Курс «Управление продуктом для ИИ и науки о данных» [Udemy] [365 Careers]

[King]

Складчина: Курс «Управление продуктом для ИИ и науки о данных» [Udemy] [365 Careers]
The Product Management for AI & Data Science Course by 365 Careers and Danielle Thé
Язык английский + бонусом субтитры на русском языке, + озвучка на русском языке (ИИ)



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
Хотите узнать, как стать менеджером по продукту?

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
Для кого этот курс:

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.
Материалы курса
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


Спойлер: Оригинальное описание:
Do you want to learn how to become a product manager?
Are you interested in product management for AI & Data Science?
If the answer is ‘yes’, then you have come to the right place!
This course gives you a fairly unique opportunity. You will have the chance to learn from somebody who has been in the industry and who has actually seen AI & data science implemented at the highest level.
Your instructor, Danielle Thé, is a Senior Product Manager for Machine Learning with a Master’s in Science of Management, and years of experience as a Product Manager, and Product Marketing Manager in the tech industry for companies like Google and Deloitte Digital.
From security applications to recommendation engines, companies are increasingly leveraging big data and artificial intelligence, including cutting-edge tools like ChatGPT and other large language models (LLMs), to enhance operations and product offerings. In just the past few years, organizational adoption of AI has surged by 270%, driven by breakthroughs in natural language processing and machine learning. As businesses race to implement these technologies, there is a growing demand for skilled professionals who can manage AI and big data projects. In this context, a product manager plays a crucial role, bridging the gap between business goals and the technical expertise of data scientists and AI specialists.Organizations are looking for people like you to rise to the challenge of leading their business into this new and exciting change.
The course is structured in a beginner-friendly way. Even if you are new to data science and AI or if you don’t have prior product management experience, we will bring you up to speed in the first few chapters. We’ll start off with an introduction to product management for AI and data. You will learn what is the role of a product manager and what is the difference between a product and a project manager.
We will continue by introducing some key technological concepts for AI and data. You will learn how to distinguish between data analysis and data science, what is the difference between an algorithm and an AI, what counts as machine learning, and what counts as deep learning, and which are the different types of machine learning (supervised, unsupervised, and reinforcement learning). These first two sections of the course will provide you with the fundamentals of the field in no time and you will have a great overview of AI and data science today.
Then, in section 3, we’ll start talking about Business strategy for AI and Data. We will discuss when a company needs to use AI, as well as how to perform a SWOT analysis, and how to build and test a hypothesis. In this part of the course, you’ll receive your first assignment – to create a business proposal.
Section 4 focuses on User experience for AI & Data. We will talk about getting the core problem, user research methods, how to develop user personas, and how to approach AI prototyping. In section 5, we will talk about data management. You will learn how to source data for your projects and how this data needs to be managed. You will also acquire an idea about the type of data that you need when working with different types of machine learning.
In sections 6,7,8, and 9 we will examine the full lifecycle of an AI or data science project in a company. From product development to model construction, evaluating its performance, and deploying it, you will be able to acquire a holistic idea of the way this process works in practice.
Sections 10, 11, and 12 are very important ones too. You will learn how to manage data science and AI teams, and how to improve communication between team members. Finally we will make some necessary remarks regarding ethics, privacy, and bias.
This course is an amazing journey and it aims to prepare you for a very interesting career path!
Why should you consider a career as a Product Manager?
Salary. A Product Manager job usually leads to a very well-paid career (average salary reported on Glassdoor: $128,992)
Promotions. Product Managers work closely with division heads and high - level executives, which makes them the leading candidates for senior roles within a corporation
Secure Future. There is a high demand for Product Managers on the job market
Growth. This isn’t a boring job. Every day, you will face different challenges that will test your existing skills
Just go ahead and subscribe to this course! If you don't acquire these skills now, you will miss an opportunity to distinguish yourself from the others. Don't risk your future success! Let's start learning together now!

Промо на русском языке:






СЛИВ СКЛАДЧИН

Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться