施的转型路径

3.提升创新成功率:学习如何通过快速实验、持续验证降低创新风险,提高投资回报率

4.建立跨职能协作机制:打破部门壁垒,构建业务与技术深度融合的协作模式

5.获得竞争优势:掌握将新兴技术(如AI、区块链、量子计算)与业务需求结合的能力

6.加入精英网络:成为IBM转型实践者社区成员,获取持续更新的最佳实践与行业洞察

课程大纲

第1章:课程导论:数字时代的核心技能
1.1 课程目标与学习路径:你将掌握什么?
1.2 数据科学与人工智能:定义、关系与商业价值
1.3 IBM的视角:Watson平台与企业级AI解决方案
1.4 建立伦理意识:负责任的创新为何至关重要

第2章:数据科学基础:从数据到洞察
2.1 数据科学项目生命周期:CRISP-DM方法论
2.2 数据获取与理解:多源数据的挑战
2.3 数据预处理:数据清洗、转换与特征工程
2.4 探索性数据分析(EDA):可视化与初步洞察

第3章:机器学习核心算法与应用
3.1 监督学习:回归与分类(线性模型、决策树)
3.2 无监督学习:聚类与降维(K-Means, PCA)
3.3 模型评估、验证与选择:防止过拟合
3.4 IBM Watson Studio实战:快速构建与部署模型

第4章:人工智能进阶:认知计算与深度学习
4.1 认知计算导论:模拟人类思维过程
4.2 深度学习基础:神经网络架构与原理
4.3 IBM Watson服务概览:NLP, CV, 语音API
4.4 行业应用案例:Watson在医疗、金融等领域的实践

第5章:数据工程与治理:构建可信数据基础
5.1 数据架构与数据湖仓一体化
5.2 数据管道与ETL/ELT流程自动化
5.3 数据质量、元数据管理与数据血缘
5.4 IBM Cloud Pak for Data:统一的数据与AI平台