Prodotti dati + prodotti AI per superare il colloquio, creare prodotti AI che generano valore commerciale, imparare il processo di sviluppo dei prodotti AI

Questo indice del corso copre un'ampia gamma di argomenti, dalle basi della gestione del prodotto ai contenuti avanzati di gestione di prodotti di intelligenza artificiale e dati, offrendo agli studenti un percorso di apprendimento completo. Di seguito una panoramica dei contenuti del corso:

Introduzione al corso
– Conoscere il product manager dei dati
– Sviluppare il pensiero dei dati

Pensiero di prodotto e product manager
– Gestione dell'intero ciclo di vita del prodotto
– Le competenze interiori del manager
– Modelli di profitto comuni su Internet
– Pianificazione della carriera del product manager
– Com'è la giornata di un product manager

Analisi di mercato e analisi strategica
– Analisi strategica: analisi di mercato
– Analisi della concorrenza

Profilazione utente e prodotti dati
– Piattaforma di operazioni raffinate basata sulla profilazione utente
– Archiviazione sottostante della profilazione utente
– Strategie dati: ricerca e raccomandazione
– Il meccanismo di raccomandazione dietro Douyin
– Sintesi dei contenuti di ricerca e raccomandazione

Data warehouse e data middle platform
– Concetto e architettura del data warehouse
– Caso di progettazione a livelli del data warehouse
– Deduzione di un caso di data warehouse offline da 0 a 1
– Componente di trasformazione dati ETL
– Caratteristiche dei componenti tecnologici del data warehouse in tempo reale Kafka e Flink
– Principi di architettura del modello dati
– Norme comuni di sviluppo del data warehouse
– Norme di sviluppo per ciascun livello del data warehouse
– Processo di controllo qualità dei dati
– Caso di prodotto per il controllo qualità dei dati
– Architettura di integrazione dati ETL ed ELT
– Soluzioni pratiche per i dati anagrafici aziendali

BI intelligente e knowledge graph
– Dimostrazione del prodotto BI intelligente conversazionale
– Percorso di evoluzione del BI intelligente conversazionale
– Concetti di base e applicazioni dei knowledge graph
– Scelta tecnologica e scenari applicativi dei knowledge graph

Analisi dei dati e applicazioni aziendali
– Conoscenza delle capacità di analisi dei dati
– Linguaggio di query SQL ed esempi pratici
– Classificazione della visualizzazione ed esempi di dashboard dati
– Nozioni di base di statistica
– Sistema di indicatori aziendali e analisi di casi
– L'arte della raccolta dati tramite tracciamento
– Esempi pratici di raccolta dati tramite tracciamento
– Analisi dei sistemi di indicatori comuni
– Tre esempi di scomposizione di indicatori comuni
– Analisi per coorti e misurazione del valore utente tramite LTV
– Modelli di attribuzione per l'e-commerce
– Metodi e processi dei test AB
– Analisi di casi di test AB
– Processo generale dell'analisi dei dati e analisi di casi

Tecniche di colloquio e sviluppo professionale
– Tecniche per i colloqui di lavoro
– La crescita professionale di chi lavora nel prodotto
– Scrittura del curriculum e tecniche di colloquio per product manager

Questi corsi coprono ogni aspetto, dalle basi alle competenze avanzate, offrendo agli studenti un percorso di apprendimento e crescita completo e sistematico.