数据产品+AI产品通关上岸：创建能带来商业价值的AI产品,学习AI产品开发
一、项目介绍：数据产品+AI产品 通关上岸，创建能带来商业价值的AI产品，学习AI产品开发流程。人工智能快速渗入到各个行业，AI产品经理缺口高达6.8万，成为稀缺人才。「AI产品经理」项目面向想要通过AI技术推动业务发展的产品经理以及商业领导者。将介绍如何创建能带来商业价值的AI产品，学习AI产品开发流程。你将跟LineLian学习案例研究、创建数据集，并构建AI模型，熟练掌握各种AI概念和实用技能并能够构思、开发、评估和实施基于人工智能技术的新产品。而数据产品经理也是时下的热门岗位。两者关系是，AI产品经理以数据为基础，数据产品经理发展的晋级阶段是AI产品经理。资源目录├──01.课程介绍.mp413.75M
├──02.1-1产品、产品思维与产品经理.mp417.40M
├──03.1-2经理的内功心法.mp425.66M
├──04.1-3产品全生命周期管理.mp425.59M
├──05.1-4互联网常见盈利模式.mp438.05M
├──06.1-5产品经理的职业生涯规划.mp470.16M
├──07.1-6产品经理的一天是怎样的.mp452.29M
├──08.1-7总结.mp417.42M
├──09.2-1战略分析：市场分析.mp476.93M
├──10.2-2竞品分析.mp4154.50M
├──100.9-3构建标签类目体系.mp419.31M
├──101.9-4用户画像精细化运营平台.mp414.15M
├──102.9-5用户画像底层存储.mp44.26M
├──103.10.数据策略之搜索与推荐-章节导读.mp46.83M
├──104.10-1走进搜索推荐策略数据产品.mp432.24M
├──105.10-2抖音背后的推荐机制.mp446.33M
├──106.10-3从0到1打造推荐系统-搭建框架.mp443.08M
├──107.10-4从0到1打造推荐系统-数据准备.mp437.41M
├──108.10-5搜索推荐内容总结.mp412.21M
├──109.10-6电商平台推荐案例.mp422.75M
├──11.2-3需求分析方法论.mp441.91M
├──110.11.数据产品进阶-数据仓库-章节导读.mp410.14M
├──111.11-1数据仓库说明与业务场景.mp458.16M
├──112.11-2数据仓库分层设计案例.mp432.46M
├──113.11-3从0-1离线数仓的案例推演析.mp430.44M
├──114.11-4ETL数据转换组件.mp431.24M
├──115.11-5从0-1实时数仓案例数据推演.mp446.39M
├──116.12.B端数据产品道与术-章节导读.mp47.03M
├──117.12-1盘点一下B端产品.mp453.12M
├──118.12-2B端数据产品工作范围案例剖析.mp433.16M
├──119.12-3B端创意性数智化场景举例.mp427.88M
├──12.2-4战略分析：商业分析.mp456.06M
├──120.13-1.数据中台数据产品.mp415.44M
├──121.13-2数据平台正成为企业核心竞争力.mp446.90M
├──122.13-3数据中台建设方法论.mp452.13M
├──123.13-4从0-1数据集成平台逻辑与产品案例.mp437.93M
├──124.13-5从0-1指标管理平台逻辑与数据案例推演.mp444.92M
├──125.13-6从0-1离线开发平台逻辑与案例.mp440.69M
├──126.13-7从0-1实时开发平台逻辑与案例.mp446.09M
├──127.13-8从0-1落地标签画像平台架构原型产品案例.mp454.56M
├──128.13-9从0-1落地数据质检平台案例剖析.mp493.01M
├──129.13-10从0-1落地数据服务平台.mp416.13M
├──13.2-5总结.mp415.64M
├──130.13-11从0-1落地BI平台的心得体会分分享.mp451.03M
├──131.14.求职面试技巧-章节导读.mp45.16M
├──132.14-1面试前的准备.mp437.96M
├──133.14-2面试中的小技巧.mp412.37M
├──134.14-3破解三个面试中的灵魂问题.mp418.59M
├──135.15.产品人的职业成长-章节导读.mp43.43M
├──136.15-1产品人的向上管理.mp417.24M
├──137.智能BI课程介绍.mp428.23M
├──138.1-1BI基本概念.mp442.76M
├──139.1-2BI架构.mp427.10M
├──14.3-1实战思维导图.mp447.14M
├──140.2-1可视化分类-框架-产品.mp450.51M
├──141.2-2可视化图形交互动作.mp419.10M
├──142.2-3统计学基础知识.mp435.35M
├──143.3-1数字大屏.mp423.62M
├──144.3-2仪表板.mp449.03M
├──145.3-3数据分析案例.mp444.44M
├──146.3-4复杂报表.mp439.11M
├──147.4-1指标梳理方法.mp450.13M
├──148.4-2指标管理平台.mp437.61M
├──149.4-3指标应用案例.mp433.21M
├──15.3-2交互设计原则.mp440.64M
├──150.5-1维度建模方法.mp428.64M
├──151.5-2离线数仓案例.mp417.93M
├──152.5-3实时数仓场景与逻辑架构.mp441.70M
├──153.6-1产品战略分析.mp437.69M
├──154.6-2BI工具侧0-1实现路径.mp436.90M
├──155.6-3BI业务侧关注内容.mp429.10M
├──156.6-4业务指标体系.mp426.17M
├──157.6-5BI性能提升之路.mp47.61M
├──158.7-1产品战略分析.mp440.58M
├──159.7-2对话式智能BI产品演示.mp413.10M
├──16.3-3交互原型工具选型比较.mp435.92M
├──160.7-3基于知识图谱的智能BI产品讲解.mp423.29M
├──161.7-4对话式智能BI技术方案.mp428.36M
├──162.7-5多伦对话模式说明.mp416.19M
├──163.7-6对话式智能BI迭代路径.mp420.95M
├──164.大数据时代的数据仓库.mp431.48M
├──165.1-1数据仓库概念.mp454.80M
├──166.1-2数据仓库架构.mp448.15M
├──167.1-3数据仓库术语解析.mp426.55M
├──168.2-1数据仓库分层设计.mp437.67M
├──169.2-2数仓建模方法.mp436.19M
├──17.3-4-AXURE-APP设计.mp4144.20M
├──170.2-3维度建模详解.mp435.23M
├──171.3-1离线数仓业务场景介绍.mp424.90M
├──172.3-2数据总线规划设计.mp443.57M
├──173.3-3滴滴案例-数仓分层设计.mp420.21M
├──174.3-4产品演示数据开发.mp4138.94M
├──175.4-1实时计算场景.mp428.54M
├──176.4-2实时数仓演进及其加工逻辑.mp432.75M
├──177.4-3实时数仓技术组件Kafka与Flink特性.mp434.73M
├──178.4-4手把手带你写FlinkSQL实现实时计算.mp429.53M
├──179.5-1数据模型架构原则.mp418.02M
├──18.3-5AXURE中的高级用法.mp469.87M
├──180.5-2数仓公共开发规范.mp433.21M
├──181.5-3数仓各层开发规范.mp410.42M
├──182.5-4数仓命名规范.mp419.13M
├──183.6-1数据治理方法.mp423.06M
├──184.6-2数据质检流程.mp419.74M
├──185.6-3数据质量具体检核规则.mp444.79M
├──186.6-4数据质检产品案例.mp413.37M
├──187.7-1ETL与ELT数据集成架构.mp427.62M
├──188.7-2ETL数据转换组件.mp427.95M
├──189.7-3企业主数据落地方案.mp440.14M
├──19.3-6开展一场有效的交互评审.mp418.29M
├──190.课程介绍.mp416.96M
├──191.1-1中台化与平台化.mp471.55M
├──192.1-2数据中台的由来.mp453.10M
├──193.1-3数据中台的价值驱动力.mp451.19M
├──194.1-4数据中台的能力范式.mp442.36M
├──195.1-5数据中台和数据仓库的区别.mp437.26M
├──196.1-6离线与实时数仓的区别.mp441.44M
├──197.2-1业务数据化.mp431.99M
├──198.2-2业务数据化六大现状.mp421.75M
├──199.2-3数据资产化.mp416.18M
├──20.3-7总结.mp45.13M
├──200.3-1数据建设之存通用.mp446.15M
├──201.3-2数据同步与集成架构.mp423.34M
├──202.3-3企业数据应用分析.mp425.62M
├──203.4-1用户行为数据分析-DataVault模型.mp470.20M
├──204.4-2多维分析CUBE模型.mp424.61M
├──205.4-3业务数仓建模-维度建模.mp453.34M
├──206.4-4标签画像建模.mp450.60M
├──207.4-5知识图谱建模.mp434.42M
├──208.4-6智能搜索建模.mp424.40M
├──209.5-1数据中台与BI应用.mp432.25M
├──21.4-1带你写好PRD.mp490.03M
├──210.5-2数据中台与AI应用.mp430.66M
├──211.6-1赋能行业的数据中台.mp421.81M
├──212.6-2数据中台存储底座趋势洞察.mp48.00M
├──213.7-1数据平台正成为企业核心竞争力.mp446.68M
├──214.7-2数据中台建设方法论.mp451.88M
├──215.7-3从0-1数据集成平台逻辑与产品案例.mp437.71M
├──216.7-4从0-1指标管理平台逻辑与数据案例推演.mp444.71M
├──217.7-5从0-1离线开发平台逻辑与案例.mp440.49M
├──218.7-6从0-1实时开发平台逻辑与案例.mp445.87M
├──219.7-7从0-1落地标签画像平台架构原型产品案例.mp454.30M
├──22.4-2带你写好DRD文档.mp449.66M
├──220.7-8从0-1落地数据质检平台案例剖析.mp492.69M
├──221.7-9从0-1落地数据服务平台.mp416.03M
├──222.7-10从0-1落地BI平台的心得体会分分享.mp450.76M
├──223.数据中台-落地全案.mp416.96M
├──224.最新课程介绍.mp449.85M
├──225.1-1认识知识图谱.mp429.37M
├──226.1-2什么是知识图谱.mp440.93M
├──227.1-3知识图谱的表示.mp415.45M
├──228.1-4知识图谱的计算.mp454.74M
├──229.1-5知识图谱的存储.mp453.82M
├──23.4-3产品经理必会流程图.mp425.84M
├──230.1-6知识图谱与人工智能的关系.mp423.09M
├──231.2-1知识图谱落地流程.mp420.98M
├──232.2-2知识图谱技术选型6大思考.mp440.15M
├──233.2-3知识图谱数据收集.mp415.19M
├──234.2-4知识图谱设计四原则.mp439.57M
├──235.2-5知识图谱规则应用设计.mp421.00M
├──236.2-6金融风控图谱详解.mp450.24M
├──237.2-7图谱可视化分析实例.mp451.91M
├──238.3-1图数据库选型.mp435.22M
├──239.3-2代码实战讲解图谱创建与查询.mp427.64M
├──24.4-4产品1-10阶段.mp444.04M
├──240.3-3知识图谱算法.mp451.97M
├──241.3-4算法之社区发现.mp445.66M
├──242.4-1知识图谱8大应用场景.mp450.34M
├──243.4-2知识图谱7大主流行业应用.mp438.19M
├──244.4-3知识图谱在其他领域的应用举例.mp421.58M
├──245.4-4认知计算平台概要.mp448.59M
├──246.5-1工具化知识图谱国外内产品详解.mp434.62M
├──247.5-2知识图谱架构设计.mp423.93M
├──248.5-3工具化知识图谱落地实例.mp433.39M
├──249.5-4知识图谱落地实践思考.mp422.10M
├──25.4-5总结.mp411.12M
├──250.6-1智能问答产品说明.mp431.27M
├──251.6-2构建智能问答逻辑（NL2SQL）.mp420.13M
├──252.6-3智能问答NLP流程.mp414.93M
├──253.6-4智能问答语料使用.mp424.29M
├──254.6-5智能问答模型选用对比.mp434.56M
├──255.7-1本套课程总结.mp412.24M
├──256.AI产品经理.mp442.55M
├──257.1-1人工智能-面向未来的第四次技术革命.mp440.04M
├──258.1-2大数据与人工智能.mp4118.99M
├──259.1-3身边常见智能场景初探.mp446.43M
├──26.5-1数据分析能力认知.mp433.99M
├──260.1-4掌握AI的三层架构.mp450.96M
├──261.1-5智适应教育有多智能.mp422.57M
├──262.2-1机器学习_深度学习_强化学习各自解决什么问题.mp467.75M
├──263.2-2人脸识别-AI产品经理需要了解的CV通识-.mp419.30M
├──264.2-3从“转文字”到科大讯飞--语音识别与NLP-.mp439.46M
├──265.2-4知识图谱在各领域的应用与发展趋势.mp450.13M
├──266.3-1机器学习经典五大模型和应用解析.mp472.03M
├──267.3-2AI服务0-1搭建流程.mp452.71M
├──268.3-3案例拆解-企业机器学习与数据挖掘解决方案.mp442.08M
├──269.4-1抖音推荐算法讲解.mp439.84M
├──27.5-2如何破除思维误区.mp431.07M
├──270.4-2从0到1打造推荐系统-搭建框架.mp453.91M
├──271.4-3从0到1打造推荐系统-数据准备.mp438.21M
├──272.4-4电商平台推荐案例.mp46.40M
├──273.5-1计算机视觉要解决的问题和主流落地项目.mp422.87M
├──274.5-2机器视觉难点、8大任务、原理、常见场景.mp418.32M
├──275.5-3物体检测、实例分割、图像识别等常用算法.mp426.17M
├──276.5-4案例拆解-企业计算机视觉项目案例.mp419.13M
├──277.6-1知识图谱落地流程.mp440.06M
├──278.6-2知识图谱设计方法.mp439.26M
├──279.6-3知识图谱助力企业风控平台.mp410.35M
├──28.5-3数据分析思维的养成.mp435.59M
├──280.6-4智能聊天机器人产品剖析.mp453.26M
├──281.6-5企业客服对话机器人0-1搭建.mp454.51M
├──282.6-6从0-1搭建对话式智分析平台.mp4102.50M
├──283.产品经理如何设计数据埋点.mp494.21M
├──284.产品经理如何设计指标字典.mp450.64M
├──285.资料库介绍.mp417.09M
├──29.5-4数据分析的通用流程.mp431.31M
├──30.5-5数据分析常用的使用场景.mp451.15M
├──31.5-6数据分析-案例分析.mp445.25M
├──32.6-1OneData指标体系.mp456.46M
├──33.6-2业务指标体系.mp425.42M
├──34.6-3电商归因模型.mp443.60M
├──35.6-4抖音背后的推荐算法解密.mp444.87M
├──36.6-5滴滴RFM模型实战.mp444.29M
├──37.6-6摁不住的拼多多.mp432.97M
├──38.8-1产品经理分类.mp438.00M
├──39.8-2C端与B端赛道比较.mp445.94M
├──40.9-1盘点面试常见问题.mp415.71M
├──41.9-2企业岗位生成与JD匹配.mp423.75M
├──42.9-3高质量简历特点总结.mp436.78M
├──43.9-4高质量简历详细讲解.mp433.50M
├──44.10-1自我介绍环节.mp431.46M
├──45.10-2工作履历交流环节.mp448.98M
├──46.10-3自由交流环节.mp424.11M
├──47.10-4面试官如何记录面试过程的.mp47.31M
├──48.10-5作品关.mp48.67M
├──49.10-6笔试关.mp425.53M
├──50.10-7谈钱不伤感情.mp421.75M
├──51.10-8面试中常用的一些小技巧.mp412.98M
├──52.0.课程介绍-整体.mp428.13M
├──53.1.认识数据产品经理-章节导读.mp47.57M
├──54.1-1认识数据产品.mp437.61M
├──55.1-2数据产品经理分类.mp436.05M
├──56.1-3数据产品经理职业选择.mp436.79M
├──57.2.数据思维养成-章节导读.mp43.92M
├──58.2-1数据思维.mp425.96M
├──59.2-2数据分析能力认知.mp421.33M
├──60.2-3盘点企业5大数据分析场景.mp432.13M
├──61.2-4数据分析-案例分析.mp445.99M
├──62.3.数据产品经理的数据分析能力-章节导读.mp44.27M
├──63.3-1数据PM掌握数据分析到什么程度.mp427.29M
├──64.3-2SQL查询语言.mp444.63M
├──65.3-3SQL案例讲解.mp4142.49M
├──66.3-4可视化分类-框架-产品.mp450.74M
├──67.3-5可视化图形交互动作.mp419.31M
├──68.3-6统计学基础知识.mp435.63M
├──69.3-7搭建数据看板案例.mp444.71M
├──70.4.用户产品数据驱动方法论-章节导读.mp47.95M
├──71.4-1数据驱动产品迭代方法.mp432.86M
├──72.4-2用数据策略提升产品体验.mp433.01M
├──73.4-3数据驱动精细化运营.mp426.68M
├──74.4-4从0到1数据驱动四步进阶法.mp446.49M
├──75.5.数据采集-数据埋点案例-章节导读.mp44.32M
├──76.5-1数据埋点采集之道.mp423.50M
├──77.5-2选择最佳埋点方案.mp428.00M
├──78.5-3埋点采集案例讲解.mp438.99M
├──79.5-4埋点采集背后的DataVault存储模型.mp419.15M
├──80.6.指标体系设计-章节导读.mp44.59M
├──81.6-1常见指标体系分析.mp430.03M
├──82.6-2制定北极星指标三部走.mp453.77M
├──83.6-3三个常见指标拆解案例-.mp446.24M
├──84.6-4-5大业务指标体系.mp417.29M
├──85.7.数据产品常用分析模型-章节导读.mp46.07M
├──86.7-1同期群分析.mp429.06M
├──87.7-2用LTV衡量用户价值.mp449.75M
├──88.7-3用漏斗分析业务转化避开4大坑.mp424.75M
├──89.7-4电商归因模型.mp444.03M
├──90.8.AB测试方法与案例-章节导读.mp43.94M
├──91.8-1AB测试方法与流程.mp431.36M
├──92.8-2-AB测试-详情页优化案例解析.mp414.23M
├──93.8-3-AB测试-拉新策略案例解析.mp425.34M
├──94.8-4-AB测试-流失召回案例解析.mp414.63M
├──95.8-5-AB测试-算法迭代案例解析.mp416.31M
├──96.8-6-AB测试-商城首页改版案例解析.mp417.95M
├──97.9.标签画像驱动产品运营-章节导读.mp48.96M
├──98.9-1认识用户画像.mp426.70M
├──99.9-2滴滴RFM模型实战.mp444.91M
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