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人工智能与数据科学产品管理课程
成为人工智能和数据科学领域成功产品经理的完整课程
讲师：365 Careers, Danielle Thé
你将学到什么
- 本课程为数据科学与人工智能领域的产品经理提供全面概述
- 学习如何成为连接商业需求和技术导向的数据科学与人工智能人员之间的桥梁
- 了解产品经理的角色，以及产品经理与项目经理之间的区别
- 区分数据分析与数据科学
- 能够分辨算法与人工智能之间的不同
- 区分各种类型的机器学习
- 执行人工智能与数据相关的商业战略
- 进行SWOT分析
- 学习如何构建和测试假设
- 获取人工智能和数据科学方面的用户体验技能
- 为项目获取数据并理解这些数据如何管理
- 探讨公司在人工智能或数据科学项目中的完整生命周期
- 学习如何管理数据科学和人工智能团队
- 改善团队成员之间的沟通
- 处理伦理、隐私和偏见等问题
课程要求
- 无需任何先前经验。我们将从最基础的内容开始讲起
课程描述
你想学习如何成为产品经理吗？
你对人工智能与数据科学方向的产品管理感兴趣吗？
如果答案是“是的”，那么你来到了正确的地方！
本课程为你提供了一个相对独特的学习机会。你将有机会从一位在行业内有丰富经验的人士那里学习，他亲身见证了人工智能和数据科学在最高层级的实施过程。
你的讲师Danielle Thé是一位机器学习领域资深的产品经理，拥有管理科学硕士学位，并在科技行业如Google和Deloitte Digital担任产品经理和产品营销经理多年。
从安全应用到推荐引擎，越来越多的公司正在利用大数据和人工智能，包括像ChatGPT这样的前沿工具和其他大型语言模型（LLMs），以提升运营效率和产品竞争力。在过去的几年中，组织在人工智能方面的采用率飙升了270%，受益于自然语言处理和机器学习的突破。随着企业争相实施这些技术，市场对能够管理人工智能和大数据项目的专业人才需求日益增长。在此背景下，产品经理发挥着至关重要的作用，他们架起连接企业目标与数据科学家与人工智能专家技术能力的桥梁。企业正在寻找像你这样的人才，来迎接将业务引领到这一新而激动人心变革的挑战。
本课程采用了适合初学者的结构。即使你刚刚接触数据科学与人工智能，或是没有相关的产品管理经验，我们也会在最初的几章中帮助你快速入门。我们将从人工智能与数据科学的产品管理介绍开始，你将学习产品经理的角色以及产品与项目管理之间的区别。
接下来，我们将介绍人工智能与数据相关的若干关键技术概念。你将学习如何区分数据分析与数据科学，什么是算法与人工智能的区别，什么是机器学习，什么是深度学习，以及机器学习的各类类型（监督学习、无监督学习和强化学习）。通过本课程的前两部分，你将迅速掌握该领域的基础知识，并获得对当前人工智能与数据科学的全面了解。
然后，在第三部分，我们将开始探讨人工智能与数据的商业战略。我们将讨论公司何时需要使用人工智能，以及如何进行SWOT分析，如何构建和测试假设。在此部分，你将获得你的第一个任务——撰写一份商业提案。
第四部分将专注于人工智能与数据的用户体验。我们将讨论如何识别核心问题，用户研究方法，如何开发用户画像，以及如何进行人工智能原型设计。第五部分将介绍数据管理。你将学习如何为项目获取数据以及这些数据应该如何管理。你还将了解在使用不同类型机器学习时，所需的数据类型。
在第六、七、八和第九部分，我们将探讨公司在人工智能或数据科学项目中的完整生命周期。从产品开发到模型构建，评估其性能，以及部署实施，你将获得对这一流程实际运作方式的全面理解。
第十、十一和十二部分同样非常重要。你将学习如何管理数据科学和人工智能团队，以及如何改善团队成员之间的沟通。最后，我们将讨论一些必要的议题，包括伦理、隐私和偏见。
本课程是一段精彩的旅程，旨在为你在人工智能和数据科学领域的职业发展做好准备！
为什么你应该考虑产品经理这一职业？
- 薪资。产品经理工作通常带来高收入的职业（Glassdoor上报告的平均薪资为：$128,992）
- 晋升机会。产品经理与部门负责人和高层管理者密切合作，因此他们是公司内部高级职位的首要候选人
- 保障未来。市场上对产品经理的需求非常高
- 成长空间。这不是一份无聊的工作。每天你都将面临不同的挑战，考验你的现有技能
现在就订阅本课程吧！如果你现在不掌握这些技能，你将错失一个脱颖而出的机会。不要冒险你的未来成功！让我们一起开始学习吧！
适合谁学习
- 如果你想要成为产品经理或了解人工智能与数据科学领域，就应该参加本课程
- 本课程适合想要获得精彩职业发展的你
- 本课程也适合初学者，因为它从基础概念开始，逐步提升你的技能
| 共 69 节课程 • 总时长 5 小时 3 分钟 | |
| 第一章 AI与数据产品管理入门 | |
| 1. 介绍 | 4分3秒 |
| 2. 课程概述 | 3分19秒 |
| 3. 人工智能与数据项目管理的日益重要性 | 3分4秒 |
| 4. 产品经理的角色 | 4分48秒 |
| 5. AI & 数据中的PM微分 | 3分25秒 |
| 6. 产品管理 vs. 项目管理 | 4分3秒 |
| 第二章 人工智能与数据的关键技术概念 | |
| 1. 一个产品经理作为分析翻译者 | 3分49秒 |
| 2. 数据分析与数据科学 | 2分59秒 |
| 3. 传统算法与人工智能 | 5分48秒 |
| 4. 解释机器学习 | 6分2秒 |
| 5. 解释深度学习 | 5分15秒 |
| 6. 何时使用机器学习与深度学习 | 6分3秒 |
| 7. 监督学习、无监督学习与强化学习 | 4分53秒 |
| 第三章 AI与数据的商业战略 | |
| 1. AI商业模式创新 | 4分54秒 |
| 2. 何时使用人工智能 | 3分59秒 |
| 3. SWOT分析 | 3分31秒 |
| 4. 建立假设 | 4分11秒 |
| 5. 检验假设 | 3分46秒 |
| 6. AI商业画布 | 4分1秒 |
| 第四章 用户体验（AI & Data） | |
| 1. 用户体验与数据及人工智能 | 3分58秒 |
| 2. 触及核心问题 | 4分19秒 |
| 3. 用户研究方法 | 4分27秒 |
| 4. 开发用户画像 | 4分20秒 |
| 5. 使用人工智能进行原型设计 | 4分25秒 |
| 第五章 人工智能与数据管理 | |
| 1. 数据增长策略 | 5分37秒 |
| 2. 开放数据 | 2分58秒 |
| 3. 公司数据 | 3分8秒 |
| 4. 众包标记数据 | 6分44秒 |
| 5. 新功能数据 | 4分16秒 |
| 6. 获取采购 数据收集 | 3分29秒 |
| 7. 数据库、数据仓库和数据湖 | 3分50秒 |
| 第六章 人工智能与数据的产品开发 | |
| 1. AI飞轮效应 | 3分22秒 |
| 2. 上下问题解决 | 3分15秒 |
| 3. 产品构思技巧 | 4分27秒 |
| 4. 复杂性与收益优先级 | 5分46秒 |
| 5. MVPs & MVDs（最小可行数据） | 5分43秒 |
| 6. 敏捷与数据看板(1) | 4分54秒 |
| 7. 敏捷 & 数据看板 | 4分54秒 |
| 第七章 构建模型 | |
| 1. 谁应该构建你的模型 | 5分7秒 |
| 2. 企业AI | 4分30秒 |
| 3. 机器学习即服务 (MLaaS) | 4分32秒 |
| 4. 内部AI与机器学习生命周期 | 3分26秒 |
| 5. 时间线与递减回报 | 4分42秒 |
| 6. 设置模型性能指标 | 4分39秒 |
| 第八章 评估性能 | |
| 1. 划分测试数据 | 4分21秒 |
| 2. 混淆矩阵 | 3分15秒 |
| 3. 精确率，召回率 & F1分数 | 3分48秒 |
| 4. 优化体验 | 6分23秒 |
| 5. 错误恢复 | 3分46秒 |
| 第九章 部署与持续改进 | |
| 1. 模型部署方法 | 5分34秒 |
| 2. 监控模型 | 4分20秒 |
| 3. 选择反馈指标 | 3分49秒 |
| 4. 用户反馈循环 | 3分46秒 |
| 5. 影子部署 | 3分16秒 |
| 第十章 管理数据科学与人工智能团队 | |
| 1. AI需求层次 | 4分55秒 |
| 2. 组织内的AI | 4分20秒 |
| 3. AI & 数据团队的职责 | 4分53秒 |
| 4. 管理团队工作流程 | 3分18秒 |
| 5. 双轨与三轨敏捷 | 4分6秒 |
| 第11章 通信 | |
| 1. 内部利益相关者管理 | 5分4秒 |
| 2. 设定数据预期 | 4分50秒 |
| 3. 积极倾听与沟通 | 4分19秒 |
| 4. 引人入胜的演示文稿：运用故事讲述(1) | 4分18秒 |
| 5. 引人入胜的演示文稿与故事讲述 | 4分18秒 |
| 6. 有效运行会议 | 4分57秒 |
| 第12章 伦理，隐私和偏见 | |
| 1. AI用户关注 | 3分38秒 |
| 2. 恶意行为者与安全 | 5分10秒 |
| 3. 人工智能加剧人类偏见 | 5分47秒 |
| 4. 数据法规与条例 | 4分2秒 |
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