Курс-интенсив по созданию
ML-продуктов / онлайн
20 авг — 14 окт /// 1 окт — 25 ноя
20 авг — 14 окт
///
1 окт — 25 ноя
Для кого
Предприниматели, VC, основатели стартапов, менеджеры продуктов и проектов
Кто
Практики, построившие карьеру в разработке и управлении ML-продуктов в Яндекс, Mail.Ru Group, Alfabank, Ozon, МВидео, Aitarget с опытом преподавания в ШАД, YData, МФТИ
Курс создан для наработки навыков ML-прототипирования и анализа данных через интенсивную практику и работу над своим прототипом
Курс создан для наработки навыков ML-прототипирования и анализа данных через интенсивную практику и работу над своим прототипом
56
академических часов
и более 40 часов практики
12
домашних заданий для создания ML-продукта при поддержке преподавателей и команды курса
8
лабораторий в формате Codelabs на реальных данных и системах
и 10+ case-study
56

академических часов
и более 40 часов практики
12

домашних заданий для создания ML-продукта при поддержке преподавателей и команды курса
830

лабораторий в формате Codelabs на реальных данных и системах
и 10+ case-study
Пройдя курс, вы получите:
Пройдя курс, вы получите:
— Самостоятельно проверять гипотезы и запускать прототипы с помощью приобретенных навыков: работа с идеей, поиск бейзлайнов, обработка и подготовка данных и золотого стандарта, обучение и тестирование алгоритмов и оценка их эффективности, интеграция алгоритма в продукт-прототип через простейшие интерфейсы, тестирование продукта с живыми пользователями

— Самостоятельно оценивать технологические аспекты продуктов на базе ML и использовать экспертизу для инвестиций в успешный и интересный проект/направление

— Принимать решения на основе анализа данных формулировать цели ML-продукта, анализа данных, ТЗ для специалиста по аналитике данных и ML, запускать эксперименты продукта
— Вы станете частью сообщества талантливых предпринимателей, дата-саентистов, ML-специалистов. Во время курса запланированы онлайн и офлайн активности для нетворкинга для обмена идеями, сбора обратной связи, взаимопомощи, помощи к поиску сокомандников. Мы верим в силу горизонтальных связей
— Готовый ML-прототип с живыми пользователями в нем

— Вы будете готовы к превращению ML-прототипа в продукт: его интеграции как фичи в большой продукт или масштабированию в ML-продукт, а также к проверке новых продуктовых гипотез
Сообщество
и социализация
Навыки
Результат и план к последующим действиям:
Также вы получите артефакты

+ Материалы курса

+ Онлайн-сертификат

+ Скидки на остальные курсы

Кого мы обучили
Кого мы обучили
Команда курса
Команда курса
Давид Дале
Преподаватель машинного обучения и прототипирования
///
NLP-исследователь в Skoltech,
ex-Data Scientist в Yandex,
ex-Data Scientist в Alfabank
окончил Факультет компьютерных наук ВШЭ, ШАД
Давид работал над виртуальными помощниками, проектами ML для промышленности, подсчетом розничных кредитов. Специализируется на сокращении разрыва между математикой и ее приложениями.

Сейчас Давид работает в NLP-лаборатории в Сколтехе инженером-исследователем.
Занимается проблемами переноса стиля на текстах.
Разрабатывает чатботы (в т.ч. навыки Алисы) и NLP-инструменты.
Айра Монгуш
Преподаватель управления продуктом и маркетинга
Айра — основательница и специалист по разработке и развитию продуктов с 9-летним опытом. Начинала работу разработчиком GIS c 2012 года.
С 2015 года была руководителем лаборатории ИИ-продуктов в aitarget.com, маркетинговом партнере Facebook&Instagram — где работала над экспериментами в оптимизации рекламы и анализа контента с помощью компьютерного зрения.
В 2017—2019 В Mail.Ru Group работала продакт-оунером в myTarget.
В 2020—2021 Айра работала в качестве CEO над edtech-стартапом Mentors.ru. С 2019 года Айра развивает курсы maths-h.com в области математики, ML и IT для взрослых и детей.
Алена Трескова
Преподаватель анализа данных
///
Старший аналитик в Ozon
Ex-Data Scientist М.Видео-Эльдорадо
Ex-Data Scientist Tele2
Окончила мехмат МГУ
Алена разрабатывала экспериментальный подход в М.Видео. Делала ML и аналитические решения для ассортиментного анализа, решала задачу прогнозирования спроса и лидогенерации пользователей продукта.

— Работает старшим аналитиков в Ozon, учится в OzonMasters
— Занимается стратегией взаимодействия с пользователями
— Увлекается продуктовыми трендами и дискретной оптимизацией
Выступления преподавателей
Выступления преподавателей
Отзывы о занятиях
Отзывы о занятиях
Продакт-менеджер Alibaba Group
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.
Продакт-менеджер DOBRO 
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.
Член АССА, ex-KPMG
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.
Руководитель AI проектов в ПАВЛИН Технологии
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.
Менеджер продукта в банке Открытие
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.
Студент МЭО Финансового Университета
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.
Программа курса
Программа курса
Вопрос-ответ
Вопрос-ответ
Для кого этот курс?
Предприниматели, VC, основатели стартапов, менеджеры технологических продуктов и проектов, стремящие создать ML-продукты или улучшить текущие продукты с помощью ML-алгоритмов
Зачем покупать этот курс?
Если вы нуждаетесь в следующих навыках:
— обладать достаточной технологической экспертизой для создания руками ML-прототипа или оценки потенциала любого ML-продукта
— управлять командой ML-инженеров и аналитиков
— планировать создание и управлять ML-продуктом, чтобы масштабировать его в разы

— то скорей всего вы не пожалеете, пройдя курс.
Чем вы отличаетесь от других программ?
Мы одна из первых программ в мире по ML-прототипированию.

Программа уникальна, в первую очередь благодаря интересному опыту команды: у преподавателя курса, рецензентов и организаторов объединенный опыт разработки и управления продуктами в Mail.Ru Group, Yandex.Alisa, AI Labs Aitarget, скоринговом отделе Alfabank, а также бизнесовый в венчурных инвестициях, консалтинге и образовании.
В программе предусмотрены сессии с вопросами-ответами с менеджерами ML-продуктов компаний Amazon, Uber и т.д.

В программе предусмотрены несколько AMA с менеджерами продуктов технологических компаний, таких как Uber, Amazon и тд.
Нужно ли знание программирования и статистики для прохождения курса?
Понадобятся знания по Python и математике. Необходимо пройти входной тест и показать свои навыки, чтобы приступить к прототипированию. Почти все лабораторные будут предоставлены в формате Codelab, где не требуется специальных знаний в программировании.

Для тех, кто не чувствует себя уверено, мы заложили в начало курса интенсив-подготовку, но важно обратить внимание, что программа вместе с интенсивом получается дороже.
Когда будут проходить занятия и в каком формате?
Занятия будут проходить два раза в неделю в среду и субботу с 19:00 по 22:00 по zoom
Сколько часов обучения включает курс?
56 академических часов и более 40 часов практики, которые включают 8 лабораторий на реальных данных и системах, 10+ case-study для самых известных технологических продуктов
Получу ли я сертификат?
Да, вы получите онлайн-сертификат. Но мы не обладаем образовательной лицензией, предоставляем консультационные услуги.
Сколько стоит?

Скидка 30% до 13 августа

100 000 руб.

70 000 руб.

за основной курс

(недели 3-8)

128 000 руб.

90 000 руб.

за основной курс

(8 недель, включая подготовительный

интенсив в 1-2 недели)

Оставьте заявку на участие
Оставьте заявку на участие

Нажимая кнопку, вы соглашаетесь

на получение сообщений в почте

и мессенджерах. Мы не спамим.

Пишите ваши вопросы на почту

support@maths-h.com

или пишите в Telegram на @terrainco

с пометкой «Курс по созданию ML-продукта»

Пишите ваши вопросы на почту

support@maths-h.com

или пишите в Telegram на @terrainco

с пометкой «Курс по созданию ML-продукта»