logo

DataGroup

9

AI Product Management

789 000 ₸
Подать заявку
Выделено 3 Квот

Цель программы - подготовить продуктовых лидеров, способных самостоятельно вести ИИ-продукт по всему жизненному циклу от Customer Discovery до масштабирования. В процессе обучения студенты полностью осваивают цикл управления продуктом в связке Discovery → Development → Strategy → Analytics → Growth. Они учатся проводить качественные глубинные интервью, находить боли пользователей и валидировать гипотезы. На практике участники собирают работающие MVP и интерактивные прототипы для проверки своих ИИ-решений. Курс учит оцифровывать бизнес: студенты осваивают продуктовую аналитику, Unit-экономику и финансовое моделирование. Для управления разработкой они внедряют методологии Agile/Scrum и фреймворки приоритизации RICE, Kano и MoSCoW. Синхронизация команды и стратегии выстраивается с помощью метрик OKR и North Star Metric. Главным результатом обучения становится разработка собственного ИИ-ориентированного pet-продукта с нуля. Программа завершается финальной защитой готового кейса перед экспертным жюри для наполнения профессионального портфолио.

Особые условия

Критерии отбора: отбор с помощью автоматизированного цифрового скрининга;

Детали курса

Уровень

Для начинающих

Формат обучения

Онлайн

Вступительные экзамены

Нет

Длительность, в неделях

26

Язык обучения

Русский

Квалификация

junior

Навыки


По завершении курса студент приобретет следующие навыки: Customer Discovery: глубинные интервью (CustDev), Affinity Diagram, опросы (NPS, CES, Likert) User Research: User Persona, JTBD, Empathy Map, Design Thinking, usability testing Продуктовая документация: PRD, User Stories, Acceptance Criteria, Story Mapping Рынок и конкуренты: TAM/SAM/SOM, Feature Matrix, Positioning Map, Blue Ocean MVP и прототипирование: Landing page (Tilda), Wizard of Oz, Figma (кликабельный прототип) Agile: Scrum, Kanban, Jira (backlog, sprint planning, эпики) Стратегия: Lean Canvas, Business Model Canvas, модели монетизации Финансы: Unit Economics (CAC, LTV, Payback), Financial Modeling, P&L, sensitivity analysis Приоритизация и roadmap: RICE, ICE, Kano, MoSCoW, Outcome Roadmap Метрики: OKR, North Star Metric, дерево метрик, AARRR-воронка, когортный анализ Product Analytics: Amplitude, Microsoft Clarity, SQL (SELECT/WHERE/GROUP BY/JOIN) A/B тестирование: hypothesis framework, расчет выборки, p-value, guardrail-метрики Growth: Growth loops, habit loops, Aha-moment, RFM-анализ B2B PM: enterprise discovery, RFP/ТЗ, пилот, SLA, специфика банков и квазигос РК Портфолио: Notion, Loom (видео-питч), STAR-метод

Частые вопросы

Похожие курсы

Другие курсы от DataGroup