Управление продуктом для ИИ и науки о данных

11 участников

О чём курс

Даниэль Те и образовательная платформа 365 Careers разбирают принципы работы продакт-менеджера в проектах на базе искусственного интеллекта и науки о данных, помогая выстроить понятное взаимодействие между бизнес-заказчиками и техническими специалистами.

О чём курс

Материал объясняет, как строится управление высокотехнологичными продуктами: от формулирования гипотезы до запуска готовой модели в эксплуатацию. Вы разберёте разницу между обязанностями менеджера продукта и менеджера проекта, научитесь ориентироваться в базовой терминологии машинного обучения и аналитики, а также поймёте, когда внедрение алгоритмов действительно оправдано с точки зрения бизнеса.

Отдельное внимание уделено пользовательскому опыту в проектах с машинным обучением. Автор объясняет, как исследовать потребности аудитории, формулировать пользовательские персоны, готовить прототипы решений и контролировать корректность сбора данных для обучения моделей.

Что внутри

Программа охватывает основные стадии запуска продуктов с машинным обучением:

  • Технологическая база: отличия анализа данных от науки о данных, специфика алгоритмов, машинного и глубокого обучения, а также разбор методов обучения с учителем, без учителя и с подкреплением.
  • Бизнес-стратегия: применение SWOT-анализа, формулирование и тестирование гипотез, подготовка бизнес-предложений для внедрения технологий.
  • Работа с данными: источники получения информации, процессы управления данными и требования к выборкам под разные типы задач.
  • Жизненный цикл продукта: этапы от прототипирования и обучения моделей до оценки их точности, последующего развёртывания и доработки.
  • Управление процессами: выстраивание коммуникации внутри команды разработчиков и исследователей данных, решение вопросов конфиденциальности, этики и алгоритмической предвзятости.

Для кого

Обучение ориентировано на начинающих менеджеров по продукту, специалистов из смежных сфер и тех, кто планирует развивать продукты в области искусственного интеллекта. Материал изложен последовательно от базовых понятий к практике управления, поэтому предварительного технического опыта или навыков в машинном обучении не требуется.

Формат

Курс включает 12 разделов и 68 лекций общей продолжительностью 4 часа 54 минуты. Видеоматериалы записаны на английском языке и сопровождаются русскими субтитрами, а также синхронной аудиодорожкой с переводом, сгенерированным искусственным интеллектом. В практической части предусмотрено самостоятельное составление бизнес-предложения.

Об авторе

Даниэль Те — старший менеджер по продукту в области машинного обучения со степенью магистра управления. Ранее работала в сфере продуктового и маркетингового менеджмента в технологических компаниях, включая Google и Deloitte Digital.

Программа обучения

  • Введение: роль менеджера по продукту в Data Science и AI.
  • Технологический базис: классификация алгоритмов, машинное и глубокое обучение.
  • Стратегия и гипотезы: проведение SWOT-анализа и проверка рыночных гипотез.
  • Пользовательский опыт: исследования, прототипирование и разработка персон для ИИ-продуктов.
  • Управление данными: сбор, хранение и подготовка датасетов.
  • Жизненный цикл продукта: разработка, оценка производительности моделей и развертывание.
  • Управление командой: коммуникация, этика, конфиденциальность и работа с предвзятостью алгоритмов.
Складчина создана 24 июня 2025 г. · описание обновлено 25 октября 2026 г.

Другие материалы школы 12

U Udemy Все материалы
298 ₽ 5 200 ₽