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资源介绍
该课程全面解析数据产品和人工智能产品的开发与设计。学员将学习产品规划、数据分析以及AI技术应用，通过案例实践掌握产品开发流程，致力于帮助他们成功进入数据和人工智能产品领域。
资源目录
01.课程介绍
02.1-1产品、产品思维与产品经理
03.1-2经理的内功心法
04.1-3产品全生命周期管理
05.1-4互联网常见盈利模式
06.1-5产品经理的职业生涯规划
07.1-6产品经理的一天是怎样的
08.1-7总结
09.2-1战略分析：市场分析
10.2-2竞品分析
11.2-3需求分析方法论
12.2-4战略分析：商业分析
13.2-5总结
14.3-1实战思维导图
15.3-2交互设计原则
16.3-3交互原型工具选型比较
17.3-4-AXURE-APP设计
18.3-5AXURE中的高级用法
19.3-6开展一场有效的交互评审
20.3-7总结
21.4-1带你写好PRD
22.4-2带你写好DRD文档
23.4-3产品经理必会流程图
24.4-4产品1-10阶段
25.4-5总结
26.5-1数据分析能力认知
27.5-2如何破除思维误区
28.5-3数据分析思维的养成
29.5-4数据分析的通用流程
30.5-5数据分析常用的使用场景
31.5-6数据分析-案例分析
32.6-1OneData指标体系
33.6-2业务指标体系
34.6-3电商归因模型
35.6-4抖音背后的推荐算法解密
36.6-5滴滴RFM模型实战
37.6-6摁不住的拼多多
38.8-1产品经理分类
39.8-2C端与B端赛道比较
40.9-1盘点面试常见问题
41.9-2企业岗位生成与JD匹配
42.9-3高质量简历特点总结
43.9-4高质量简历详细讲解
44.10-1自我介绍环节
45.10-2工作履历交流环节
46.10-3自由交流环节
47.10-4面试官如何记录面试过程的
48.10-5作品关
49.10-6笔试关
50.10-7谈钱不伤感情
51.10-8面试中常用的一些小技巧
52.0.课程介绍-整体
53.1.认识数据产品经理-章节导读
54.1-1认识数据产品
55.1-2数据产品经理分类
56.1-3数据产品经理职业选择
57.2.数据思维养成-章节导读
58.2-1数据思维
59.2-2数据分析能力认知
60.2-3盘点企业5大数据分析场景
61.2-4数据分析-案例分析
62.3.数据产品经理的数据分析能力-章节导读
63.3-1数据PM掌握数据分析到什么程度
64.3-2SQL查询语言
65.3-3SQL案例讲解
66.3-4可视化分类-框架-产品
67.3-5可视化图形交互动作
68.3-6统计学基础知识
69.3-7搭建数据看板案例
70.4.用户产品数据驱动方法论-章节导读
71.4-1数据驱动产品迭代方法
72.4-2用数据策略提升产品体验
73.4-3数据驱动精细化运营
74.4-4从0到1数据驱动四步进阶法
75.5.数据采集-数据埋点案例-章节导读
76.5-1数据埋点采集之道
77.5-2选择最佳埋点方案
78.5-3埋点采集案例讲解
79.5-4埋点采集背后的DataVault存储模型
80.6.指标体系设计-章节导读
81.6-1常见指标体系分析
82.6-2制定北极星指标三部走
83.6-3三个常见指标拆解案例-
84.6-4-5大业务指标体系
85.7.数据产品常用分析模型-章节导读
86.7-1同期群分析
87.7-2用LTV衡量用户价值
88.7-3用漏斗分析业务转化避开4大坑
89.7-4电商归因模型
90.8.AB测试方法与案例-章节导读
91.8-1AB测试方法与流程
92.8-2-AB测试-详情页优化案例解析
93.8-3-AB测试-拉新策略案例解析
94.8-4-AB测试-流失召回案例解析
95.8-5-AB测试-算法迭代案例解析
96.8-6-AB测试-商城首页改版案例解析
97.9.标签画像驱动产品运营-章节导读
98.9-1认识用户画像
99.9-2滴滴RFM模型实战
100.9-3构建标签类目体系
101.9-4用户画像精细化运营平台
102.9-5用户画像底层存储
103.10.数据策略之搜索与推荐-章节导读
104.10-1走进搜索推荐策略数据产品
105.10-2抖音背后的推荐机制
106.10-3从0到1打造推荐系统-搭建框架
107.10-4从0到1打造推荐系统-数据准备
108.10-5搜索推荐内容总结
109.10-6电商平台推荐案例
110.11.数据产品进阶-数据仓库-章节导读
111.11-1数据仓库说明与业务场景
112.11-2数据仓库分层设计案例
113.11-3从0-1离线数仓的案例推演析
114.11-4ETL数据转换组件
115.11-5从0-1实时数仓案例数据推演
116.12.B端数据产品道与术-章节导读
117.12-1盘点一下B端产品
118.12-2B端数据产品工作范围案例剖析
119.12-3B端创意性数智化场景举例
120.13-1.数据中台数据产品
121.13-2数据平台正成为企业核心竞争力
122.13-3数据中台建设方法论
123.13-4从0-1数据集成平台逻辑与产品案例
124.13-5从0-1指标管理平台逻辑与数据案例推演
125.13-6从0-1离线开发平台逻辑与案例
126.13-7从0-1实时开发平台逻辑与案例
127.13-8从0-1落地标签画像平台架构原型产品案例
128.13-9从0-1落地数据质检平台案例剖析
129.13-10从0-1落地数据服务平台
130.13-11从0-1落地BI平台的心得体会分分享
131.14.求职面试技巧-章节导读
132.14-1面试前的准备
133.14-2面试中的小技巧
134.14-3破解三个面试中的灵魂问题
135.15.产品人的职业成长-章节导读
136.15-1产品人的向上管理
137.智能BI课程介绍
138.1-1BI基本概念
139.1-2BI架构
140.2-1可视化分类-框架-产品
141.2-2可视化图形交互动作
142.2-3统计学基础知识
143.3-1数字大屏
144.3-2仪表板
145.3-3数据分析案例
146.3-4复杂报表
147.4-1指标梳理方法
148.4-2指标管理平台
149.4-3指标应用案例
150.5-1维度建模方法
151.5-2离线数仓案例
152.5-3实时数仓场景与逻辑架构
153.6-1产品战略分析
154.6-2BI工具侧0-1实现路径
155.6-3BI业务侧关注内容
156.6-4业务指标体系
157.6-5BI性能提升之路
158.7-1产品战略分析
159.7-2对话式智能BI产品演示
160.7-3基于知识图谱的智能BI产品讲解
161.7-4对话式智能BI技术方案
162.7-5多伦对话模式说明
163.7-6对话式智能BI迭代路径
164.大数据时代的数据仓库
165.1-1数据仓库概念
166.1-2数据仓库架构
167.1-3数据仓库术语解析
168.2-1数据仓库分层设计
169.2-2数仓建模方法
170.2-3维度建模详解
171.3-1离线数仓业务场景介绍
172.3-2数据总线规划设计
173.3-3滴滴案例-数仓分层设计
174.3-4产品演示数据开发
175.4-1实时计算场景
176.4-2实时数仓演进及其加工逻辑
177.4-3实时数仓技术组件Kafka与Flink特性
178.4-4手把手带你写FlinkSQL实现实时计算
179.5-1数据模型架构原则
180.5-2数仓公共开发规范
181.5-3数仓各层开发规范
182.5-4数仓命名规范
183.6-1数据治理方法
184.6-2数据质检流程
185.6-3数据质量具体检核规则
186.6-4数据质检产品案例
187.7-1ETL与ELT数据集成架构
188.7-2ETL数据转换组件
189.7-3企业主数据落地方案
190.课程介绍
191.1-1中台化与平台化
192.1-2数据中台的由来
193.1-3数据中台的价值驱动力
194.1-4数据中台的能力范式
195.1-5数据中台和数据仓库的区别
196.1-6离线与实时数仓的区别
197.2-1业务数据化
198.2-2业务数据化六大现状
199.2-3数据资产化
200.3-1数据建设之存通用
201.3-2数据同步与集成架构
202.3-3企业数据应用分析
203.4-1用户行为数据分析-DataVault模型
204.4-2多维分析CUBE模型
205.4-3业务数仓建模-维度建模
206.4-4标签画像建模
207.4-5知识图谱建模
208.4-6智能搜索建模
209.5-1数据中台与BI应用
210.5-2数据中台与AI应用
211.6-1赋能行业的数据中台
212.6-2数据中台存储底座趋势洞察
213.7-1数据平台正成为企业核心竞争力
214.7-2数据中台建设方法论
215.7-3从0-1数据集成平台逻辑与产品案例
216.7-4从0-1指标管理平台逻辑与数据案例推演
217.7-5从0-1离线开发平台逻辑与案例
218.7-6从0-1实时开发平台逻辑与案例
219.7-7从0-1落地标签画像平台架构原型产品案例
220.7-8从0-1落地数据质检平台案例剖析
221.7-9从0-1落地数据服务平台
222.7-10从0-1落地BI平台的心得体会分分享
223.数据中台-落地全案
224.最新课程介绍
225.1-1认识知识图谱
226.1-2什么是知识图谱
227.1-3知识图谱的表示
228.1-4知识图谱的计算
229.1-5知识图谱的存储
230.1-6知识图谱与人工智能的关系
231.2-1知识图谱落地流程
232.2-2知识图谱技术选型6大思考
233.2-3知识图谱数据收集
234.2-4知识图谱设计四原则
235.2-5知识图谱规则应用设计
236.2-6金融风控图谱详解
237.2-7图谱可视化分析实例
238.3-1图数据库选型
239.3-2代码实战讲解图谱创建与查询
240.3-3知识图谱算法
241.3-4算法之社区发现
242.4-1知识图谱8大应用场景
243.4-2知识图谱7大主流行业应用
244.4-3知识图谱在其他领域的应用举例
245.4-4认知计算平台概要
246.5-1工具化知识图谱国外内产品详解
247.5-2知识图谱架构设计
248.5-3工具化知识图谱落地实例
249.5-4知识图谱落地实践思考
250.6-1智能问答产品说明
251.6-2构建智能问答逻辑（NL2SQL）
252.6-3智能问答NLP流程
253.6-4智能问答语料使用
254.6-5智能问答模型选用对比
255.7-1本套课程总结
256.AI产品经理
257.1-1人工智能-面向未来的第四次技术革命
258.1-2大数据与人工智能
259.1-3身边常见智能场景初探
260.1-4掌握AI的三层架构
261.1-5智适应教育有多智能
262.2-1机器学习_深度学习_强化学习各自解决什么问题
263.2-2人脸识别-AI产品经理需要了解的CV通识-
264.2-3从“转文字”到科大讯飞--语音识别与NLP-
265.2-4知识图谱在各领域的应用与发展趋势
266.3-1机器学习经典五大模型和应用解析
267.3-2AI服务0-1搭建流程
268.3-3案例拆解-企业机器学习与数据挖掘解决方案
269.4-1抖音推荐算法讲解
270.4-2从0到1打造推荐系统-搭建框架
271.4-3从0到1打造推荐系统-数据准备
272.4-4电商平台推荐案例
273.5-1计算机视觉要解决的问题和主流落地项目
274.5-2机器视觉难点、8大任务、原理、常见场景
275.5-3物体检测、实例分割、图像识别等常用算法
276.5-4案例拆解-企业计算机视觉项目案例
277.6-1知识图谱落地流程
278.6-2知识图谱设计方法
279.6-3知识图谱助力企业风控平台
280.6-4智能聊天机器人产品剖析
281.6-5企业客服对话机器人0-1搭建
282.6-6从0-1搭建对话式智分析平台
283.产品经理如何设计数据埋点
284.产品经理如何设计指标字典
285.资料库介绍
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