Курс: AI-Product Manager

Количество часов (с учетом выполнения домашнего задания): 80
Спикеры:

• Алексей Авдей, Директор сайта sberbank.ru в Сбербанк
• Роман Абрамов, исполнительный директор Сберавто
• Андрей Менде, Product Manager @ Booking.com
• Алексей Чернобровов и Ксения Петрова, Head of Monetization Skyeng
• Михаил Карпов, ex-директор по продукту Skyeng
• Владимир Калмыков – Booking.com, Group PM (Tech) и Михаил Ильичев – PM / Tech PM в заказной разработке Banana.international, ex-Rambler Group
• Аня Атласова, Business Intelligence Analyst, Amazon
• Ксения Лисицина, Rubbles, Ml-engeneerДанил Семенов, Data Scientist, Pikabu
• Башлыков Николай, Head of Data Science, Wheely Quants Manager, EY Applied Mathematics & Computer Science, MSU
• Андрей Анисимов, Senior Data Scientist, Sber Kaggle Competitions Expert
• Николай Макаров, Principal Architect в компании Aligned Research Group
• Володя Горовой, Head of ML team, Yandex.Classifieds

Практика:

• Проведем оценку идеи ML продукта по чек-листу
• Как не совершать ошибок с данными
• Разберем, с чего начать и как сопроводить построение микросервиса для функционала нотификаций в рамках уже существующего продукта
• Будем писать запросы на SQL
• Извлечем данные Airbnb по различным условиям
• Понятие нейрона и нейросети
• Построим простую item-based рекомендацию для пользователя
• Составим план работы по внедрению Data Science решения в бизнес-процесс Вашего продукта, оценить возможные сроки каждого этапа
• Дополним план работы по внедрению Data Science решения
• Взглянем с высоты птичьего полета на разные технические решения, использующиеся для построения аналитических пайплайнов

Инструменты:

• Задача о предсказании рейтинга поста
• Построение модели полносвязной нейросетиJupyter Notebook (JupyterLab)
• Docker, docker-compose
• Altair
• Apache Superset
• Grafana (node_exporter + Prometheus)

По итогу курса студент научится: определять бизнесовые точки роста компании, в которых может помочь MLAI-продукты и машинное обучение, работе с BigData/ML-командой, обучится блоку SQL и работе с данными и условиями, познакомится с машинным обучением, узнает что такое нейронные сети и как организовать команду, поработает в Hadoop и MapReduce, узнает о Soft skills для продакта.