Delivered at:: Big Data and Information Retrieval School

Course type:: Compulsory course

When:: 1 year, 2-4 module

Instructors

Beklaryan, Armen

Яценко Данила Александрович

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

Аннотация

Курс предлагает участникам углубленное изучение методов и инструментов, необходимых для разработки аналитических продуктов, ориентированных на потребности бизнеса. Участники научатся применять продуктовый подход к анализу данных, включая формулирование гипотез, создание прототипов и тестирование решений. Семинар включает практические задания и кейс-стадии, что позволяет развивать навыки работы в междисциплинарных командах и принимать обоснованные решения на основе данных.

Цель освоения дисциплины

Понимать основы продуктового мышления при анализе данных
Разрабатывать информационные продукты, которые отвечают потребностям пользователей и обеспечивают исключительный пользовательский опыт.
Привести технические проекты в соответствие с бизнес-целями, чтобы добиться максимального эффекта.
Управлять полным жизненным циклом продуктов обработки данных - от идеи до развертывания и итерации.
Решать этические вопросы, связанные с конфиденциальностью данных, предвзятостью и ответственным использованием

Планируемые результаты обучения

Понимать роль и обязанности менеджера по продуктам в ИТ-индустрии.
Описывать ключевые этапы жизненного цикла ИТ-продукта.
Проводить различие между управлением продуктом и управлением проектами.
Объяснить важность принятия решений на основе данных в управлении продукцией.
Применять SWOT-анализ для выявления сильных и слабых сторон, возможностей и угроз продукта.
Проводить PESTEL анализ для оценки внешних факторов окружающей среды, влияющих на продукт.
Использовать модель пяти сил Портера для оценки конкуренции и привлекательности отрасли.
Разработать схему бизнес-модели ИТ-продукта, выделив ключевые компоненты, такие как ценностные предложения, клиентские сегменты и источники дохода.
Проводить исследования пользователей с использованием качественных и количественных методов (например, интервью, опросы, наблюдения).
Создавать образы пользователей на основе данных исследований
Составить карту поездок клиентов, чтобы определить потребности пользователей и болевые точки.
Применять принципы дизайн-мышления для разработки идей и прототипов продуктовых решений
Разработка прототипов с низкой и высокой точностью воспроизведения
Провести юзабилити-тестирование и собрать отзывы пользователей.
Понимать принципы и ценности гибкой разработки.
Внедрить структуру Scrum, включая определение ролей, артефактов и церемоний.
Создавать журнал невыполненных работ по продукту и управлять им с помощью историй пользователей и критериев приемлемости.
Определить приоритетность характеристик продукта, используя такие методы, как MoSCoW или модель Kano.
Использовать доски Kanban для визуализации рабочего процесса и управления незавершенным производством (WIP).
Проводить планирование спринта, ежедневные стендапы, обзоры спринта и ретроспективы.
Определить ключевые показатели эффективности (KPI) и метрики, относящиеся к ИТ-продуктам.
Настроить инструменты аналитики (например, Google Analytics, Mixpanel) для отслеживания поведения пользователей.
Интерпретировать данные для выявления тенденций и принятия обоснованных решений о продукте.
Разработать и провести А/B тесты для сравнения вариаций продукта.
Проанализировать экспериментальные результаты на предмет статистической значимости
Создавать информационные панели для мониторинга производительности продукта с течением времени.
Разработать стратегию выхода на рынок, включая позиционирование, обмен сообщениями и маркетинговую тактику.
Запланировать и выполнить мероприятия по запуску продукта
Определить и использовать соответствующие маркетинговые каналы (например, социальные сети, контент-маркетинг, SEO).
Применять методы "взлома роста" для привлечения пользователей.
Планировать масштабируемость, включая инфраструктурные и эксплуатационные аспекты
Следить за производительностью после запуска и при необходимости вносить коррективы.
Управлять продуктами на различных этапах жизненного цикла (внедрение, рост, зрелость, упадок).
Определить стратегии продления срока службы изделия или планирования на случай его истечения.
Понимать и применять законы и нормативные акты о конфиденциальности данных (например, GDPR, CCPA).
Учитывать этические соображения при разработке продукта, включая предвзятое отношение к искусственному интеллекту, защиту пользовательских данных и ответственный дизайн.
Разработать руководящие принципы для принятия этических решений в области управления продукцией.
Интегрировать возможности машинного обучения и искусственного интеллекта в продукты.
Разрабатывать масштабируемые и надежные архитектуры ИТ-продуктов (например, микросервисы, облачные решения).
Разрабатывать и использовать API-интерфейсы для интеграции и расширяемости продукта.
Оценивать новые технологии (например, blockchain, IoT, AR/VR) на предмет потенциального применения в разработке инновационных продуктов.
Планировать технические дорожные карты для внедрения новых технологий.
Понять роль продуктового мышления в проектах обработки данных и проводите различие между проектным и продуктовым мышлением.
Провести исследования пользователей, разработать их образы и составить карту путешествий пользователей.
Применять принципы дизайн-мышления для создания прототипов и их последовательного улучшения на основе отзывов пользователей.
Привести проекты обработки данных в соответствие с ключевыми бизнес-показателями и эффективно довести техническую информацию до заинтересованных сторон.
Внедрять гибкие методологии (Scrum и Kanban) при разработке информационных продуктов.
Внедряйть гибкие методологии (Scrum и Kanban) при разработке информационных продуктов.
Интегрировать модели машинного обучения в информационные продукты и проектировать масштабируемые конвейеры обработки данных.
Разрабатывать стратегии выхода на рынок и эффективно управлять жизненным циклом продукта
Учитывать этические аспекты и соответствие требованиям при разработке информационных продуктов, включая конфиденциальность данных и устранение предвзятости.

Содержание учебной дисциплины

Основы управления продуктом. Управление в ИТ.
Стратегический анализ и планирование продукции
Ориентированный на пользователя подход и дизайн продукта
Гибкие методологии и управление разработкой
Данные и аналитика в управлении продуктами
Стратегии запуска продукта и роста
Управление жизненным циклом продукта и этические аспекты
Техническая интеграция и инновации в ИТ-продуктах

Элементы контроля

Задания
Финальный проект

Промежуточная аттестация

2024/2025 2nd module
0.6 * Задания + 0.4 * Финальный проект
2024/2025 4th module
Итог 0.3 * Оценка 2 модуля + 0.3 * Задания + 0.4 * Финальный проект

Список литературы

Авторы

Ахмедова Гюнай Интигам кызы

Master’s Programme 'Master of Data Science'

Research Seminar "Product Approach in Data Analytics"

Instructors

Программа дисциплины