上海 - 上海中区广场

2楼, 黄浦区黄陂北路227号, 上海, 中国, 200003

上海中区广场位于人民广场西侧的黄陂北路,被众多上海著名地标性建筑所环绕,像市政府大楼、上海会展中心、上海博物馆等都在附近,十分方便。我们的办公空间就在大楼的第2层。上海中区广场周边有很多五星级酒店,例如:艾美酒店、雷迪森酒店、JW万豪酒店等,还有很多便民设施,例如:各式美食餐厅、大型购物中心、金融服务机构等。 上海中区广场步行几分钟即可到达上海最大也是最繁忙的交通枢纽——地铁人民广场站,它是地铁1、2和8号线的交叉换乘站。而此地的人民广场是上海最著名的行政、商业和文化中心,平时也都是车水马龙,商业气息浓郁。从上海中区广场开车到上海火车站仅需15分钟,如果到虹桥国际机场或高铁火车站也只需25分钟车程。 雷格斯上海中区广场办公空间为上海本地和其它国内外公司提供了一个最完美的办公解决方案,并以最合理的价格为公司提供最周到的综合服务、最齐全的办公设备、最灵活的办公空间。

上海 - 六八八广场

16层, 静安区南京西路 688 号恒基 688 室 16 层, 上海, 中国, 200041

六八八广场位于国际甲级写字楼的第十六层,是一座现代化发展的中心,在繁华的南京西路,繁华的中心商务区。南京西路是上海最著名的商业区,有高档的商场,办公大楼和上海展览中心。688广场是一个靠近人民广场的标志性建筑,为国际公司提供一流的工作环境、居住环境和美食。在其附近有五星级的酒店如万豪酒店、最佳西方四季酒店、公园酒店等。 可步行直达地铁2号线。只需25分钟的车程,即可到达虹桥国际机场和高速铁路站,60分钟到浦东国际机场。

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Make:远程工作自动化

14 小时

n8n for DevOps: 增强持续集成与部署

21 小时

智慧科技 Workflow Automation:AI 和 Machine Learning 及 Make

14 小时

n8n for IoT:物联网自动化

21 小时

API集成与Make:高级自动化

14 小时

DevOps与平台工程:协作方法

14 小时

保障与扩展n8n工作流

14 小时

n8n中的自定义节点开发

14 小时

Make for DevOps

14 小时

高级Workflow Automation在n8n

21 小时

在生产环境中部署微调模型

21 小时

Make for App Integration: 自动化业务工作流程

14 小时

Red Hat 培训: DevOps 文化与实践赋能 (TL500)

35 小时

Zapier与AI助力业务自动化

21 小时

定制Kubiya AI用于企业DevOps

14 小时

Make 数据集成

14 小时

n8n 数据集成

21 小时

Zapier电商自动化

14 小时

DevSecOps: 将安全集成到 DevOps 管道中

14 小时

Make for eCommerce: 自动化销售与库存管理

14 小时

n8n用于营销自动化

14 小时

Zapier 营销自动化

14 小时

高级 Zapier:自定义集成与多步骤自动化

14 小时

AI Automation with n8n and LangChain

14 小时

将Kubiya AI与DevOps流水线集成

14 小时

Make for Marketing Automation

14 小时

高级Kubiya AI for DevOps 自动化

21 小时

构建n8n中的AI工作流

14 小时

使用Zapier构建高效工作流

14 小时

掌握Make:高级工作流自动化与优化

14 小时

Zabbix自动化监控

14 小时

Kubiya AI 入门:为 DevOps 设计

14 小时

Make 基础:工作流自动化入门

7 小时

n8n入门

7 小时

Zapier入门:无需编码的工作流自动化

7 小时

Ansible AWX 基础培训,适用于DevOps 自动化

21 小时

Ansible 专家课程

35 小时

Ansible 和 Puppet 用于大型基础设施

14 小时

Amazon Web Services (AWS) CodePipeline

7 小时

AWS DevOps 工程师

21 小时

DevOps 基础

21 小时

使用Atlassian Bamboo进行DevOps

14 小时

DevOps基础

21 小时

DevOps安全:制定DevOps安全策略

7 小时

DevOps 实践实施与工具

21 小时

DevSecOps

14 小时

DevSecOps Firefight: Breach, Fix & Fortify

7 小时

Java与Kubernetes面向DevOps工程师

21 小时

Kubernetes设计模式与扩展

14 小时

MLOps:Machine Learning 的 CI/CD

35 小时

高级自动化与Red Hat Ansible

35 小时

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