Главная страницаКатегория другое (ии)Управление продуктами для ИИ и Науке о Данных

Управление продуктами для ИИ и Науке о Данных

Name: Управление продуктами для ИИ и Науке о Данных
Price: 13 USD
Rating: 3.3 (3 reviews)

The Product Management for AI & Data Science Course

udemy

★3.3 (всего оценок - 3)

Продолжительность

4 ч 54 мин

Категория

Другое (ИИ)

Количество уроков

67 Видео

Дата добавления

2 авг. 2022 г., 20:42

Язык

Английский

Дата выхода

18 нояб. 2020 г., 02:00

Дата обновления

29 апр. 2026 г., 14:54

Почему управление продуктами для ИИ и науки о данных становится ключевой компетенцией

Искусственный интеллект и большие данные стремительно меняют бизнес-процессы и создают огромный спрос на специалистов, способных соединять технологию и потребности рынка. Организации ищут продуктовых менеджеров, которые понимают ИИ, умеют работать с данными и способны довести инновационный продукт от идеи до запуска.

Этот курс разработан старшим менеджером по продуктам в области машинного обучения, работавшим в Google и Deloitte Digital. Вы получите практические знания, основанные на реальном опыте внедрения ИИ-решений крупного масштаба.

Что делает этот курс ценным для будущих продуктовых менеджеров ИИ

В последние годы внедрение ИИ в компаниях выросло более чем на 270%. Однако большинство организаций до сих пор не понимают, как правильно использовать потенциал ИИ — и остро нуждаются в специалистах, способных ими руководить.

Этот курс даёт вам навыки, востребованные прямо сейчас:

понимание жизненного цикла AI/ML-продукта;
умение взаимодействовать с командами разработчиков и аналитиков;
навыки трансляции бизнес-задач в технические требования;
понимание рисков, этики и особенностей работы с данными.

Структура курса: шаг за шагом от основ к профессиональным навыкам

1. Введение в управление продуктами для ИИ и данных

Вы начнёте с понимания роли продуктового менеджера в AI/ML-проектах, разберёте разницу между PM и проектным менеджером, а также узнаете, как PM направляет работу технических команд.

2. Технологические основы ИИ и науки о данных

Материал адаптирован для новичков и включает:

различие между анализом данных и Data Science;
понятия алгоритма, ИИ и машинного обучения;
типы обучения: контролируемое, неконтролируемое, обучение с подкреплением;
ключевые компоненты ML‑модели.

3. Бизнес-стратегии для ИИ

Вы изучите, когда компаниям действительно нужно внедрять ИИ, как проводить SWOT-анализ и формировать гипотезы. В рамках практического задания создадите коммерческое предложение для AI‑проекта.

4. Пользовательский опыт и взаимодействие с ИИ

Раздел поможет вам понять, как ИИ влияет на UX, и научит:

проводить пользовательские исследования;
создавать персоны;
прототипировать AI‑функции;
выявлять реальную проблему пользователя.

5. Управление данными

Вы узнаете, как находить, собирать и организовывать данные, какие типы данных нужны для разных типов машинного обучения и как PM взаимодействует с командами обработки данных.

6–9. Полный цикл разработки AI-продукта

На практических примерах вы изучите весь путь от идеи до развертывания:

формирование требований и дизайн продукта;
разработка и тренировка ML‑моделей;
оценка качества и улучшение модели;
развертывание и сопровождение AI‑систем.

10–12. Командная работа, коммуникации и этика ИИ

Вы научитесь эффективно взаимодействовать с техническими специалистами, улучшать коммуникацию внутри команды и учитывать вопросы конфиденциальности, предвзятости и ответственного использования ИИ.

Кому подойдёт этот курс

начинающим продуктовым менеджерам;
специалистам, работающим в IT и стремящимся перейти в сферу AI/ML;
аналитикам, маркетологам и предпринимателям, желающим понимать технологические возможности ИИ;
всем, кто хочет построить карьеру в одной из самых быстрорастущих отраслей мира.

Чему вы научитесь в итоге

Пройдя курс, вы будете уверенно ориентироваться в технологиях ИИ, понимать ключевые этапы разработки ML‑продукта, сможете управлять AI‑командами и принимать обоснованные продуктовые решения.

Это насыщенное, практикоориентированное обучение, которое подготовит вас к карьере в области управления продуктами для ИИ и науки о данных.

Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум

Урок 1. 00:04:04
Introduction
Урок 2. 00:02:53
Course Overview
Урок 3. 00:03:05
Growing Importance of an AI & Data PM
Урок 4. 00:04:49
The Role of a Product Manager
Урок 5. 00:03:26
Differentiation of a PM in AI & Data
Урок 6. 00:04:04
Product Management vs. Project Management
Урок 7. 00:03:50
A Product Manager as an Analytics Translator
Урок 8. 00:03:00
Data Analysis vs. Data Science
Урок 9. 00:05:49
A Traditional Algorithm vs. AI
Урок 10. 00:06:03
Explaining Machine Learning
Урок 11. 00:05:16
Explaining Deep Learning
Урок 12. 00:06:04
When to use Machine Learning vs. Deep Learning
Урок 13. 00:04:54
Supervised, Unsupervised, & Reinforcement Learning
Урок 14. 00:04:55
AI Business Model Innovations
Урок 15. 00:04:00
When to Use AI
Урок 16. 00:03:32
SWOT Analysis
Урок 17. 00:04:12
Building a Hypothesis
Урок 18. 00:03:47
Testing a Hypothesis
Урок 19. 00:04:02
AI Business Canvas
Урок 20. 00:03:59
User Experience for Data & AI
Урок 21. 00:04:20
Getting to the Core Problem
Урок 22. 00:04:28
User Research Methods
Урок 23. 00:04:21
Developing User Personas
Урок 24. 00:04:26
Prototyping with AI
Урок 25. 00:05:38
Data Growth Strategy
Урок 26. 00:02:59
Open Data
Урок 27. 00:03:10
Company Data
Урок 28. 00:06:45
Crowdsourcing Labeled Data
Урок 29. 00:04:17
New Feature Data
Урок 30. 00:03:30
Acquisition/Purchase Data Collection
Урок 31. 00:03:51
Databases, Data Warehouses, & Data Lakes
Урок 32. 00:03:23
AI Flywheel Effect
Урок 33. 00:03:16
Top & Bottom Problem Solving
Урок 34. 00:04:28
Product Ideation Techniques
Урок 35. 00:05:48
Complexity vs. Benefit Prioritization
Урок 36. 00:05:45
MVPs & MVDs (Minimum Viable Data)
Урок 37. 00:04:55
Agile & Data Kanban
Урок 38. 00:05:08
Who Should Buid Your Model
Урок 39. 00:04:31
Enterpise AI
Урок 40. 00:04:33
Machine Learning as a Service (MLaaS)
Урок 41. 00:03:27
In-House AI & The Machine Learning Lifecycle
Урок 42. 00:04:43
Timelines & Diminishing Returns
Урок 43. 00:04:40
Setting a Model Performance Metric
Урок 44. 00:04:22
Dividing Test Data
Урок 45. 00:03:16
The Confusion Matrix
Урок 46. 00:03:49
Precision, Recall & F1 Score
Урок 47. 00:06:24
Optimizing for Experience
Урок 48. 00:03:47
Error Recovery
Урок 49. 00:05:35
Model Deployment Methods
Урок 50. 00:04:21
Monitoring Models
Урок 51. 00:03:50
Selecting a Feedback Metric
Урок 52. 00:03:47
User Feedback Loops
Урок 53. 00:03:17
Shadow Deployments
Урок 54. 00:04:56
AI Hierarchy of Needs
Урок 55. 00:04:21
AI Within an Organization
Урок 56. 00:04:54
Roles in AI & Data Teams
Урок 57. 00:03:19
Managing Team Workflow
Урок 58. 00:04:07
Dual & Triple-Track Agile
Урок 59. 00:05:05
Internal Stakeholder Management
Урок 60. 00:04:51
Setting Data Expectations
Урок 61. 00:04:20
Active Listening & Communication
Урок 62. 00:04:19
Compelling Presentations with Storytelling
Урок 63. 00:04:58
Running Effective Meetings
Урок 64. 00:03:39
AI User Concerns
Урок 65. 00:05:11
Bad Actors & Security
Урок 66. 00:05:48
AI Amplifying Human Bias
Урок 67. 00:04:01
Data Laws & Regulations

Автор - udemy

udemy

Udemy — одна из самых масштабных платформ в мире, предлагающая обучающий контент от авторов и экспертов со всего света. Сервис объединяет миллионы учеников и десятки тысяч преподавателей, создающих курсы на самые разнообразные темы.Основные возможности платформыШирокий выбор тем: от программирования и дизайна до маркетинга, психологии и личной эффективности.Глобальное сообщество авторов: материалы создаются специалистами из разных стран.Удобный ф

+198

Комментарии