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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/mvp-dataproduct/
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【Python / No Code Bubble】数据产品MVP创建、发布与客户成功全景解析 本课程旨在教授如何通过构建最小可行产品（MVP）来创建、发布并实现数据产品的客户成功。在当今数据科学领域，产品开发的重要性日益凸显。对于有数据科学经验的人来说，“可扩展性”是一个常被提及的词汇，本课程将从最初的需求定义阶段开始，直至客户成功，完整介绍实现可扩展性的方法，并通过MVP开发进行实践和展示。 具体而言，本课程将以客户流失（Churn）分析为例，深入探讨以下关键环节： * **如何推进业务讨论：** 学习如何基于数据分析结果进行有效的沟通和决策。 * **如何构建模型：** 掌握数据科学模型的开发流程。 * **如何创建MVP：** 学习使用Python和Google Colaboratory进行编码，并通过Streamlit将模型转化为MVP。 * **如何发展已创建的产品：** 重点关注通过业务运营中的问题反馈，最终利用No Code工具Bubble实现机器学习功能，作为Streamlit MVP的进阶版本。 课程内容将通过模拟数据科学产品开发的完整流程，帮助您掌握从解决方案到产品的转化过程。我们强调将数据科学家的分析洞察转化为可复用的产品，实现“解决方案”到“产品交付”的转变。 在由AI驱动的数据产品开发中，有时会用到“MVD（Minimum Viable Data）”的说法，本课程中将其统一称为MVP，并在讲义中详细解释两者差异。 **目标学员：** * 数据科学家 * 数据分析师 * 产品经理 (PdM) * 项目经理 * 希望将数据科学应用于经营管理领域的企业规划部成员 本课程将让您亲身体验数据产品从概念到落地的全过程，助您掌握数据产品开发的完整流程。
昨今、データサイエンスの分野でもプロダクトを作成していくことの重要性が増してきています。データサイエンティスト経験者であれば、"スケール"という言葉を日常業務で聞かれたことがあるかと思います。これを実現する手法をこの講座では最初の要件定義の段階から初めてカスタマーサクセスまでをMVPの開発を通して実施・紹介していきます。より具体的にこの講座では離反顧客(チャーン)の分析を通して・どのように議論を進めていくのか・どのようにモデルを作っていくのか・どのようにMVPを作っていくのか・作ったプロダクトをどうやって育てていくかがテーマとなります。使っていく技術はPythonをGoogle Collaboratoryでコーディングし、それをStreamlitでMVP化、業務における運用を通して把握した課題をもとに最終的にはNo CodeのBubbleで機械学習を扱う所までをカバーします（Streamlitの次のMVPの位置付け）。データサイエンスを使ったプロダクト開発のトピックをその過程を疑似体験いただくストーリーでご紹介し、一連の流れをマスターできるように設計をしました。※データサイエンティストが分析をして対応している状態をソリューション提供といい、それが仕組み化されている状態をプロダクトとこの講座では言います。ソリューション→プロダクト提供への流れを体感いただくことが講座で届けたいメッセージです※データプロダクトをAIを用いて作っていく場合、MVD(Minimum Viable Data)という言い方をすることもあります。講義内では厳密にはMVDであってもMVPとしています。両者の違いは、レクチャー内で解説しています対象者としてはデータサイエンティスト、データアナリスト、プロダクトマネージャー(PdM)、プロジェクトマネージャー、データサイエンスを経営に活用したい経営企画部の方を想定して、データプロダクトを作成していく過程を体感頂きます。ぜひ、ご受講をいただければと思います。
