ChatGPT入门实战课成为AI时代更有竞争力的开发者|高清完结

课程简介

这门课解决什么实际问题很多开发者把 ChatGPT 当作问答助手，但在真实项目中，效率瓶颈往往不在“知道答案”，而在“把答案变成可落地的代码”。这门课的核心目标是让你从被动提问转向主动构建：以大数据开发平台建设为场景，打通生成代码、异常检索、生成 SQL、生成图表这一完整链路，最终形成一套可以在生产环境中复用的智能开发流程。课程解决的问题很具体：第一，…

已有 0 人浏览发布 2026-10-07 更新 2026-10-07

这门课解决什么实际问题

很多开发者把 ChatGPT 当作问答助手，但在真实项目中，效率瓶颈往往不在“知道答案”，而在“把答案变成可落地的代码”。这门课的核心目标是让你从被动提问转向主动构建：以大数据开发平台建设为场景，打通生成代码、异常检索、生成 SQL、生成图表这一完整链路，最终形成一套可以在生产环境中复用的智能开发流程。

课程解决的问题很具体：第一，你如何在项目里让 AI 参与代码生成而不是只靠手动写；第二，你如何用 AI 快速定位异常、理解报错上下文；第三，你怎样把自然语言需求转成可用的 SQL 和可视化结果；第四，你如何在真实数据开发平台里把这些能力串起来，而不是停留在零散提示词练习。换句话说，它针对的是“会用 AI 辅助开发”到“能在平台上稳定交付智能化数据开发能力”的差距。

适合什么基础、建议先看哪几块

这门课更适合已经具备基本编程能力、对数据开发场景有实际感知的人。如果你还没写过 SQL、没碰过大数平台的基本概念，直接上手会比较吃力，因为课程的重点不是零基础教学，而是把 AI 能力嵌入到你的工程实践里。

建议的学习顺序是：先理解数据开发平台的核心模块与整体结构，弄清楚代码、SQL、异常处理、图表展示各自承担的职责；再看 AI 如何介入这些模块，重点把握生成代码和生成 SQL 的具体用法、边界以及出错时的排查方式；最后结合异常检索和图表生成，看整套能力如何联动，形成可维护的开发闭环。这个顺序能保证你不是在学孤立技巧，而是在构建可复用的工作流。

学完能独立做什么、资料如何配合练习

学完后，你应该能够独立搭建并部署一个具备智能化辅助能力的数据开发平台核心流程，包括：利用 AI 生成基础代码和 SQL、通过 AI 辅助检索和分析异常、把结果以图表形式呈现，并在真实场景中调试和优化。也就是说，你能做的是把 AI 变成开发平台里的常驻能力，而不是临时插件。

资料的配合方式很关键。它更适合对照着动手，而不是只看视频。建议把课程中的平台结构和功能点当作检查清单：每一步都去复现生成代码、执行 SQL、触发异常并定位、输出图表；遇到不通的地方再回看对应的讲解部分。这样练出来的不是“看过”，而是“能跑、能改、能交接”。

课程介绍

ChatGPT入门实战课成为AI时代更有竞争力的开发者，。本门课程旨在帮助大家轻松掌握利用ChatGPT提升开发效率。我们以大数据开发平台建设为例，结合人工智能技术，实现生成代码、异常检索、生成SQL、生成图表等功能，使得ChatGPT在开发过程中能够发挥更大的作用。通过这些学习培训，你将学会在真实项目中搭建和部署智能数据开发平台所必须的核心技能，能够从容应对实际生产需求，并为用户提供更有效、智能化的数据开发解决方案。

课程目录

1. 掌握 Prompt 多策略构建技巧
4. 掌握 Prompt 多策略构建技巧
2. 提升架构设计&AI集成硬实力
5. 解锁Docker&K8s隔离用户环境
3. 打通数据分析&可视化全流程
6. 拓展智能交互设计思维
├── 1-GPT来了，找个场景集成AI的能力/
│ ├── [ 11M] 1-1 每个人都需要学会使用AI
│ └── [ 11M] 1-2 寻找身边ChatGPT的应用场景
├── 2-使用AI，掌握“提问”的秘诀/
│ ├── [8.5M] 2-1 初识ChatGPT
│ ├── [ 21M] 2-2 ChatGPT能力介绍
│ ├── [ 23M] 2-3 让我们用上ChatGPT
│ ├── [ 22M] 2-4 向ChatGPT提问的秘诀
│ ├── [ 19M] 2-5 初探Prompt工程
│ ├── [ 21M] 2-6 抽象一个Prompt模板
│ ├── [ 17M] 2-7 必须要知道的Prompt小技巧
│ ├── [ 24M] 2-8 ChatGPT，不止是文本输出
│ ├── [ 29M] 2-9 Prompt模板优化
│ ├── [ 16M] 2-10 ChatGPT也不是万能的
│ └── [3.3M] 2-11 本章小结
├── 3-进阶AI，集成API激发潜能/
│ ├── [ 17M] 3-1 ChatGPT API，让集成AI成为可能
│ ├── [ 11M] 3-2 API使用之从认识模型开始
│ ├── [ 42M] 3-3 API使用之学习接口调用
│ ├── [ 21M] 3-4 实战：jtokkit拆分Tokens
│ ├── [ 33M] 3-5 实战：Java GPT API Client
│ ├── [ 19M] 3-6 实战：Java GPT Stream Client
│ ├── [ 34M] 3-7 实战：GPT新能力之Function Call
│ ├── [ 24M] 3-8 实战：快速实现一个聊天机器人
│ ├── [ 28M] 3-9 扩展：对GPT输出文本进行审核
│ ├── [ 18M] 3-10 扩展：利用GPT进行语句的情感分析
│ ├── [ 22M] 3-11 扩展：利用GPT实现音频转文本
│ └── [5.4M] 3-12 本章小结
├── 4-容器化，实现用户开发环境隔离/
│ ├── [ 12M] 4-1 给GPT的落地找个场景
│ ├── [9.2M] 4-2 企业级数据开发平台介绍
│ ├── [ 15M] 4-3 容器化技术：Docker
│ ├── [ 26M] 4-4 Docker镜像管理
│ ├── [9.7M] 4-5 Docker镜像分层
│ ├── [9.8M] 4-6 Docker应用建议
│ ├── [ 12M] 4-7 K8s：Docker编排工具
│ ├── [ 18M] 4-8 Rancher安装
│ ├── [ 16M] 4-9 Rancher部署K8s集群
│ ├── [ 23M] 4-10 通过Rancher启动容器
│ ├── [ 10M] 4-11 镜像仓库介绍
│ ├── [6.1M] 4-12 私有镜像仓库Harbor
│ ├── [ 41M] 4-13 Harbor部署
│ ├── [ 36M] 4-14 Harbor API实战
│ ├── [ 48M] 4-15 K8S API实战
│ └── [9.0M] 4-16 本章小结
├── 5-项目开发，企业级数据开发平台/
│ ├── 【www.（it资源网）】
│ ├── [ 13M] 5-1 企业级数据开发平台架构设计
│ ├── [ 20M] 5-2 JGIT实现用户脚本管理
│ ├── [ 84M] 5-3 开发平台任务执行服务设计
│ ├── [ 44M] 5-4 Shell执行引擎模块开发
│ ├── [ 22M] 5-5 技术储备：Py4j介绍
│ ├── [ 52M] 5-6 Python执行引擎模块开发
│ ├── [ 48M] 5-7 Presto执行引擎模块开发
│ ├── [ 57M] 5-8 任务分发服务开发
│ ├── [ 35M] 5-9 任务执行流程测试
│ ├── [ 35M] 5-10 图表可视化模块
│ ├── [ 27M] 5-11 前端页面开发
│ ├── [ 26M] 5-12 大数据扩展：Hive执行引擎模块开发
│ ├── [ 11M] 5-13 大数据扩展：Python引擎执行Spark任务
│ ├── [ 25M] 5-14 执行服务Dockerfile打包镜像
│ ├── [ 47M] 5-15 任务执行镜像管理模块开发
│ └── [6.2M] 5-16 本章小结
├── 6-AI集成，智能开发平台能力演练/
│ ├── [ 71M] 6-1 集成ChatGPT之基础会话服务
│ ├── [ 14M] 6-2 自定义Prompt构建AI助手
│ ├── [ 23M] 6-3 让ChatGPT为运行报错提供解决方案
│ ├── [ 51M] 6-4 让ChatGPT为你编写SQL
│ ├── [ 33M] 6-5 代码生成及测试
│ ├── [ 43M] 6-6 图表生成及测试
│ ├── [ 15M] 6-7 快速开发之Shell操作HDFS
│ ├── [ 15M] 6-8 快速开发之Python监听Hadoop JMX信息
│ ├── [ 35M] 6-9 快速开发之Spark数据导入
│ ├── [ 13M] 6-10 快速开发之数据分析维度推荐
│ ├── [ 13M] 6-11 数据分析概念介绍
│ ├── [ 27M] 6-12 快速开发之自然语言配置图表
│ └── [8.5M] 6-13 本章小结
└── 7-扩展：更多的AI应用和私有大模型/
├── [ 15M] 7-1 AI现象级应用之ChatPDF
├── [ 24M] 7-2 AI现象级应用之Midjourney
├── [ 17M] 7-3 常用工具的AI插件介绍
├── [ 28M] 7-4 将ChatGPT集成到你的微信
├── [ 21M] 7-5 AI模型社区HuggingFace
├── [ 25M] 7-6 通过ChatGLM6B部署私有大模型
├── [ 15M] 7-7 企业知识库方案介绍
├── [ 25M] 7-8 AI应用之企业知识库
└── [8.3M] 7-9 课程小结
└── 资料代码/

ChatGPT入门实战课 成为AI时代更有竞争力的开发者|高清完结