آموزش داده‌ها و یادگیری ماشین برای مدیران محصول فنی (TPM) - آخرین آپدیت

دانلود Data and Machine Learning for Technical Product Managers

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: کسب‌وکارها به‌سرعت در حال پذیرش یادگیری ماشین (Machine Learning) هستند، اما ادغام موفقیت‌آمیز آن فراتر از تکنولوژی‌های پیشرفته است و نیازمند مدیریت پروژه موثر است. درک اینکه یادگیری ماشین چگونه در راهکارهای نرم‌افزاری و سخت‌افزاری جای می‌گیرد، برای تضمین نتایج معنادار ضروری است. این دوره مبانی مدیریت پروژه‌های مبتنی بر یادگیری ماشین را پوشش می‌دهد؛ از جمله نحوه تعامل یک مدیر پروژه با ابزارهای ML، ادغام تحلیل داده‌ها و ارزیابی نتایج برای عملکرد داخلی و تاثیر بر مشتری. شما بررسی خواهید کرد که چه عواملی باعث موفقیت خروجی‌های ML می‌شود، نقش معیارهای داخلی و خارجی چیست و استراتژی‌های گنجاندن ML در جریان‌های کاری پروژه چگونه است. این دوره برای متخصصانی طراحی شده است که در محیط‌های فنی، پروژه‌های یادگیری ماشین را رهبری، پشتیبانی یا در آن‌ها مشارکت می‌کنند. این آموزش برای مدیران پروژه فنی (TPM)، سرپرستان تیم و مسئولان ادغام ابزارهای ML در فرآیند توسعه محصول ایده‌آل است. همچنین توسعه‌دهندگانی که قصد دارند تاثیر ML بر وظایف آینده و تحویل پروژه را درک کنند و تحلیلگران داده‌ای که به دنبال ساخت و ارزیابی بهتر مدل‌های ML هستند، از این دوره بهره‌مند خواهند شد. علاوه بر این، این دوره برای متخصصانی که نیاز دارند اهداف و نتایج ML را به‌طور موثر به تیم‌های فنی و ذینفعان تجاری منتقل کنند، بسیار مناسب است. برای موفقیت در این دوره، زبان‌آموزان باید با اصول مدیریت پروژه (مانند Agile، Scrum یا متدولوژی‌های مشابه) و مفاهیم اولیه ابزارهای یادگیری ماشین آشنا باشند. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، جریان‌های کاری تحلیلی و تکنیک‌های پردازش داده به یادگیرندگان کمک می‌کند تا مطالب را موثرتر دنبال کنند. اگرچه تجربه کدنویسی الزامی نیست، اما تسلط بر تفکر داده‌محور و آشنایی با ابزارهایی مانند R یا Jupyter Notebooks یک مزیت محسوب می‌شود. در پایان این دوره، یادگیرندگان قادر خواهند بود پروژه‌های مبتنی بر ML را با پیاده‌سازی ابزارهای تحلیل داده و همسو کردن نتایج با معیارهای تعریف‌شده عملکرد و تاثیر بر مشتری مدیریت کنند. آن‌ها چارچوب‌های ساختاریافته‌ای را برای ادغام ML در برنامه‌ریزی پروژه توسعه می‌دهند که منجر به تصمیم‌گیری آگاهانه و بهبود استراتژیک جریان کاری می‌شود. همچنین، عوامل حیاتی موفقیت را شناسایی کرده و سوالات ارزیابی کلیدی را برای هدایت بهبود مستمر formule می‌کنند. در نهایت، اثربخشی پروژه ML را با استفاده از بنچ‌مارک‌های داخلی و KPIهای خارجی ارزیابی کرده و از همسویی آن با اهداف سازمانی و انتظارات ذینفعان اطمینان حاصل می‌کنند.

سرفصل ها و درس ها

داده‌ها و یادگیری ماشین برای مدیران محصول فنی Data and Machine Learning for Technical Product Managers

  • مقدمه و خوش‌آمدگویی Introduction and Welcome

  • یافتن مدیر محصول فنی (TPM) مناسب Finding the Right TPM

  • انتخاب فرآیندهای پشتیبان تصمیمات TPM Selecting Processes Supporting TPM Decisions

  • به عنوان یک TPM از چه معیارهایی باید استفاده کنم What Metrics Should I use as a TPM

  • ادغام مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) با یادگیری ماشین Integrating LLM Models with ML

  • پشتیبانی از MLOps توسط تیم پروژه Supporting MLOps with a Project Team

  • کار با انواع یادگیری Working with Learning Types

  • استقرار ابزارهای تحلیلی Deploying Analytic Tools

  • انتخاب معیارها برای یادگیری ماشین Selecting Metrics for ML

  • کار با آمار و زبان R Working with Statistics and R

  • راه‌اندازی یک محصول مبتنی بر ML Establishing an ML Product

  • تبریکات و مسیر یادگیری مستمر Congratulations and Continuous Learning Journey

نمایش نظرات

آموزش داده‌ها و یادگیری ماشین برای مدیران محصول فنی (TPM)
جزییات دوره
2h 50m
12
(آخرین آپدیت)
254
- از 5
دارد
دارد
دارد
Chris Croft
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Chris Croft Chris Croft

مربی مدیریت، سخنران، نویسنده