gopractice product management

cимулятор управления ml/ai проектами

Научим управлению
ML/AI-проектами
 
  • кому подойдет §
  • процесс обучения §
  • программа курса §
  • коротко об авторах §
  • отзывы студентов §
  • тарифы и обучение §
  • вопросы и ответы §

В симуляторе в роли менеджера проекта вы проработаете три кейса создания и внедрения решений на основе машинного обучения (ML)

Для обучения не нужны навыки программирования или глубокое знание математики.

Кому и как
будет полезен симулятор

Какую задачу
решает этот симулятор

Проблема

Огромное количество компаний упускают очевидные возможности для применения ML-технологий и получения прибыли.

Другие же не могут превратить найденные возможности в работающие решения. 87% инициированных ML-проектов не доходят даже до внедрения.

Ключевые ошибки команд в проектах с машинным обучением
  • Неверно определяют возможности для применения ML
  • Не знают, как строить работу над ML-проектом
  • Не проверяют риски на старте и впустую тратят много ресурсов
  • Представители бизнеса не говорят на языке ML-специалистов
  • ML-команда работает изолированно от остальных команд
  • Команда увлеклась техническими экспериментами и упустила из внимания цели бизнеса
Решение

В симуляторе вы на практике пройдете путь от идеи до внедрения трех ML-проектов.

Вы научитесь:

  • Видеть возможности для использования ML в своих проектах
  • Эффективно структурировать работу над ML-проектами
  • Говорить на языке ML-специалистов
  • Правильно выбирать приоритеты на каждом шаге проекта
Виталий Пименов
автор курса, 15 лет опыта в ML

Для эффективного управления ML-проектами нужен релевантный опыт. Но как его получить, не поработав над ML-проектом?

Мы построили этот симулятор для того, чтобы разорвать этот замкнутый круг. Он не просто доносит знания, но и дает реальный опыт работы над типовыми ML-проектами, который вы сможете осмыслить и применить.

Этот симулятор — результат нашей многолетней работы над ML-решениями, упакованный в два месяца практических образовательных занятий.

Как устроено
обучение в симуляторе

Три кейса вокруг наиболее популярных ML-задач

Каждый из трех кейсов научит вас решать распространенную ML-задачу:

  • Задача на основе компьютерного зрения (computer vision)
  • Прогнозирование продаж
  • Создание рекомендательной системы

Это даст вам фундамент знаний и навыков для работы над практически любым ML-проектом.

Иммерсивный формат

Симулятор построен вокруг истории, где главный герой — это вы.

Вы станете менеджером ML-команды в компании, услугами которой пользуетесь регулярно. Но из-за нового регулирования отрасли компания столкнется с большими сложностями. И только ваша команда может спасти бизнес.

Обучение через практику

Обучение в симуляторе отличается от других курсов. Здесь нет лекций или вебинаров. Вы сразу приступаете к работе над проектами в рамках обучения на нашей онлайн-платформе, в процессе получая теорию и дополнительные материалы.

Поддержка от авторов симулятора

Если у вас возникнут вопросы, то вы всегда можете задать их онлайн. Авторы курса придут вам на помощь и помогут во всем разобраться.

Эффективно и интересно

Такой способ обучения дает максимум пользы на вложенное время. К тому же так гораздо интереснее. Опыт тысяч выпускников наших симуляторов подтверждает это.

В своем ритме

Вы проходите симулятор на онлайн-платформе в темпе, который вам подходит. В среднем обучение занимает около двух месяцев.

Программа обучения

Для обучения не нужны навыки программирования или глубокое знание математики.

Чем симулятор отличается
от других программ про ML и AI

Многие курсы про ML фокусируются на алгоритмах и математике, которая стоит за технологией машинного обучения.

При этом на текущем этапе развития ML-индустрии алгоритмы и модели стали общедоступными. Ключевая же ценность лежит в способности адаптировать и применить существующие технологии для вашей прикладной задачи.

Именно этому навыку и посвящен симулятор.

Вы изучите, как устроен процесс создания и внедрения ML-решения, научитесь видеть типичные ошибки и проблемы проектов с машинным обучением, находить эффективные решения.

Авторы симулятора

Виталий Пименов
  • Руководитель ML-команды в Joom (маркетплейс с 400+ миллионами пользователей)
  • Отвечал за создание инфраструктуры машинного обучения в «Яндексе»
  • Участвовал в запуске проекта Yandex Data Factory
linkedin
Ирина Пименова
  • Экс-руководитель ML-отдела Jet Infosystems. Создавала ML-решения для крупного бизнеса в металлургии, промышленности, банковском секторе
  • Работала в команде оценки качества поиска в «Яндексе»
  • Отвечала за отдел машинного обучения в VeeRoute
linkedin
Олег Якубенков
  • Основатель GoPractice — лидера в обучении навыкам в менеджменте продуктов
  • Работал в роли Data Scientist в Meta над Workplace
  • Руководил командой аналитики в «Яндексе»
linkedin

Отзывы студентов

Вопросы и ответы

Остались вопросы?

Напишите нам на contacts@gopractice.ru или через плагин мессенджера, расположенный справа, и мы ответим.