3qyyds元神數據產品 AI 產品通關上岸，創建能帶來商業價值的 AI 產品，學習 AI 產品開發（276堂課）

数据产品 AI产品 通关上岸，创建能带来商业价值的AI产品，学习AI产品开发流程

人工智能快速渗入到各个行业，AI产品经理缺口高达6.8万，成为稀缺人才。「AI产品经理」项目面向想要通过AI技术推动业务发展的产品经理以及商业领导者。

将介绍如何创建能带来商业价值的AI产品，学习AI产品开发流程。你将跟LineLian学习案例研究、创建数据集，并构建AI模型，熟练掌握各种AI概念和实用技能并能够构思、开发、评估和实施基于人工智能技术的新产品。

而数据产品经理也是时下的热门岗位。

两者关系是，AI产品经理以数据为基础，数据产品经理发展的晋级阶段是AI产品经理。

课程目录

02.1-1产品、产品思维与产品经理.mp4

03.1-2经理的内功心法.mp4

05.1-4互联网常见盈利模式.mp4

06.1-5产品经理的职业生涯规划.mp4

07.1-6产品经理的一天是怎样的.mp4

10.2-2竞品分析.mp4

101.9-4用户画像精细化运营平台.mp4

102.9-5用户画像底层存储.mp4

103.10.数据策略之搜索与推荐-章节导读.mp4

104.10-1走进搜索推荐策略数据产品.mp4

105.10-2抖音背后的推荐机制.mp4

108.10-5搜索推荐内容总结.mp4

110.11.数据产品进阶-数据仓库-章节导读.mp4

111.11-1数据仓库说明与业务场景.mp4

112.11-2数据仓库分层设计案例.mp4

113.11-3从0-1离线数仓的案例推演析.mp4

114.11-4ETL数据转换组件.mp4

115.11-5从0-1实时数仓案例数据推演.mp4

117.12-1盘点一下B端产品.mp4

12.2-4战略分析：商业分析.mp4

121.13-2数据平台正成为企业核心竞争力.mp4

122.13-3数据中台建设方法论.mp4

123.13-4从0-1数据集成平台逻辑与产品案例.mp4

124.13-5从0-1指标管理平台逻辑与数据案例推演.mp4

125.13-6从0-1离线开发平台逻辑与案例.mp4

126.13-7从0-1实时开发平台逻辑与案例.mp4

127.13-8从0-1落地标签画像平台架构原型产品案例.mp4

129.13-10从0-1落地数据服务平台.mp4

130.13-11从0-1落地BI平台的心得体会分分享.mp4

131.14.求职面试技巧-章节导读.mp4

132.14-1面试前的准备.mp4

135.15.产品人的职业成长-章节导读.mp4

139.1-2BI架构.mp4

14.3-1实战思维导图.mp4

141.2-2可视化图形交互动作.mp4

142.2-3统计学基础知识.mp4

143.3-1数字大屏.mp4

144.3-2仪表板.mp4

146.3-4复杂报表.mp4

15.3-2交互设计原则.mp4

151.5-2离线数仓案例.mp4

153.6-1产品战略分析.mp4

155.6-3BI业务侧关注内容.mp4

156.6-4业务指标体系.mp4

157.6-5BI性能提升之路.mp4

158.7-1产品战略分析.mp4

159.7-2对话式智能BI产品演示.mp4

16.3-3交互原型工具选型比较.mp4

160.7-3基于知识图谱的智能BI产品讲解.mp4

162.7-5多伦对话模式说明.mp4

163.7-6对话式智能BI迭代路径.mp4

164.大数据时代的数据仓库.mp4

165.1-1数据仓库概念.mp4

166.1-2数据仓库架构.mp4

168.2-1数据仓库分层设计.mp4

170.2-3维度建模详解.mp4

171.3-1离线数仓业务场景介绍.mp4

172.3-2数据总线规划设计.mp4

173.3-3滴滴案例-数仓分层设计.mp4

174.3-4产品演示数据开发.mp4

177.4-3实时数仓技术组件Kafka与Flink特性.mp4

179.5-1数据模型架构原则.mp4

180.5-2数仓公共开发规范.mp4

181.5-3数仓各层开发规范.mp4

182.5-4数仓命名规范.mp4

184.6-2数据质检流程.mp4

185.6-3数据质量具体检核规则.mp4

186.6-4数据质检产品案例.mp4

187.7-1ETL与ELT数据集成架构.mp4

189.7-3企业主数据落地方案.mp4

190.课程介绍.mp4

191.1-1中台化与平台化.mp4

193.1-3数据中台的价值驱动力.mp4

195.1-5数据中台和数据仓库的区别.mp4

196.1-6离线与实时数仓的区别.mp4

197.2-1业务数据化.mp4

198.2-2业务数据化六大现状.mp4

199.2-3数据资产化.mp4

200.3-1数据建设之存通用.mp4

201.3-2数据同步与集成架构.mp4

202.3-3企业数据应用分析.mp4

203.4-1用户行为数据分析-DataVault模型.mp4

206.4-4标签画像建模.mp4

208.4-6智能搜索建模.mp4

209.5-1数据中台与BI应用.mp4

210.5-2数据中台与AI应用.mp4

212.6-2数据中台存储底座趋势洞察.mp4

213.7-1数据平台正成为企业核心竞争力.mp4

215.7-3从0-1数据集成平台逻辑与产品案例.mp4

216.7-4从0-1指标管理平台逻辑与数据案例推演.mp4

217.7-5从0-1离线开发平台逻辑与案例.mp4

218.7-6从0-1实时开发平台逻辑与案例.mp4

219.7-7从0-1落地标签画像平台架构原型产品案例.mp4

22.4-2带你写好DRD文档.mp4

220.7-8从0-1落地数据质检平台案例剖析.mp4

223.数据中台-落地全案.mp4

224.最新课程介绍.mp4

226.1-2什么是知识图谱.mp4

227.1-3知识图谱的表示.mp4

228.1-4知识图谱的计算.mp4

229.1-5知识图谱的存储.mp4

23.4-3产品经理必会流程图.mp4

230.1-6知识图谱与人工智能的关系.mp4

231.2-1知识图谱落地流程.mp4

232.2-2知识图谱技术选型6大思考.mp4

235.2-5知识图谱规则应用设计.mp4

236.2-6金融风控图谱详解.mp4

237.2-7图谱可视化分析实例.mp4

239.3-2代码实战讲解图谱创建与查询.mp4

24.4-4产品1-10阶段.mp4

240.3-3知识图谱算法.mp4

241.3-4算法之社区发现.mp4

242.4-1知识图谱8大应用场景.mp4

244.4-3知识图谱在其他领域的应用举例.mp4

246.5-1工具化知识图谱国外内产品详解.mp4

247.5-2知识图谱架构设计.mp4

248.5-3工具化知识图谱落地实例.mp4

25.4-5总结.mp4

250.6-1智能问答产品说明.mp4

251.6-2构建智能问答逻辑（NL2SQL）.mp4

252.6-3智能问答NLP流程.mp4

253.6-4智能问答语料使用.mp4

254.6-5智能问答模型选用对比.mp4

255.7-1本套课程总结.mp4

257.1-1人工智能-面向未来的第四次技术革命.mp4

258.1-2大数据与人工智能.mp4

259.1-3身边常见智能场景初探.mp4

26.5-1数据分析能力认知.mp4

261.1-5智适应教育有多智能.mp4

262.2-1机器学习_深度学习_强化学习各自解决什么问题.mp4

263.2-2人脸识别-AI产品经理需要了解的CV通识-.mp4

264.2-3从“转文字”到科大讯飞–语音识别与NLP-.mp4

265.2-4知识图谱在各领域的应用与发展趋势.mp4

266.3-1机器学习经典五大模型和应用解析.mp4

268.3-3案例拆解-企业机器学习与数据挖掘解决方案.mp4

269.4-1抖音推荐算法讲解.mp4

27.5-2如何破除思维误区.mp4

270.4-2从0到1打造推荐系统-搭建框架.mp4

271.4-3从0到1打造推荐系统-数据准备.mp4

274.5-2机器视觉难点、8大任务、原理、常见场景.mp4

277.6-1知识图谱落地流程.mp4

278.6-2知识图谱设计方法.mp4

279.6-3知识图谱助力企业风控平台.mp4

280.6-4智能聊天机器人产品剖析.mp4

281.6-5企业客服对话机器人0-1搭建.mp4

283.产品经理如何设计数据埋点.mp4

284.产品经理如何设计指标字典.mp4

285.资料库介绍.mp4

286.大厂成长案例资料库.html

29.5-4数据分析的通用流程.mp4

31.5-6数据分析-案例分析.mp4

33.6-2业务指标体系.mp4

36.6-5滴滴RFM模型实战.mp4

39.8-2C端与B端赛道比较.mp4

40.9-1盘点面试常见问题.mp4

41.9-2企业岗位生成与JD匹配.mp4

42.9-3高质量简历特点总结.mp4

43.9-4高质量简历详细讲解.mp4

44.10-1自我介绍环节.mp4

45.10-2工作履历交流环节.mp4

46.10-3自由交流环节.mp4

47.10-4面试官如何记录面试过程的.mp4

48.10-5作品关.mp4

49.10-6笔试关.mp4

51.10-8面试中常用的一些小技巧.mp4

52.0.课程介绍-整体.mp4

53.1.认识数据产品经理-章节导读.mp4

54.1-1认识数据产品.mp4

55.1-2数据产品经理分类.mp4

56.1-3数据产品经理职业选择.mp4

57.2.数据思维养成-章节导读.mp4

59.2-2数据分析能力认知.mp4

60.2-3盘点企业5大数据分析场景.mp4

61.2-4数据分析-案例分析.mp4

62.3.数据产品经理的数据分析能力-章节导读.mp4

63.3-1数据PM掌握数据分析到什么程度.mp4

64.3-2SQL查询语言.mp4

65.3-3SQL案例讲解.mp4

66.3-4可视化分类-框架-产品.mp4

68.3-6统计学基础知识.mp4

69.3-7搭建数据看板案例.mp4

70.4.用户产品数据驱动方法论-章节导读.mp4

72.4-2用数据策略提升产品体验.mp4

76.5-1数据埋点采集之道.mp4

77.5-2选择最佳埋点方案.mp4

78.5-3埋点采集案例讲解.mp4

81.6-1常见指标体系分析.mp4

83.6-3三个常见指标拆解案例-.mp4

84.6-4-5大业务指标体系.mp4

86.7-1同期群分析.mp4

87.7-2用LTV衡量用户价值.mp4

89.7-4电商归因模型.mp4

91.8-1AB测试方法与流程.mp4

93.8-3-AB测试-拉新策略案例解析.mp4

94.8-4-AB测试-流失召回案例解析.mp4

95.8-5-AB测试-算法迭代案例解析.mp4

99.9-2滴滴RFM模型实战.mp4

01.课程介绍.mp4

04.1-3产品全生命周期管理.mp4

08.1-7总结.mp4

09.2-1战略分析：市场分析.mp4

100.9-3构建标签类目体系.mp4

106.10-3从0到1打造推荐系统-搭建框架.mp4

107.10-4从0到1打造推荐系统-数据准备.mp4

109.10-6电商平台推荐案例.mp4

11.2-3需求分析方法论.mp4

116.12.B端数据产品道与术-章节导读.mp4

118.12-2B端数据产品工作范围案例剖析.mp4

119.12-3B端创意性数智化场景举例.mp4

120.13-1.数据中台数据产品.mp4

128.13-9从0-1落地数据质检平台案例剖析.mp4

13.2-5总结.mp4

133.14-2面试中的小技巧.mp4

134.14-3破解三个面试中的灵魂问题.mp4

136.15-1产品人的向上管理.mp4

137.智能BI课程介绍.mp4

138.1-1BI基本概念.mp4

140.2-1可视化分类-框架-产品.mp4

145.3-3数据分析案例.mp4

147.4-1指标梳理方法.mp4

148.4-2指标管理平台.mp4

149.4-3指标应用案例.mp4

150.5-1维度建模方法.mp4

152.5-3实时数仓场景与逻辑架构.mp4

154.6-2BI工具侧0-1实现路径.mp4

161.7-4对话式智能BI技术方案.mp4

167.1-3数据仓库术语解析.mp4

169.2-2数仓建模方法.mp4

17.3-4-AXURE-APP设计.mp4

175.4-1实时计算场景.mp4

176.4-2实时数仓演进及其加工逻辑.mp4

178.4-4手把手带你写FlinkSQL实现实时计算.mp4

18.3-5AXURE中的高级用法.mp4

183.6-1数据治理方法.mp4

188.7-2ETL数据转换组件.mp4

19.3-6开展一场有效的交互评审.mp4

192.1-2数据中台的由来.mp4

194.1-4数据中台的能力范式.mp4

20.3-7总结.mp4

204.4-2多维分析CUBE模型.mp4

205.4-3业务数仓建模-维度建模.mp4

207.4-5知识图谱建模.mp4

21.4-1带你写好PRD.mp4

211.6-1赋能行业的数据中台.mp4

214.7-2数据中台建设方法论.mp4

221.7-9从0-1落地数据服务平台.mp4

222.7-10从0-1落地BI平台的心得体会分分享.mp4

225.1-1认识知识图谱.mp4

233.2-3知识图谱数据收集.mp4

234.2-4知识图谱设计四原则.mp4

238.3-1图数据库选型.mp4

243.4-2知识图谱7大主流行业应用.mp4

245.4-4认知计算平台概要.mp4

249.5-4知识图谱落地实践思考.mp4

256.AI产品经理.mp4

260.1-4掌握AI的三层架构.mp4

267.3-2AI服务0-1搭建流程.mp4

272.4-4电商平台推荐案例.mp4

273.5-1计算机视觉要解决的问题和主流落地项目.mp4

275.5-3物体检测、实例分割、图像识别等常用算法.mp4

276.5-4案例拆解-企业计算机视觉项目案例.mp4

28.5-3数据分析思维的养成.mp4

282.6-6从0-1搭建对话式智分析平台.mp4

30.5-5数据分析常用的使用场景.mp4

32.6-1OneData指标体系.mp4

34.6-3电商归因模型.mp4

35.6-4抖音背后的推荐算法解密.mp4

37.6-6摁不住的拼多多.mp4

38.8-1产品经理分类.mp4

50.10-7谈钱不伤感情.mp4

58.2-1数据思维.mp4

67.3-5可视化图形交互动作.mp4

71.4-1数据驱动产品迭代方法.mp4

73.4-3数据驱动精细化运营.mp4

74.4-4从0到1数据驱动四步进阶法.mp4

75.5.数据采集-数据埋点案例-章节导读.mp4

79.5-4埋点采集背后的DataVault存储模型.mp4

80.6.指标体系设计-章节导读.mp4

82.6-2制定北极星指标三部走.mp4

85.7.数据产品常用分析模型-章节导读.mp4

88.7-3用漏斗分析业务转化避开4大坑.mp4

90.8.AB测试方法与案例-章节导读.mp4

92.8-2-AB测试-详情页优化案例解析.mp4

96.8-6-AB测试-商城首页改版案例解析.mp4

97.9.标签画像驱动产品运营-章节导读.mp4

98.9-1认识用户画像.mp4

使用本站資源的用戶均應仔細閱讀本聲明。用戶使用本站資源的行為將被視為對本聲明全部內容的認可。 1、本站資源大部分搜集於網路，整理分類並分享。用戶可自行搜索在其他地方下載，也可選擇在本站下載。如果侵犯了您的合法權益，請聯繫:1479715313@qq.com 及時刪除。本站資源僅用於研究、學習之用，若使用商業用途，請購買正版授權，否則產生的一切後果將由下載用戶自行承擔。 2、本站對發佈的資源不能保證其完整性、安全性和可用性。請您在下載後自行檢查。您在使用過程中遇到的任何問題與本站無關。 3、註冊本站以及在本站充值、開通會員等消費行為僅作為用戶本人對本站的友情贊助，均為用戶本人的自願行為。相當於您是自願贊助本站的伺服器以及日常運營維護費用，而不是購買本站的任何服務與資源，請知悉！！！ 4、本站資源資源採用網盤分享，如鏈接失效，請及時聯繫。 5、本站另提供各種軟件插件技術維護，與廣告行銷社交行銷等服務： 可定制個人和中小企業搭建網站，小程式，APP，遊戲等各種互聯網應用軟體，國内外各社交媒體平臺運營工具素材與課程，幫助您超快搭建高性價比的數字化場景，請聯係QQ；1479715313（添加請説明來意），TG電報：https://t.me/vip_3qyyds，郵件1479715313@qq.com Users who use the resources of this website should read this statement carefully. The user's use of the resources of this site will be regarded as the recognition of all the contents of this statement. 1. Most of the resources of this site are collected on the Internet, sorted and shared. Users can search for it and download it elsewhere, or choose to download it on this site. If your legitimate rights and interests are violated, please contact: 1479715313@qq.com to delete it in a timely manner. The resources of this site are only used for research and learning, if you use commercial purposes, please purchase the genuine licence, otherwise all the consequences will be borne by the download user. 2. This site cannot guarantee the integrity, security and availability of the published resources. Please check it yourself after downloading. Any problems you encounter during use have nothing to do with this site. 3. The consumption behaviours such as registering this site, recharging on this site, and opening a membership are only used as the user's own friendly sponsorship of the site, and are all voluntary behaviours of the user. It is equivalent to that you are voluntarily sponsoring the server and daily operation and maintenance costs of this site, rather than purchasing any services and resources of this site, please be aware!! 4. The resources of this site are shared by the network disk, if the link is invalid, please contact us in time. 5. This site also provides a variety of software plug-in technical maintenance, advertising and marketing, social marketing and other services: We can customise various Internet application software such as websites, applets, apps, games, etc., as well as operating tools and courses of various social media platforms at home and abroad to help you build cost-effective digital scenes super quickly, please contact QQ; 1479715313 (add please help to meaning), TG telegram: https://t.me/vip_3qyyds, mail 1479715313@qq.com このウェブサイトのリソースを使用するユーザーは、この声明を注意深く読む必要があります。 ユーザーがこのサイトのリソースを使用することは、この声明のすべての内容を認識したものと見なされます。 1.このサイトのほとんどのリソースは、インターネット上に収集され、分類され、共有されています。 ユーザーはそれを検索して他の場所でダウンロードするか、このサイトでダウンロードすることを選択できます。 お客様の正当な権利と利益が侵害された場合は、1479715313@qq.com に連絡して、適時に削除してください。 このサイトのリソースは、商業目的を使用する場合は、本物のライセンスを購入してください、それ以外の場合は、すべての結果はダウンロードユーザーが負担する、研究と学習のためにのみ使用されます。 2. 当サイトは、公開されたリソースの完全性、安全性、および可用性を保証するものではありません。 ダウンロード後、ご自身でご確認ください。 使用中に発生した問題は、このサイトとは関係ありません。 3.このサイトの登録、このサイトでのリチャージ、メンバーシップの開設などの消費行動は、サイトに対するユーザー自身の友好的なスポンサーシップとしてのみ使用され、すべてユーザーの自発的な行動です。 これは、このサイトのサーバーや日々の運用保守費用を自発的にスポンサーしているのと同等であり、このサイトのサービスやリソースを購入するのではなく、注意してください!! 4.このサイトのリソースはネットワークディスクによって共有されていますが、リンクが無効な場合は、時間内にご連絡ください。 5.このサイトでは、さまざまなソフトウェアプラグインの技術保守、広告とマーケティング、ソーシャルマーケティング、その他のサービスも提供しています。 私たちは、ウェブサイト、アプレット、アプリ、ゲームなどのさまざまなインターネットアプリケーションソフトウェアだけでなく、国内外のさまざまなソーシャルメディアプラットフォームの操作ツールやコースをカスタマイズして、費用対効果の高いデジタルシーンを超高速で構築することができます、QQにお問い合わせください。 1479715313(意味に助けをください)、TG電報:https://t.me/vip_3qyyds、メール 1479715313@qq.com