Топикстартер
Член клуба
[Udemy] Управление продуктом для ИИ и науки о данных (Danielle Thé, 365 Careers)
- Ссылка на картинку
The Product Management for AI & Data Science Course
Полный курс, как стать успешным менеджером по продукту в области искусственного интеллекта и науки о данных.
Чему вы научитесь:
Вас интересует управление продуктами в сфере ИИ и науки о данных?
Если ответ «да», то вы попали по адресу!
Этот курс дает вам совершенно уникальную возможность. У вас будет шанс поучиться у того, кто работает в этой отрасли и кто действительно видел, как ИИ и наука о данных внедряются на самом высоком уровне.
Ваш преподаватель Даниэль Те — старший менеджер по продукту в области машинного обучения, имеет степень магистра наук в области управления и многолетний опыт работы менеджером по продукту и менеджером по маркетингу продукта в технологической отрасли для таких компаний, как Google и Deloitte Digital.
От приложений безопасности до рекомендательных систем компании все чаще используют большие данные и искусственный интеллект, включая передовые инструменты, такие как ChatGPT и другие большие языковые модели (LLM), для улучшения операций и предложений продуктов. Всего за последние несколько лет организационное внедрение ИИ выросло на 270%, что обусловлено прорывами в обработке естественного языка и машинном обучении. Поскольку компании стремятся внедрить эти технологии, растет спрос на квалифицированных специалистов, которые могут управлять проектами в области ИИ и больших данных. В этом контексте менеджер по продукту играет решающую роль, сокращая разрыв между бизнес-целями и техническими знаниями ученых по данным и специалистов по ИИ. Организации ищут таких людей, как вы, чтобы справиться с задачей вывода своего бизнеса на этот новый и захватывающий уровень изменений.
Курс структурирован в удобном для новичков формате. Даже если вы новичок в науке о данных и ИИ или у вас нет опыта управления продуктами, мы введем вас в курс дела в первых нескольких главах. Мы начнем с введения в управление продуктами для ИИ и данных. Вы узнаете, какова роль менеджера по продукту и в чем разница между менеджером по продукту и менеджером проекта.
Мы продолжим, представив некоторые ключевые технологические концепции для ИИ и данных. Вы узнаете, как различать анализ данных и науку о данных, в чем разница между алгоритмом и ИИ, что считается машинным обучением, а что глубоким обучением, и каковы различные типы машинного обучения (контролируемое, неконтролируемое и обучение с подкреплением). Эти первые два раздела курса дадут вам основы этой области в кратчайшие сроки, и у вас будет отличный обзор ИИ и науки о данных на сегодняшний день.
Затем, в разделе 3, мы начнем говорить о бизнес-стратегии для ИИ и данных. Мы обсудим, когда компании необходимо использовать ИИ, а также как проводить SWOT-анализ и как строить и проверять гипотезы. В этой части курса вы получите свое первое задание — создать бизнес-предложение.
Раздел 4 посвящен пользовательскому опыту для ИИ и данных. Мы поговорим о получении основной проблемы, методах исследования пользователей, о том, как разрабатывать персоны пользователей и как подходить к прототипированию ИИ. В разделе 5 мы поговорим об управлении данными. Вы узнаете, как получать данные для своих проектов и как этими данными нужно управлять. Вы также получите представление о типе данных, которые вам нужны при работе с различными типами машинного обучения.
В разделах 6,7,8 и 9 мы рассмотрим полный жизненный цикл проекта ИИ или науки о данных в компании. От разработки продукта до построения модели, оценки ее производительности и развертывания вы сможете получить целостное представление о том, как этот процесс работает на практике.
Разделы 10, 11 и 12 также очень важны. Вы узнаете, как управлять командами по науке о данных и ИИ, а также как улучшить коммуникацию между членами команды. Наконец, мы сделаем несколько необходимых замечаний относительно этики, конфиденциальности и предвзятости.
Этот курс — удивительное путешествие, и его цель — подготовить вас к очень интересному карьерному пути!
Почему вам стоит рассмотреть карьеру менеджера по продукту?
12 разделов • 68 лекций • Общая продолжительность 4 ч 54 мин
Полный курс, как стать успешным менеджером по продукту в области искусственного интеллекта и науки о данных.
Чему вы научитесь:
- Этот курс дает полный обзор для менеджера по продукту в области науки о данных и искусственного интеллекта.
- Узнайте, как стать связующим звеном между потребностями бизнеса и технически ориентированным персоналом в области науки о данных и искусственного интеллекта.
- Узнайте, какова роль менеджера по продукту и в чем разница между менеджером по продукту и менеджером проекта.
- Различайте анализ данных и науку о данных
- Уметь различать алгоритм и ИИ
- Различать различные типы машинного обучения
- Реализация бизнес-стратегии для ИИ и данных
- Провести SWOT-анализ
- Узнайте, как строить и проверять гипотезы
- Приобретение пользовательского опыта в области ИИ и навыков науки о данных
- Исходные данные для ваших проектов и понимание того, как этими данными необходимо управлять
- Изучите полный жизненный цикл проекта в области искусственного интеллекта или науки о данных в компании.
- Узнайте, как управлять командами по науке о данных и искусственному интеллекту
- Улучшить коммуникацию между членами команды
- Решайте вопросы этики, конфиденциальности и предвзятости
Вас интересует управление продуктами в сфере ИИ и науки о данных?
Если ответ «да», то вы попали по адресу!
Этот курс дает вам совершенно уникальную возможность. У вас будет шанс поучиться у того, кто работает в этой отрасли и кто действительно видел, как ИИ и наука о данных внедряются на самом высоком уровне.
Ваш преподаватель Даниэль Те — старший менеджер по продукту в области машинного обучения, имеет степень магистра наук в области управления и многолетний опыт работы менеджером по продукту и менеджером по маркетингу продукта в технологической отрасли для таких компаний, как Google и Deloitte Digital.
От приложений безопасности до рекомендательных систем компании все чаще используют большие данные и искусственный интеллект, включая передовые инструменты, такие как ChatGPT и другие большие языковые модели (LLM), для улучшения операций и предложений продуктов. Всего за последние несколько лет организационное внедрение ИИ выросло на 270%, что обусловлено прорывами в обработке естественного языка и машинном обучении. Поскольку компании стремятся внедрить эти технологии, растет спрос на квалифицированных специалистов, которые могут управлять проектами в области ИИ и больших данных. В этом контексте менеджер по продукту играет решающую роль, сокращая разрыв между бизнес-целями и техническими знаниями ученых по данным и специалистов по ИИ. Организации ищут таких людей, как вы, чтобы справиться с задачей вывода своего бизнеса на этот новый и захватывающий уровень изменений.
Курс структурирован в удобном для новичков формате. Даже если вы новичок в науке о данных и ИИ или у вас нет опыта управления продуктами, мы введем вас в курс дела в первых нескольких главах. Мы начнем с введения в управление продуктами для ИИ и данных. Вы узнаете, какова роль менеджера по продукту и в чем разница между менеджером по продукту и менеджером проекта.
Мы продолжим, представив некоторые ключевые технологические концепции для ИИ и данных. Вы узнаете, как различать анализ данных и науку о данных, в чем разница между алгоритмом и ИИ, что считается машинным обучением, а что глубоким обучением, и каковы различные типы машинного обучения (контролируемое, неконтролируемое и обучение с подкреплением). Эти первые два раздела курса дадут вам основы этой области в кратчайшие сроки, и у вас будет отличный обзор ИИ и науки о данных на сегодняшний день.
Затем, в разделе 3, мы начнем говорить о бизнес-стратегии для ИИ и данных. Мы обсудим, когда компании необходимо использовать ИИ, а также как проводить SWOT-анализ и как строить и проверять гипотезы. В этой части курса вы получите свое первое задание — создать бизнес-предложение.
Раздел 4 посвящен пользовательскому опыту для ИИ и данных. Мы поговорим о получении основной проблемы, методах исследования пользователей, о том, как разрабатывать персоны пользователей и как подходить к прототипированию ИИ. В разделе 5 мы поговорим об управлении данными. Вы узнаете, как получать данные для своих проектов и как этими данными нужно управлять. Вы также получите представление о типе данных, которые вам нужны при работе с различными типами машинного обучения.
В разделах 6,7,8 и 9 мы рассмотрим полный жизненный цикл проекта ИИ или науки о данных в компании. От разработки продукта до построения модели, оценки ее производительности и развертывания вы сможете получить целостное представление о том, как этот процесс работает на практике.
Разделы 10, 11 и 12 также очень важны. Вы узнаете, как управлять командами по науке о данных и ИИ, а также как улучшить коммуникацию между членами команды. Наконец, мы сделаем несколько необходимых замечаний относительно этики, конфиденциальности и предвзятости.
Этот курс — удивительное путешествие, и его цель — подготовить вас к очень интересному карьерному пути!
Почему вам стоит рассмотреть карьеру менеджера по продукту?
- Зарплата. Работа менеджером по продукту обычно ведет к очень высокооплачиваемой карьере (средняя зарплата, указанная на Glassdoor: $128 992)
- Продвижение. Менеджеры по продуктам тесно сотрудничают с руководителями подразделений и руководителями высокого уровня, что делает их ведущими кандидатами на руководящие должности в корпорации.
- Безопасное будущее. На рынке труда большой спрос на менеджеров по продуктам
- Рост. Это не скучная работа. Каждый день вы будете сталкиваться с различными вызовами, которые проверят ваши существующие навыки
- Вам следует пройти этот курс, если вы хотите стать менеджером по продукту или узнать больше о сфере искусственного интеллекта и науки о данных.
- Этот курс для вас, если вы хотите сделать отличную карьеру.
- Курс также идеально подходит для новичков, так как он начинается с основ и постепенно наращивает ваши навыки.
12 разделов • 68 лекций • Общая продолжительность 4 ч 54 мин
- Введение в управление продуктами для ИИ и данных
- Ключевые технологические концепции для ИИ и данных
- Бизнес-стратегия для ИИ и данных
- Пользовательский опыт для ИИ и данных
- Управление данными для ИИ и данных
- Разработка продуктов для ИИ и данных
- Построение модели
- Оценка производительности
- Развертывание и постоянное совершенствование
- Управление командами по науке о данных и искусственному интеллекту
- Коммуникация
- Этика, конфиденциальность и предвзятость
Показать больше
