Вы успешно зарегистрированы на бесплатный вебинар (21 января, 21:00 мск),
— детали напишем вам в мессенджер
↓ Ниже вы можете познакомиться с курсом по AI/BigData для менеджеров по продукту
Менеджмент
AI- и BigData-продуктов
27 января 2020 года — старт потока

Стоимость курса 15 000 рублей.
Курс «ProductStar: AI & BD PM»
Записываясь на курс, я соглашаюсь с офертой и политикой конфиденциальности
Зачем мне курс по AI и Big Data?
Если вы руководитель,
внедрение технологий
Machine Learning и Big Data
поможет значительно
повысить выручку компании

150 000
230 000
средняя зарплата Product manager
(по данным hh.ru)
средняя зарплата
BigData Product manager
Наши спикеры —
эксперты-практики крупных компаний
Андрей Менде
Product Manager,
Booking.com
Михаил Карпов
Product Director,
Skyeng
Алексей Авдей
Site Director,
Сбербанк
Ксения Петрова
Head of monetization,
Skyeng
Роман Абрамов
Product Director,
Carprice
Юрий Буйлов
Head of Development,
Carprice
Data Scientist,
Консультант по работе с данными
Секретный гость
Что будет на курсе?
Живые вебинары
теория и лайфхаки от
практиков рынка
Домашние задания
для закрепления материала
Практика
в рамках курса вам
предстоит защитить
собственный дипломный проект
Коммуникация
общие чаты со спикерами,
быстрые ответы из первых уст
Программа курса
«Менеджмент AI- и BigData-продуктов»
27.01.2020, начало в 21:00
(понедельник)
27.01.2020, начало в 21:00
(понедельник)
Определение бизнесовых точек роста компании, в которых может помочь ML.
Формирование концепции функциональности, требующей AI/BigData

Спикер: Алексей Авдей (Директор сайта, Сбербанк)
● 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.
+ домашнее практическое задание

Что узнаю:
● В каких бизнес-задачах AI / Big Data поможет, а где нет.
29.01.2020, начало в 21:00
(среда)
29.01.2020, начало в 21:00
(среда)
Чеклист внедрения ML-задач в компании и команде
Спикер: Роман Абрамов (Product Director, Carprice)
● 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.
+ домашнее практическое задание

Что узнаю:
● Научусь делать оценку трудоёмкости AI/BigData-задач.
03.02.2020, начало в 21:00
(понедельник)
03.02.2020, начало в 21:00
(понедельник)
Лучшие практики работы с BigData/ML-командой
Спикер: Андрей Менде (Product manager DataScience, Booking.com)
● 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.
+ домашнее практическое задание

Что узнаю:
● Научусь работать со спецификой AI/BigData-команды.
05.02.2020, начало в 21:00
(среда)
05.02.2020, начало в 21:00
(среда)
Работа с датасетами и моделями. Выбор фичей
Спикер: Ксения Петрова (Head of monetization, Skyeng)
● 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.
+ домашнее практическое задание

Что узнаю:
● Научусь эффективнее работать с AI/BigData-инженерами за счёт лучшего понимания специфики их работы.
10.02.2020, начало в 21:00
(понедельник)
10.02.2020, начало в 21:00
(понедельник)
Workshop: создание и запуск датасета
Спикер: Юрий Буйлов (Head of Development, Carprice)
● Практическая работа с инструментами Яндекс.Толока и Google's AutoML.
● Создаём датасет, выбираем фичи, получаем первый результат и сами понимаем как работает ML-команда.
+ домашнее практическое задание

Что узнаю:
● Пойму, что в работе AI/BigData-инженеров нет никакой магии :)
12.02.2020, начало в 21:00
(среда)
12.02.2020, начало в 21:00
(среда)
Валидация бизнес-результатов запуска AI/ML-функциональности.
Разбор дипломных работ

Спикер: Михаил Карпов (Product Director, Skyeng)
● 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.
+ домашнее практическое задание

Что узнаю:
● Научусь оценивать запуски AI/BigData-функциональности и выстраивать работу по её поддержанию и развитию.
Что смогу делать после курса?
Определять пользовательские проблемы,
решаемые с помощью AI/ML
Управлять командой AI/BigData-инженеров,
грамотно ставить для них цели и описывать задачи
Понимать, какие данные необходимо собирать
Умение проектировать пользовательские решения
с помощью собранных данных
Как будут проходить занятия?
Лекции-вебинары будут проходить онлайн — вы сможете задавать вопросы преподавателям. Записи лекций будут доступны на следующий день после эфира. Их можно будет посмотреть в любой момент.
Что подтвердит полученные навыки?
Выпускники получают цифровой сертификат
об успешном прохождении курса
«ProductStar: Менеджмент AI- и Big Data-продуктов».


Зарегистрируйтесь на поток курса с 27 января 2020 года

Стоимость курса 15 000 рублей

Возможна оплата по счету от юрлица

Данные для регистрации
Записываясь на курс, я соглашаюсь с офертой
Если хотите оплатить курс от юрлица, оставьте заявку на выставление счета, кликнув на кнопку справа.
Оформим договор и отправим закрывающие документы.
F.A.Q.
1) Возможно ли оплатить курс по счету от юридического лица?
Да, конечно.
Мы предоставим все необходимые закрывающие документы.
Не забудьте поставить галочку в форме при регистрации на курс.
2) Будут ли лекции доступны после окончания эфира?
Да. Записи всех лекций выкладываем на следующий после эфира день.
3) Предусмотрены ли курсом практические занятия?
Да, для закрепления знаний участники курса предусмотрены следующие активности:

- домашние задания после каждой лекции;

- 2 воркшопа: по мокапам и UX/UI + по аналитике и экспериментам;

- офлайн-встречи участников курса;

- дипломная работа после окончания курса (с защитой).
Добавляйтесь в Telegram-группу курса
и получайте полезные материалы по курсу AI & BigData для менеджеров по продуктам
Примеры материалов
с основного курса ProductStar
Найти работу продакт-менеджера
Работа над существующим продуктом
Работа с аналитикой
Монетизация

-- Разбор тестовых заданий, оценка своей стоимости на рынке.
-- Какие карьерные перспективы есть у продакта, примеры success stories.
-- Список вещей, которые нужно сделать в первый месяц, устроившись на должность продакт-менеджера.

-- Способы погружения в продукт. Построение основных и второстепенных сценариев использования, выявление узких мест.
-- Улучшение текущей функциональности, работа с картой взаимодействия, гипотезы новых фич.
-- Что такое виденье, откуда оно берется и почему важно его иметь. Создание и развитие Roadmap сервиса.
-- Взаимодействие с командами дизайна, разработки и маркетинга. Построение продуктовой команды.
-- Взаимодействие с пользователями. Получение инсайтов по продукту, работа с обратной связью

-- Как проводить эксперименты. Типы экспериментов, их плюсы и минусы. Обзор платформ и инструментов для экспериментов. Учимся использовать GTM и Google Optimize.
-- Продуктовая аналитика. Обзор систем аналитики. Как узнать статистику конкурентов. Проверка и количественная оценка продуктовых гипотез при помощи аналитики.
-- Приоритизация фич. Статистическая оценка результатов экспериментов.



-- Обзор моделей и инструментов. Кейсы успешных площадок.
-- Прокачка монетизации сервиса. Нестандартные примеры монетизации.
Отзывы участников предыдущих потоков


Зарегистрируйтесь на поток курса с 27 января 2020 года

Стоимость курса 15 000 рублей

возможна оплата по счету от юрлица

Данные для регистрации
Записываясь на курс, я соглашаюсь с офертой
Кстати, заглядывайте в наш Telegram
Там много полезных бесплатных материалов по работе с командой ML и Big Data
Кстати, заглядывайте в наш Telegram
Там много полезных бесплатных материалов по работе с командой ML и BigData
Кстати, заглядывайте в наш Telegram
Там много полезных бесплатных материалов по работе с командой ML и BigData