На мой взгляд, этот курс является хорошей отправной точкой для погружения как в управление продуктом, так и в машинное обучение, но больший упор делается всё же на продуктовую и бизнес-составляющие. Особенно подойдет для тех, кто находится со стороны бизнеса, но стремится улучшить текущие процессы в своей компании за счет применения алгоритмов ML. Помните, что никакой курс не может исчерпывающе ответить на все вопросы. Зато этот курс точно поможет с тем, какие темы стоит подробнее изучить, и тем, какие шаги можно предпринять в дальнейшем.

Я прошёл этот курс, так как думаю, что современный менеджер продукта должен как минимум «на перспективу» знать о машинном обучении, чтобы не отстать от рынка в будущем. Курс позволил мне ещё раз структурировать свои знания об управлении продуктом, понять основы технологий машинного обучения, а также узнать о применимости этих технологий для решения разных задач бизнеса и продукта. Материал хорошо подготовлен и структурирован; чувствуется, что уже проведено несколько итераций подготовки. Преподаватели помогают понять сложные вопросы, дают обратную связь и с готовностью принимают её в ответ.

Однозначно рекомендую курс тем, кто интересуется DS и ML, но не знает, с чего начать.

Лекции Давида и Айры помогли собрать воедино и систематизировать фрагментарные знания по ИИ, а лабораторные работы позволили преодолеть барьер неуверенности и наконец-то перейти от теории к практике и запустить свои первые модельки.

Полученные знания дают возможность не только разговаривать со специалистами на одном языке и разобраться, как работают проекты, связанные с ИИ, что очень важно для менеджеров, которые ими управляют, но и самому почувствовать себя исследователем, проверяя собственные гипотезы в рабочих и pet-проектах.

Курс дал отличную базу и мотивацию для того, чтобы продолжать изучать мир ML самостоятельно. Разбираясь во всем многообразии моделей и подходов, которым уделено особое внимание на лекциях, можно осознанно выбрать вектор, в котором интересно развиваться дальше, свободно читать (и главное – понимать) код, написанный другими разработчиками, статьи и книги уже на более продвинутом уровне.

Отметил для себя в курсе полезные инструменты (список курсов в начале, инструмент Google Colab, поскольку реально головная боль устанавливать кучу ПО для занятия). Очень понравился обзор helicopter view on technologies, популярные библиотеки + примеры их использования: связка код + результат. Оценить Churn rate хорошая идея — может быть, стоит подыскать примеры того, какие вещи делают компании, чтобы удержать клиента, чтобы приземлить задачу на практику.

3 «да» про курс:
да — школьного курса математики более, чем достаточно,
да — ты сразу начинаешь писать код и применять рабочие модельки для аналитики,
да — понимание ML появится.
Отличный старт для дальнейшего глубокого изучения темы и более подробного общения с аналитиками в своей команде.

Рекомендую этот курс, так как понравилось заложенное в программе повторение важных аспектов продакт-менеджмента. Появился впервые опыт написания кода. Сформировалось примерное понимание разных моделей анализа. Лучше понял для себя, в чем заключается работа аналитика данных. Очень круто, что появляется сразу опыт программирования и что в принципе видишь сам код.

Для меня были важны количество пройденных алгоритмов. Понравились разобранные метрики в продакт-менеджменте, предоставленные источники и ресурсы, сложность кода и его глубина. Рекомендую курс для продакт-менеджеров.

Спасибо Айре за проведенное занятие! Впечатлила общая логика работы с данными и построения модели. Рекомендую курсы Айры для диджитал-специалистов.