數(shù)據(jù)產(chǎn)品+AI產(chǎn)品通關(guān)上岸，創(chuàng)建能帶來商業(yè)價(jià)值的AI產(chǎn)品，學(xué)習(xí)AI產(chǎn)品開發(fā)流程資源簡介

數(shù)據(jù)產(chǎn)品+AI產(chǎn)品通關(guān)上岸，創(chuàng)建能帶來商業(yè)價(jià)值的AI產(chǎn)品，學(xué)習(xí)AI產(chǎn)品開發(fā)流程

人工智能快速滲入到各個(gè)行業(yè)，AI產(chǎn)品經(jīng)理缺口高達(dá)6.8萬，成為稀缺人才。「AI產(chǎn)品經(jīng)理」項(xiàng)目面向想要通過AI技術(shù)推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展的產(chǎn)品經(jīng)理以及商業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者。

將介紹如何創(chuàng)建能帶來商業(yè)價(jià)值的AI產(chǎn)品，學(xué)習(xí)AI產(chǎn)品開發(fā)流程。你將跟LineLian學(xué)習(xí)案例研究、創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，并構(gòu)建AI模型，熟練掌握各種AI概念和實(shí)用技能并能夠構(gòu)思、開發(fā)、評(píng)估和實(shí)施基于人工智能技術(shù)的新產(chǎn)品。

而數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理也是時(shí)下的熱門崗位。

兩者關(guān)系是，AI產(chǎn)品經(jīng)理以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理發(fā)展的晉級(jí)階段是AI產(chǎn)品經(jīng)理。

課程目錄

02.1-1產(chǎn)品、產(chǎn)品思維與產(chǎn)品經(jīng)理.mp4

03.1-2經(jīng)理的內(nèi)功心法.mp4

05.1-4互聯(lián)網(wǎng)常見盈利模式.mp4

06.1-5產(chǎn)品經(jīng)理的職業(yè)生涯規(guī)劃.mp4

07.1-6產(chǎn)品經(jīng)理的一天是怎樣的.mp4

10.2-2競品分析.mp4

101.9-4用戶畫像精細(xì)化運(yùn)營平臺(tái).mp4

102.9-5用戶畫像底層存儲(chǔ).mp4

103.10.數(shù)據(jù)策略之搜索與推薦-章節(jié)導(dǎo)讀.mp4

104.10-1走進(jìn)搜索推薦策略數(shù)據(jù)產(chǎn)品.mp4

105.10-2抖音背后的推薦機(jī)制.mp4

108.10-5搜索推薦內(nèi)容總結(jié).mp4

110.11.數(shù)據(jù)產(chǎn)品進(jìn)階-數(shù)據(jù)倉庫-章節(jié)導(dǎo)讀.mp4

111.11-1數(shù)據(jù)倉庫說明與業(yè)務(wù)場景.mp4

112.11-2數(shù)據(jù)倉庫分層設(shè)計(jì)案例.mp4

113.11-3從0-1離線數(shù)倉的案例推演析.mp4

114.11-4ETL數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換組件.mp4

115.11-5從0-1實(shí)時(shí)數(shù)倉案例數(shù)據(jù)推演.mp4

117.12-1盤點(diǎn)一下B端產(chǎn)品.mp4

12.2-4戰(zhàn)略分析商業(yè)分析.mp4

121.13-2數(shù)據(jù)平臺(tái)正成為企業(yè)核心競爭力.mp4

122.13-3數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)方法論.mp4

123.13-4從0-1數(shù)據(jù)集成平臺(tái)邏輯與產(chǎn)品案例.mp4

124.13-5從0-1指標(biāo)管理平臺(tái)邏輯與數(shù)據(jù)案例推演.mp4

125.13-6從0-1離線開發(fā)平臺(tái)邏輯與案例.mp4

126.13-7從0-1實(shí)時(shí)開發(fā)平臺(tái)邏輯與案例.mp4

127.13-8從0-1落地標(biāo)簽畫像平臺(tái)架構(gòu)原型產(chǎn)品案例.mp4

129.13-10從0-1落地?cái)?shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái).mp4

130.13-11從0-1落地BI平臺(tái)的心得體會(huì)分分享.mp4

131.14.求職面試技巧-章節(jié)導(dǎo)讀.mp4

132.14-1面試前的準(zhǔn)備.mp4

135.15.產(chǎn)品人的職業(yè)成長-章節(jié)導(dǎo)讀.mp4

139.1-2BI架構(gòu).mp4

14.3-1實(shí)戰(zhàn)思維導(dǎo)圖.mp4

141.2-2可視化圖形交互動(dòng)作.mp4

142.2-3統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí).mp4

143.3-1數(shù)字大屏.mp4

144.3-2儀表板.mp4

146.3-4復(fù)雜報(bào)表.mp4

15.3-2交互設(shè)計(jì)原則.mp4

151.5-2離線數(shù)倉案例.mp4

153.6-1產(chǎn)品戰(zhàn)略分析.mp4

155.6-3BI業(yè)務(wù)側(cè)關(guān)注內(nèi)容.mp4

156.6-4業(yè)務(wù)指標(biāo)體系.mp4

157.6-5BI性能提升之路.mp4

158.7-1產(chǎn)品戰(zhàn)略分析.mp4

159.7-2對(duì)話式智能BI產(chǎn)品演示.mp4

16.3-3交互原型工具選型比較.mp4

160.7-3基于知識(shí)圖譜的智能BI產(chǎn)品講解.mp4

162.7-5多倫對(duì)話模式說明.mp4

163.7-6對(duì)話式智能BI迭代路徑.mp4

164.大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)倉庫.mp4

165.1-1數(shù)據(jù)倉庫概念.mp4

166.1-2數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu).mp4

168.2-1數(shù)據(jù)倉庫分層設(shè)計(jì).mp4

170.2-3維度建模詳解.mp4

171.3-1離線數(shù)倉業(yè)務(wù)場景介紹.mp4

172.3-2數(shù)據(jù)總線規(guī)劃設(shè)計(jì).mp4

173.3-3滴滴案例-數(shù)倉分層設(shè)計(jì).mp4

174.3-4產(chǎn)品演示數(shù)據(jù)開發(fā).mp4

177.4-3實(shí)時(shí)數(shù)倉技術(shù)組件Kafka與Flink特性.mp4

179.5-1數(shù)據(jù)模型架構(gòu)原則.mp4

180.5-2數(shù)倉公共開發(fā)規(guī)范.mp4

181.5-3數(shù)倉各層開發(fā)規(guī)范.mp4

182.5-4數(shù)倉命名規(guī)范.mp4

184.6-2數(shù)據(jù)質(zhì)檢流程.mp4

185.6-3數(shù)據(jù)質(zhì)量具體檢核規(guī)則.mp4

186.6-4數(shù)據(jù)質(zhì)檢產(chǎn)品案例.mp4

187.7-1ETL與ELT數(shù)據(jù)集成架構(gòu).mp4

189.7-3企業(yè)主數(shù)據(jù)落地方案.mp4

190.課程介紹.mp4

191.1-1中臺(tái)化與平臺(tái)化.mp4

193.1-3數(shù)據(jù)中臺(tái)的價(jià)值驅(qū)動(dòng)力.mp4

195.1-5數(shù)據(jù)中臺(tái)和數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別.mp4

196.1-6離線與實(shí)時(shí)數(shù)倉的區(qū)別.mp4

197.2-1業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化.mp4

198.2-2業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化六大現(xiàn)狀.mp4

199.2-3數(shù)據(jù)資產(chǎn)化.mp4

200.3-1數(shù)據(jù)建設(shè)之存通用.mp4

201.3-2數(shù)據(jù)同步與集成架構(gòu).mp4

202.3-3企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用分析.mp4

203.4-1用戶行為數(shù)據(jù)分析-DataVault模型.mp4

206.4-4標(biāo)簽畫像建模.mp4

208.4-6智能搜索建模.mp4

209.5-1數(shù)據(jù)中臺(tái)與BI應(yīng)用.mp4

210.5-2數(shù)據(jù)中臺(tái)與AI應(yīng)用.mp4

212.6-2數(shù)據(jù)中臺(tái)存儲(chǔ)底座趨勢洞察.mp4

213.7-1數(shù)據(jù)平臺(tái)正成為企業(yè)核心競爭力.mp4

215.7-3從0-1數(shù)據(jù)集成平臺(tái)邏輯與產(chǎn)品案例.mp4

216.7-4從0-1指標(biāo)管理平臺(tái)邏輯與數(shù)據(jù)案例推演.mp4

217.7-5從0-1離線開發(fā)平臺(tái)邏輯與案例.mp4

218.7-6從0-1實(shí)時(shí)開發(fā)平臺(tái)邏輯與案例.mp4

219.7-7從0-1落地標(biāo)簽畫像平臺(tái)架構(gòu)原型產(chǎn)品案例.mp4

22.4-2帶你寫好DRD文檔.mp4

220.7-8從0-1落地?cái)?shù)據(jù)質(zhì)檢平臺(tái)案例剖析.mp4

223.數(shù)據(jù)中臺(tái)-落地全案.mp4

224.最新課程介紹.mp4

226.1-2什么是知識(shí)圖譜.mp4

227.1-3知識(shí)圖譜的表示.mp4

228.1-4知識(shí)圖譜的計(jì)算.mp4

229.1-5知識(shí)圖譜的存儲(chǔ).mp4

23.4-3產(chǎn)品經(jīng)理必會(huì)流程圖.mp4

230.1-6知識(shí)圖譜與人工智能的關(guān)系.mp4

231.2-1知識(shí)圖譜落地流程.mp4

232.2-2知識(shí)圖譜技術(shù)選型6大思考.mp4

235.2-5知識(shí)圖譜規(guī)則應(yīng)用設(shè)計(jì).mp4

236.2-6金融風(fēng)控圖譜詳解.mp4

237.2-7圖譜可視化分析實(shí)例.mp4

239.3-2代碼實(shí)戰(zhàn)講解圖譜創(chuàng)建與查詢.mp4

24.4-4產(chǎn)品1-10階段.mp4

240.3-3知識(shí)圖譜算法.mp4

241.3-4算法之社區(qū)發(fā)現(xiàn).mp4

242.4-1知識(shí)圖譜8大應(yīng)用場景.mp4

244.4-3知識(shí)圖譜在其他領(lǐng)域的應(yīng)用舉例.mp4

246.5-1工具化知識(shí)圖譜國外內(nèi)產(chǎn)品詳解.mp4

247.5-2知識(shí)圖譜架構(gòu)設(shè)計(jì).mp4

248.5-3工具化知識(shí)圖譜落地實(shí)例.mp4

25.4-5總結(jié).mp4

250.6-1智能問答產(chǎn)品說明.mp4

251.6-2構(gòu)建智能問答邏輯（NL2SQL）.mp4

252.6-3智能問答NLP流程.mp4

253.6-4智能問答語料使用.mp4

254.6-5智能問答模型選用對(duì)比.mp4

255.7-1本套課程總結(jié).mp4

257.1-1人工智能-面向未來的第四次技術(shù)革命.mp4

258.1-2大數(shù)據(jù)與人工智能.mp4

259.1-3身邊常見智能場景初探.mp4

26.5-1數(shù)據(jù)分析能力認(rèn)知.mp4

261.1-5智適應(yīng)教育有多智能.mp4

262.2-1機(jī)器學(xué)習(xí)_深度學(xué)習(xí)_強(qiáng)化學(xué)習(xí)各自解決什么問題.mp4

263.2-2人臉識(shí)別-AI產(chǎn)品經(jīng)理需要了解的CV通識(shí)-.mp4

264.2-3從;轉(zhuǎn)文字;到科大訊飛–語音識(shí)別與NLP-.mp4

265.2-4知識(shí)圖譜在各領(lǐng)域的應(yīng)用與發(fā)展趨勢.mp4

266.3-1機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典五大模型和應(yīng)用解析.mp4

268.3-3案例拆解-企業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘解決方案.mp4

269.4-1抖音推薦算法講解.mp4

27.5-2如何破除思維誤區(qū).mp4

270.4-2從0到1打造推薦系統(tǒng)-搭建框架.mp4

271.4-3從0到1打造推薦系統(tǒng)-數(shù)據(jù)準(zhǔn)備.mp4

274.5-2機(jī)器視覺難點(diǎn)、8大任務(wù)、原理、常見場景.mp4

277.6-1知識(shí)圖譜落地流程.mp4

278.6-2知識(shí)圖譜設(shè)計(jì)方法.mp4

279.6-3知識(shí)圖譜助力企業(yè)風(fēng)控平臺(tái).mp4

280.6-4智能聊天機(jī)器人產(chǎn)品剖析.mp4

281.6-5企業(yè)客服對(duì)話機(jī)器人0-1搭建.mp4

283.產(chǎn)品經(jīng)理如何設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)埋點(diǎn).mp4

284.產(chǎn)品經(jīng)理如何設(shè)計(jì)指標(biāo)字典.mp4

285.資料庫介紹.mp4

286.大廠成長案例資料庫.html

29.5-4數(shù)據(jù)分析的通用流程.mp4

31.5-6數(shù)據(jù)分析-案例分析.mp4

33.6-2業(yè)務(wù)指標(biāo)體系.mp4

36.6-5滴滴RFM模型實(shí)戰(zhàn).mp4

39.8-2C端與B端賽道比較.mp4

40.9-1盤點(diǎn)面試常見問題.mp4

41.9-2企業(yè)崗位生成與JD匹配.mp4

42.9-3高質(zhì)量簡歷特點(diǎn)總結(jié).mp4

43.9-4高質(zhì)量簡歷詳細(xì)講解.mp4

44.10-1自我介紹環(huán)節(jié).mp4

45.10-2工作履歷交流環(huán)節(jié).mp4

46.10-3自由交流環(huán)節(jié).mp4

47.10-4面試官如何記錄面試過程的.mp4

48.10-5作品關(guān).mp4

49.10-6筆試關(guān).mp4

51.10-8面試中常用的一些小技巧.mp4

52.0.課程介紹-整體.mp4

53.1.認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理-章節(jié)導(dǎo)讀.mp4

54.1-1認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)產(chǎn)品.mp4

55.1-2數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理分類.mp4

56.1-3數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理職業(yè)選擇.mp4

57.2.數(shù)據(jù)思維養(yǎng)成-章節(jié)導(dǎo)讀.mp4

59.2-2數(shù)據(jù)分析能力認(rèn)知.mp4

60.2-3盤點(diǎn)企業(yè)5大數(shù)據(jù)分析場景.mp4

61.2-4數(shù)據(jù)分析-案例分析.mp4

62.3.數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的數(shù)據(jù)分析能力-章節(jié)導(dǎo)讀.mp4

63.3-1數(shù)據(jù)PM掌握數(shù)據(jù)分析到什么程度.mp4

64.3-2SQL查詢語言.mp4

65.3-3SQL案例講解.mp4

66.3-4可視化分類-框架-產(chǎn)品.mp4

68.3-6統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí).mp4

69.3-7搭建數(shù)據(jù)看板案例.mp4

70.4.用戶產(chǎn)品數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法論-章節(jié)導(dǎo)讀.mp4

72.4-2用數(shù)據(jù)策略提升產(chǎn)品體驗(yàn).mp4

76.5-1數(shù)據(jù)埋點(diǎn)采集之道.mp4

77.5-2選擇最佳埋點(diǎn)方案.mp4

78.5-3埋點(diǎn)采集案例講解.mp4

81.6-1常見指標(biāo)體系分析.mp4

83.6-3三個(gè)常見指標(biāo)拆解案例-.mp4

84.6-4-5大業(yè)務(wù)指標(biāo)體系.mp4

86.7-1同期群分析.mp4

87.7-2用LTV衡量用戶價(jià)值.mp4

89.7-4電商歸因模型.mp4

91.8-1AB測試方法與流程.mp4

93.8-3-AB測試-拉新策略案例解析.mp4

94.8-4-AB測試-流失召回案例解析.mp4

95.8-5-AB測試-算法迭代案例解析.mp4

99.9-2滴滴RFM模型實(shí)戰(zhàn).mp4

01.課程介紹.mp4

04.1-3產(chǎn)品全生命周期管理.mp4

08.1-7總結(jié).mp4

09.2-1戰(zhàn)略分析市場分析.mp4

100.9-3構(gòu)建標(biāo)簽類目體系.mp4

106.10-3從0到1打造推薦系統(tǒng)-搭建框架.mp4

107.10-4從0到1打造推薦系統(tǒng)-數(shù)據(jù)準(zhǔn)備.mp4

109.10-6電商平臺(tái)推薦案例.mp4

11.2-3需求分析方法論.mp4

116.12.B端數(shù)據(jù)產(chǎn)品道與術(shù)-章節(jié)導(dǎo)讀.mp4

118.12-2B端數(shù)據(jù)產(chǎn)品工作范圍案例剖析.mp4

119.12-3B端創(chuàng)意性數(shù)智化場景舉例.mp4

120.13-1.數(shù)據(jù)中臺(tái)數(shù)據(jù)產(chǎn)品.mp4

128.13-9從0-1落地?cái)?shù)據(jù)質(zhì)檢平臺(tái)案例剖析.mp4

13.2-5總結(jié).mp4

133.14-2面試中的小技巧.mp4

134.14-3破解三個(gè)面試中的靈魂問題.mp4

136.15-1產(chǎn)品人的向上管理.mp4

137.智能BI課程介紹.mp4

138.1-1BI基本概念.mp4

140.2-1可視化分類-框架-產(chǎn)品.mp4

145.3-3數(shù)據(jù)分析案例.mp4

147.4-1指標(biāo)梳理方法.mp4

148.4-2指標(biāo)管理平臺(tái).mp4

149.4-3指標(biāo)應(yīng)用案例.mp4

150.5-1維度建模方法.mp4

152.5-3實(shí)時(shí)數(shù)倉場景與邏輯架構(gòu).mp4

154.6-2BI工具側(cè)0-1實(shí)現(xiàn)路徑.mp4

161.7-4對(duì)話式智能BI技術(shù)方案.mp4

167.1-3數(shù)據(jù)倉庫術(shù)語解析.mp4

169.2-2數(shù)倉建模方法.mp4

17.3-4-AXURE-APP設(shè)計(jì).mp4

175.4-1實(shí)時(shí)計(jì)算場景.mp4

176.4-2實(shí)時(shí)數(shù)倉演進(jìn)及其加工邏輯.mp4

178.4-4手把手帶你寫FlinkSQL實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)計(jì)算.mp4

18.3-5AXURE中的高級(jí)用法.mp4

183.6-1數(shù)據(jù)治理方法.mp4

188.7-2ETL數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換組件.mp4

19.3-6開展一場有效的交互評(píng)審.mp4

192.1-2數(shù)據(jù)中臺(tái)的由來.mp4

194.1-4數(shù)據(jù)中臺(tái)的能力范式.mp4

20.3-7總結(jié).mp4

204.4-2多維分析CUBE模型.mp4

205.4-3業(yè)務(wù)數(shù)倉建模-維度建模.mp4

207.4-5知識(shí)圖譜建模.mp4

21.4-1帶你寫好PRD.mp4

211.6-1賦能行業(yè)的數(shù)據(jù)中臺(tái).mp4

214.7-2數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)方法論.mp4

221.7-9從0-1落地?cái)?shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái).mp4

222.7-10從0-1落地BI平臺(tái)的心得體會(huì)分分享.mp4

225.1-1認(rèn)識(shí)知識(shí)圖譜.mp4

233.2-3知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)收集.mp4

234.2-4知識(shí)圖譜設(shè)計(jì)四原則.mp4

238.3-1圖數(shù)據(jù)庫選型.mp4

243.4-2知識(shí)圖譜7大主流行業(yè)應(yīng)用.mp4

245.4-4認(rèn)知計(jì)算平臺(tái)概要.mp4

249.5-4知識(shí)圖譜落地實(shí)踐思考.mp4

256.AI產(chǎn)品經(jīng)理.mp4

260.1-4掌握AI的三層架構(gòu).mp4

267.3-2AI服務(wù)0-1搭建流程.mp4

272.4-4電商平臺(tái)推薦案例.mp4

273.5-1計(jì)算機(jī)視覺要解決的問題和主流落地項(xiàng)目.mp4

275.5-3物體檢測、實(shí)例分割、圖像識(shí)別等常用算法.mp4

276.5-4案例拆解-企業(yè)計(jì)算機(jī)視覺項(xiàng)目案例.mp4

28.5-3數(shù)據(jù)分析思維的養(yǎng)成.mp4

282.6-6從0-1搭建對(duì)話式智分析平臺(tái).mp4

30.5-5數(shù)據(jù)分析常用的使用場景.mp4

32.6-1OneData指標(biāo)體系.mp4

34.6-3電商歸因模型.mp4

35.6-4抖音背后的推薦算法解密.mp4

37.6-6摁不住的拼多多.mp4

38.8-1產(chǎn)品經(jīng)理分類.mp4

50.10-7談錢不傷感情.mp4

58.2-1數(shù)據(jù)思維.mp4

67.3-5可視化圖形交互動(dòng)作.mp4

71.4-1數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品迭代方法.mp4

73.4-3數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)精細(xì)化運(yùn)營.mp4

74.4-4從0到1數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)四步進(jìn)階法.mp4

75.5.數(shù)據(jù)采集-數(shù)據(jù)埋點(diǎn)案例-章節(jié)導(dǎo)讀.mp4

79.5-4埋點(diǎn)采集背后的DataVault存儲(chǔ)模型.mp4

80.6.指標(biāo)體系設(shè)計(jì)-章節(jié)導(dǎo)讀.mp4

82.6-2制定北極星指標(biāo)三部走.mp4

85.7.數(shù)據(jù)產(chǎn)品常用分析模型-章節(jié)導(dǎo)讀.mp4

88.7-3用漏斗分析業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化避開4大坑.mp4

90.8.AB測試方法與案例-章節(jié)導(dǎo)讀.mp4

92.8-2-AB測試-詳情頁優(yōu)化案例解析.mp4

96.8-6-AB測試-商城首頁改版案例解析.mp4

97.9.標(biāo)簽畫像驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品運(yùn)營-章節(jié)導(dǎo)讀.mp4

98.9-1認(rèn)識(shí)用戶畫像.mp4