Курс «Менеджмент AI- и BigData-продуктов»
Видеоуроки / Самостоятельно / Обучение в ЛК на сайте автора
Практический курс, на котором вы узнаете, как создавать и запускать BigData-продукты. Освоите навыки управления сложными технологичными продуктами.
Обновлено: 09.12.2024
Источник изображения: Unsplash
- Оплата на сайте автора. Цена может отличаться.
- Доступен в рассрочку
- 2 месяца
- 20 уроков
- Обучение: в ЛК на сайте автора
- Когда будете учиться: в любой день в любое время
- Уровень сложности: для новичков
- Демодоступ
- Домашние задания: есть, с проверкой, обязательные
- Сопровождение: куратором
- Сертификат
- Техническая поддержка: в рабочее время, чат в вк, чат в мессенджере, телефон
- Доступ: сразу после оплаты
Что вы узнаете?
- Как научиться создавать BigData-продукты.
- Какие навыки необходимы продакт-менеджеру.
- Что такое «фичи» в ML и как их выбирать.
- Как рационально использовать AI/ML в продуктах.
- Как оценить профит и разработать стратегию продвижения.
О курсе
Описание
Программа курса
Особенности
В достаточной степени обучена выборка? Чистые ли данные? Выбрали ли мы правильный набор данных? Будут ли проблемы на продакшене и в чем? Если вас волнуют эти вопросы — значит, вы продакт-менеджер, которому не хватает опыта.
Рекомендуем курс «Менеджмент AI- и BigData-продуктов» от ProductStar. Вы освоите набор навыков, необходимых для того, чтобы стать BigData Product manager и правильно выстраивать командную работу.
На курсе «Менеджмент AI- и BigData-продуктов» вы получите:
- Правила постановки цели для AI/BigData-проектов.
- Понятные инструкции, как создавать BigData-продукты.
- Кейсы оценки и внедрения AI-задач.
- Практику с инструментами Яндекс.Толока и Google's AutoML.
На курсе вы сможете собрать портфолио из реальных кейсов и составить конкурентное резюме. В качестве бонуса вы пройдете специальное тестовое собеседование и сможете получить помощь кураторов даже после трудоустройства.
Урок 1. Определение бизнесовых точек роста компании, в которых может помочь ML
- AI-продукты и тренды их внедрения.
- Обзор продуктов, которые используют AI.
- Объясняем, зачем компаниям нужен AI/ML.
- Детальный разбор 1-2 продуктов и необходимости использования ML в них.
- Учимся разбираться, в каких случаях поможет ML, а в каких нет.
- Учимся понимать, какие проблемы проще решить с помощью AI/ML, а какие сложно.
- Постановка чётких целей для AI/BigData-проектов.
Урок 2. Чек-лист внедрения ML-задач в компании и команде
- AI для ваших задач. Построение AI-стратегии.
- Оценка профита от внедрения AI/ML-функциональности.
- Оценка трудоёмкости AI/ML-задач для правильного планирования.
- Как снизить риски неудачного завершения AI/ML-проектов.
- Разбор кейсов внедрения и оценки AI-задач.
Урок 3. Лучшие практики работы с BigData/ML-командой
- Разбираем, какие нюансы (новые типы принимаемых решений) приходится принимать менеджеру по продукту при общении с AI/ML-командой.
- Достаточно ли обучена выборка? Чистые ли данные? Выбрали ли мы правильный набор данных? В чём могу быть проблемы на продакшене?
- Глоссарий основных терминов (learning, unsupervised learning, neural networks).
- Построение правильной культуры в команде. Как тестировать ML-продукты.
Урок 4. Работа с датасетами и моделями. Выбор фичей
- В чём сила и нюансы датасетов. Как происходит сбор и очистка данных и что об этом должен знать менеджер.
- Юридические стороны вопроса.
- Что такое «фичи» в ML и как их правильно выбирать.
- Выбор и составление модели. Как выбирают и обучают модель.
- Реальный пример с использованием инструмента Google's AutoML.
- Описание стандартных кейсов: обработка видео, эмоции, работа с изображениями, вытаскивание параметров.
Урок 5. Workshop: создание и запуск датасета
- Практическая работа с инструментами Яндекс.Толока и Google's AutoML.
- Создаём датасет, выбираем фичи, получаем первый результат и сами понимаем как работает ML-команда.
Урок 6. Валидация бизнес-результатов запуска AI/ML-функциональности
- Разбираемся, как измерять профит и принимать решения по собранным моделям.
- В каких случаях не стоит выкатывать в продакшен полученные модели.
- Поддержка внедренных ML- и BigData-решений.
-
ФорматСамостоятельно
Видеоуроки
Обучение в ЛК на сайте автора -
Демодоступ
-
Количество уроков20
-
Продолжительность2 месяца
-
Уровень сложностиДля новичков
-
Когда вы будете учитьсяВ любой день в любое время
-
Домашние заданияЕстьС проверкойОбязательные
-
Документ об обученииСертификат
-
СопровождениеКуратором
-
Общение с группойЧат в Telegram
-
Техническая поддержкаВ рабочее времяЧат в вкЧат в мессенджереТелефон
- Нажмите на кнопку
Подробнее о курсе - Вы перейдете на детальную страницу курса Онлайн-школы. Внимательно прочитайте представленную на ней информацию.
- Следуя указаниям, оформите заказ на курс.
- Обязательно укажите актуальный e-mail. На него придет вся информация, в частности, по доступу к курсу.
- Если вы еще не готовы к покупке курса, то советуем для начала освоить бесплатный материал Онлайн-школы.
Если инструкция вам не помогла, пожалуйста напишите нам на почту info@info-hit.ru, мы оперативно поможем вам получить необходимую информацию.
Отзывы о курсе
Пока никто не оставил отзывов. Чтобы оставить отзыв перейдите на полную версию страницы.
Другие курсы автора
- Формат — Видеоуроки
- 2 месяца
- 9 уроков
Курс — Основы Nocode: быстрый старт
- Формат — Видеоуроки
- 8 месяцев
Курс — Основы Web-разработки с нуля
- Формат — Видеоуроки
- 10 месяцев
- 178 уроков
Курс — Профессия: Продакт-менеджер
- Формат — Видеоуроки
- 2 месяца
- 8 уроков
Курс — Growth hacking
- Формат — Видеоуроки
- 2 месяца
- 13 уроков
Курс — Аналитика на Python с нуля
- Формат — Видеоуроки
- 10 месяцев
- 168 уроков