3 курса в 1
Level-Up hardskills навыков продакта

Вы на практике освоите ключевые hardskills необходимые для роста продакта в сторону Senior и CPO:
Разберем: от работы с SQL для анализа данных до менеджмента BigData-продуктов и составления бюджета и P&L
- 3 месяца
Длительность
- в удобное время
Онлайн
- на практике
Обучение
- навсегда
Доступ к курсу
Что вы получите
Трудоустройство
карьерные консультации, помощь в подготовке портфолио и составлении продающего резюме
Поддержка ментором
прохождение курса с удобной вам скоростью
Акцент на практику
практика после каждой из 34 лекций на кейсах ведущих компаний рынка
Ваша будущая зарплата: от 180.000 рублей
Сейчас на рынке более 2400+ вакансий для Middle и Senior продактов от ведущих компаний (с которыми мы сотрудничаем) — Яндекс, Skyeng, Nimax, Сбербанк, Selectel, Avito и другие.

Мы поможем вам получить необходимые навыки, собать проекты для вашего резюме и получить достойную работу в интересующей вас компании.
Чему вы научитесь
Навыки работы с SQL
Не ждать аналитиков, а самим быстро получать необходимые данные и проводить анализ и поиск точек роста продукта
Менеджмент BigData-продуктов
Быстрый старт: работа с ML-командой, определение бизнесовых точек роста, работа с датасетами и моделями,
Яндекс.Толока и Google's AutoML
Финасы: бюджетирование и P&L
Необходимые навыки для любого руководителя уровня Senior или C-level. Разберём инструменты на прикладных кейсах и дадим шаблоны
Инструменты Senior Product и CPO
Построение процессов, управление группой продактов, принципы среднесрочного планирования и работы со стратегией
Как проходит обучение
Изучаете тему
В курсе — полезные видеоуроки
Выполняете домашнее задание
В том темпе, в котором вам удобно
Общаетесь с наставником
Закрепляете знания и исправляете ошибки
Защищаете дипломный проект
И дополняете им свое портфолио
Подробнее о курсе
  • 34 блока и 34 практических задания от практиков рынка с проверкой
  • Курс можно проходить со своей скоростью на нашей платформе
  • По ходу курса мы помогаем вам с трудоустройством и подготовкой к собеседованиям
  • Нетворкинг: общение внутри группы курса и поддержка ментора
Курс #1 "Инструменты Senior-продакта и CPO"
(16 лекций и воркшопов)
  • Блок 1: "OKR и среднесрочное планирование"
    • OKR подход
    • практика составления OKR
    • простройка связи OKR с краткосрочной и долгосрочной стратегиями
  • Блок 2: "Стратегическое мышление для Senior продакта"
    • подходы к построению стратегии
    • ошибки на пути к работе над стратегией
    • прикладной баланс стратегии и тактики
  • Блок 3: "Работа с бюджетами"
    • способы работы с бюджетами
    • бюджет и P&L
    • практика построение бюджетов компании и продуктовой команды
  • Блок 4: "Дизайн-мышление для Senior продакта"
    • подходы к дизайн-мышлению
    • практика на реальных кейсах
    • разбор типовых ошибок
  • Блок 5: "Выход с продуктом на международные рынки. Расчёт рынка и доли"
    • выбор международного направления
    • шаги по "высадке" на новый рынок
    • разбор частотных схем на прикладных кейсах
  • Блок 6: "Менеджмент AI & BigData-продуктов"
    • отличия BigData-продуктов от обычных
    • технические и бизнесовые нюансы
    • как и какие скиллы стоит подтягивать
  • Блок 7: "Кастомные метрики продукта"
    • нюансы выбора продуктовых метрик
    • работа и подводные камни кастомных метрик
  • Блок 8: "Как проверять гипотезы без программирования (zero coding)"
    • подход ZeroCoding
    • инструментарий
    • практика и сбор собственных продуктов быстро и без программирования
  • Блок 9: "Feature Adoption"
    • подход Feature Adoption
    • границы применимости и практика
  • Блок 10: "Product Marketing Manager"
    • работа продакта с маркетинговой командой
    • нюансы и подводные камни
  • Блок 11: "Technical Product Manager"
    • работа продакта с командой внутренних сервисов
    • нюансы и подводные камни
  • Блок 12: "Как растить компетенции в разных отраслях: кейсы финтех, игры, дейтинг, медтех, e-com, другое"
    • отличия роста продакта в зависимости от отраслей
    • разбор скиллсета
  • Блок 13: "Как расти в директора по продуктам"
    • требования к CPO, один день и неделя жизни CPO
    • прохождение собеседований на CPO
    • необходимый скиллсет и хаки для его быстрого роста
  • Блок 14: "Инструменты Senior Product и CPO"
    • типичный инструментарий для Senior Product и CPO
    • практика и разбор кейсов
  • Блок 15: "Построение процессов в продуктовой команде, people management"
    • работа с наймом, как супер-способность Senior-ролей
    • подход к росту и увольнению
    • сбор сильной команды и челленджинг процессов в ней
Курс #2 "Менеджмент AI и BigData-продуктов"
(6 блоков и воркшопов)
  • Блок 1: "Определение бизнесовых точек роста компании, в которых может помочь ML"
      ● AI-продукты и тренды их внедрения.
      ● Обзор продуктов, которые используют AI.
      ● Объясняем, зачем компаниям нужен AI/ML.
      ● Детальный разбор 1-2 продуктов и необходимости использования ML в них.
      ● Учимся разбираться, в каких случаях поможет ML, а в каких нет.
      ● Учимся понимать, какие проблемы проще решить с помощью AI/ML, а какие сложно.
      ● Постановка чётких целей для AI/BigData-проектов.
    • Блок 2: "Чеклист внедрения ML-задач в компании и команде"
      ● AI для ваших задач. Построение AI-стратегии.
      ● Оценка профита от внедрения AI/ML-функциональности.
      ● Оценка трудоёмкости AI/ML-задач для правильного планирования.
      ● Как снизить риски неудачного завершения AI/ML-проектов.
      ● Разбор кейсов внедрения и оценки AI-задач.
    • Блок 3: "Лучшие практики работы с BigData/ML-командой"
      ● Разбираем, какие нюансы (новые типы принимаемых решений) приходится принимать менеджеру по продукту при общении с AI/ML-командой.
      ● Достаточно ли обучена выборка? Чистые ли данные? Выбрали ли мы правильный набор данных? В чём могу быть проблемы на продакшене?
      ● Глоссарий основных терминов (learning, unsupervised learning, neural networks).
      ● Построение правильной культуры в команде. Как тестировать ML-продукты.
    • Блок 4: "Работа с датасетами и моделями. Выбор фичей"
      ● В чём сила и нюансы датасетов. Как происходит сбор и очистка данных и что об этом должен знать менеджер.
      ● Юридические стороны вопроса.
      ● Что такое «фичи» в ML и как их правильно выбирать.
      Выбор и составление модели. Как выбирают и обучают модель.
      ● Реальный пример с использованием инструмента Google's AutoML.
      ● Описание стандартных кейсов: обработка видео, эмоции, работа с изображениями, вытаскивание параметров.
    • Блок 5: "Workshop: создание и запуск датасета"
      ● Практическая работа с инструментами Яндекс.Толока и Google's AutoML.
      ● Создаём датасет, выбираем фичи, получаем первый результат и сами понимаем как работает ML-команда.

      Что узнаю: пойму, что в работе AI/BigData-инженеров нет никакой магии :)
    • Блок 6: "Валидация бизнес-результатов запуска AI/ML-функциональности"
      ● Разбираемся, как измерять профит и принимать решения по собранным моделям.
      ● В каких случаях не стоит выкатывать в продакшен полученные модели.
      ● Поддержка внедренных ML- и BigData-решений.
      Что узнаю: научусь оценивать запуски AI/BigData-функциональности и выстраивать работу по её поддержанию и развитию
    Курс #3 "SQL для продактов"
    (13 лекций и воркшопов)
    • Блок 1: "Введение в блок SQL"
      • как изучать с 0?
      • чем полезен SQL и где применяется
      • первая практика
    • Блок 2: "SQL: Извлечение и фильтрация данных (часть 1)"
      • учимся работать с извлечением данных
      • практика
    • Блок 3: "SQL: Извлечение и фильтрация данных (часть 2)"
      • учимся работать с фильтрацией данных
      • практика
    • Блок 4: "SQL: Преобразование и сортировка данных (часть 1)"
      • работаем с преобразованием данных
      • практикуем и изучаем языковые конструкции
    • Блок 5: "SQL: Преобразование и сортировка данных (часть 2)"
      • работаем с сортировкой данных
      • практикуем и изучаем языковые конструкции
    • Блок 6: "Группировка данных"
      • кейсы группировки данных
      • учимся работать с группировкой данных
    • Блок 7: "Введение в базы данных"
      • разбираемся как устроена база данных
      • нюансы баз данных и SQL-запросов
    • Блок 8: "SQL: Объединение таблиц"
      • разбираемся как брать данные из нескольких таблиц
      • практика объединения данных
    • Блок 9: "SQL: Вложенные запросы (подзапросы)"
      • разбираемся как создавать вложенные запросы и зачем это нужно
      • практика работы с подзапросами
    • Блок 10: "SQL: Обновление, добавление и удаление данных"
      • сложные операции с данными: обновление, добавление и удаление
      • бережно практикуем и закрепляем материал
    • Блок 11: "SQL: Создание, изменение и удаление таблиц"
      • прорабатываем работу с таблицами и нюансы
      • практика по созданию и изменению таблиц
    • Блок 12: "SQL: Advanced"
      • разбираем подводные камни в SQL
      • практикуем сложные запросы
    • Блок 13: "SQL: Обзор основных программ"
      • закрепляем изученные материалы
      • практикуем различные инструменты для работы с SQL-запросами
    Цифровой сертификат
    Выпускники получают сертификат об успешном прохождении курса — что, вместе с дипломным проектом, будет хорошим аргументом при трудоустройстве
    Куда трудоустраиваются студенты
    Помогаем нашим студентам попадать на собеседования и устраиваться на работу
    • 1
      Портфолио на реальных кейсах
      помогаем на наших реальных кейсах сделать практические задания, чтобы представить результаты на собеседовании
    • 2
      Подготовка резюме
      помогаем собрать твой опыт в достойное резюме, подходящее для работодателя
    • 3
      Папочка с резюме
      помещаем резюме наших учеников в специальную "папочку" в которую регулярно приходят HR и руководители, и приглашают студентов на собеседования
    • 4
      Подготовка к собеседованию
      помогаем подготовиться к собесу и пройти тестовый собес с нашим ментором
    • 5
      Помощь на испытательном сроке
      помогаем уже после трудоустройства удержаться на испытательном сроке
    • 6
      Защита диплома
      потенциальные работодатели присутствуют на защите дипломов наших учеников
    Спикеры курса
    • Михаил Карпов
      Директор по продукту,
      Skyeng, ex-VK/Яндекс
    • Илья Красинский
      CEO,
      Rick.ai, ex-LinguaLeo
    • Ксения Петрова
      Head of monetization,
      Skyeng
    • Андрей Менде
      Product Owner,
      Booking.com
    • Анна Атласова
      Business Intelligence Analyst,
      Booking.com
    • Анна Морозова
      Менеджер-аналитик,
      Яндекс
    Как выглядит платформа?
    Часто задаваемые вопросы
    Error get alias
    Вопросы по платформе и контенту
    Стоимость обучения:
    75000₽/45000₽
    При беспроцентной рассрочке на 24 месяца