ผลิตภัณฑ์ข้อมูล + ผลิตภัณฑ์ AI พิชิตการสัมภาษณ์ สร้างผลิตภัณฑ์ AI ที่สร้างมูลค่าทางธุรกิจ เรียนรู้กระบวนการพัฒนาผลิตภัณฑ์ AI

สารบัญหลักสูตรนี้ครอบคลุมหัวข้อที่หลากหลาย ตั้งแต่พื้นฐานการจัดการผลิตภัณฑ์ไปจนถึงเนื้อหาขั้นสูงด้านการจัดการผลิตภัณฑ์ปัญญาประดิษฐ์และข้อมูล มอบเส้นทางการเรียนรู้ที่ครอบคลุมสำหรับผู้เรียน ต่อไปนี้คือสรุปเนื้อหาหลักสูตร:

แนะนำหลักสูตร
– ทำความรู้จักผู้จัดการผลิตภัณฑ์ข้อมูล
– การสร้างความคิดเชิงข้อมูล

ความคิดเชิงผลิตภัณฑ์และผู้จัดการผลิตภัณฑ์
– การจัดการวงจรชีวิตผลิตภัณฑ์ทั้งหมด
– ปรัชญาภายในของผู้จัดการ
– รูปแบบการทำกำไรทั่วไปบนอินเทอร์เน็ต
– การวางแผนอาชีพของผู้จัดการผลิตภัณฑ์
– หนึ่งวันของผู้จัดการผลิตภัณฑ์เป็นอย่างไร

การวิเคราะห์ตลาดและการวิเคราะห์กลยุทธ์
– การวิเคราะห์กลยุทธ์: การวิเคราะห์ตลาด
– การวิเคราะห์คู่แข่ง

โปรไฟล์ผู้ใช้และผลิตภัณฑ์ข้อมูล
– แพลตฟอร์มปฏิบัติการอย่างละเอียดด้วยโปรไฟล์ผู้ใช้
– การจัดเก็บพื้นฐานของโปรไฟล์ผู้ใช้
– กลยุทธ์ข้อมูล: การค้นหาและการแนะนำ
– กลไกการแนะนำเบื้องหลัง Douyin
– สรุปเนื้อหาการค้นหาและการแนะนำ

คลังข้อมูลและแพลตฟอร์มข้อมูลกลาง
– แนวคิดและสถาปัตยกรรมของคลังข้อมูล
– กรณีศึกษาการออกแบบเลเยอร์ของคลังข้อมูล
– การจำลองกรณีคลังข้อมูลออฟไลน์จาก 0 ถึง 1
– คอมโพเนนต์การแปลงข้อมูล ETL
– คุณสมบัติของคอมโพเนนต์เทคโนโลยีคลังข้อมูลเรียลไทม์ Kafka และ Flink
– หลักการสถาปัตยกรรมโมเดลข้อมูล
– มาตรฐานการพัฒนาทั่วไปของคลังข้อมูล
– มาตรฐานการพัฒนาแต่ละเลเยอร์ของคลังข้อมูล
– กระบวนการตรวจสอบคุณภาพข้อมูล
– กรณีศึกษาผลิตภัณฑ์ตรวจสอบคุณภาพข้อมูล
– สถาปัตยกรรมการรวมข้อมูล ETL และ ELT
– แผนการนำ master data ขององค์กรไปปฏิบัติ

BI อัจฉริยะและ knowledge graph
– การสาธิตผลิตภัณฑ์ BI อัจฉริยะแบบสนทนา
– เส้นทางการพัฒนาซ้ำของ BI อัจฉริยะแบบสนทนา
– แนวคิดพื้นฐานและการประยุกต์ใช้ knowledge graph
– การเลือกเทคโนโลยีและกรณีการใช้งานของ knowledge graph

การวิเคราะห์ข้อมูลและการประยุกต์ใช้ทางธุรกิจ
– ความเข้าใจเกี่ยวกับความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูล
– ภาษา SQL และการอธิบายด้วยกรณีศึกษา
– การจำแนกประเภทการแสดงภาพและกรณีแดชบอร์ดข้อมูล
– ความรู้พื้นฐานทางสถิติ
– ระบบตัวชี้วัดทางธุรกิจและการวิเคราะห์กรณีศึกษา
– วิธีการเก็บข้อมูลด้วย data tracking
– การอธิบายกรณีศึกษาการเก็บข้อมูลด้วย tracking
– การวิเคราะห์ระบบตัวชี้วัดที่พบบ่อย
– กรณีศึกษาการแยกองค์ประกอบตัวชี้วัดที่พบบ่อย 3 กรณี
– การวิเคราะห์ cohort และการวัดคุณค่าผู้ใช้ด้วย LTV
– โมเดล attribution สำหรับอีคอมเมิร์ซ
– วิธีการและกระบวนการทดสอบ AB
– การวิเคราะห์กรณีศึกษาการทดสอบ AB
– กระบวนการทั่วไปของการวิเคราะห์ข้อมูลและการวิเคราะห์กรณีศึกษา

เทคนิคการสัมภาษณ์และการพัฒนาอาชีพ
– เทคนิคการสัมภาษณ์งาน
– การเติบโตทางอาชีพของคนทำงานผลิตภัณฑ์
– การเขียนเรซูเม่และเทคนิคการสัมภาษณ์ของ product manager

หลักสูตรเหล่านี้ครอบคลุมทุกด้านตั้งแต่พื้นฐานจนถึงระดับสูง มอบเส้นทางการเรียนรู้และการเติบโตที่ครบถ้วนและเป็นระบบให้แก่ผู้เรียน