量潮课堂简介 - 量潮科技工作教程

核心理念¶

量潮具有完整的人才培养体系，这一体系起源于公司内部，向实训和课程延伸。在课程中，我们将毫无保留地分享职场干货，将专业技能融入理论课堂和实战教学，帮助学员完成学生思维到职场思维的蜕变。

培养路径分为三个阶段：

该路径由课程、实训、人事部门协同保障，确保理论教育、项目实践与职业发展无缝衔接。

按任务难度依次递进，而非按紧急和重要程度。事情一般不紧急，难度也经过评估。

上级根据实际需要布置，下级需要自己判断任务的紧急和重要程度。

用四个字概括是产教融合。具体来说是技术教育能力——能把业界前沿的数据工程和数据挖掘实践转化为可教学可落地的课程体系。

我们的差异化优势：

在需求侧，高校预算敏感、决策链长，商务谈判和推动落地的成本很高。

在供给侧，快速发展的技术和落后保守的高校教育体系之间存在巨大鸿沟。我们需要的人才——既懂技术又懂教学还懂产业的人——几乎从零开始培养。

同样依靠透明、开放、精细的量潮标准化体系，把学校、企业、学生三方的诉求放在同一套工作语言下整合。

在规模化的关键阶段，核心问题和量潮数据一脉相承：如何确保新人会接受规范而不让规范流失？怎么让老人愿意更新习惯而不守旧？如何平衡各方利益，保持创新能力和教育质量？

这条路应当通向更高的经营效率、更高的杠杆率，而不应该通向虚胖的规模。

在教学执行中的大量细节工作将越来越自动化。课堂团队的主要精力应当放在意义构建——和学校一起设计培养方案、判断什么样的知识结构对学生未来真正有用。

研发系统的目的是解放人力用来创造，而绝非取代人力。课程资料正在和合作学校梳理，未来我们会开源一份量潮版本的课程体系。

比技术更重要的转型，是使用技术的人转型。整个教学团队需要持续和市场同步，不断把最新的实践经验带入课堂。

浙江理工大学计算机系是典型合作案例。他们甚至为了我们打破了企业掏钱给高校合作的传统，第一次主动掏钱给企业做校企合作课程。我们先后负责了生产实习课程、主修的大数据理论课和实践课、大数据微专业整个项目的教学改革工作。

数据工程、数据挖掘等工程性和实用性很强的课程得以进入课表，并且大量引入了我们在业务上的实践经验，以及最新的使用大模型处理数据的经验。

最重要的改变是创始人从「专制君主」向「立宪君主」、公司从「人治」向「法治」转变带来的杠杆效应。放弃中心化的决策习惯，建立去中心化的、分布式的决策新习惯，是规模化的必经之路。