— Средняя заработная плата всех Продуктовых Менеджеров составила более 800,000 тенге по итогам исследования
— Средняя зарплата на рынке: 412 000 ₸
Управление жизненным циклом продукта
— Запуск продуктов с 0 до end-to-end — Является частью коммерческого успеха продукта — Формирует стратегию продукта и продуктовый roadmap
Колоссальный опыт в короткий срок
— Влияние на пре-релиз и пост-релиз продукта — Формирование гипотез, которые влияют на жизни людей — Вовлечение в дизайн, аналитику, разработку и этапы маркетинга
Управление командой разработки и дизайна
— Работает с дизайнерами и командой разработки — Имеет возможность вовлекаться в разные пайплайны продукта — Вовлекается в Discovery & Delivery часть продукта
Востребованная профессия
— PM становится всё более актуальна и спрос на специалистов растет с каждым годом минимум на 20% — По данным hh.kz сейчас доступно 870 вакансий.
Lessons
Как проходят уроки?
Уроки
Самостоятельная работа
Начало спринта: Вводная лекция на каждый модуль
Self-pace: Просмотр лекции, прохождение квизов
Self-pace: Выполнение домашних кейсов и задач
Гостевые лекции: Продакты с Google, Meta, Kaspi, inDrive и другие
Self-pace: Просмотр бонусных материалов и лекции
Self-pace: Проведение Peer-to-peer (P2P) интервью
Office hours: Помощь ментора с ДЗ
Бахытжан Жакажанов
CEO & Founder ProductBee
5+ лет опыта работы в ПМ
Head of AI в BI Group
ex-Head of Product в ORBI Inc., USA
ex-Brainbridge Data Scientist, USA
ex-PwC Assurance Consulting
Course author
Автор курса
We are in the media
Мы в СМИ
Why choose us
Почему выбирают ProductBee
Техническое интервью и полный отчет по окончанию курса
Гибридный и гибкий график: все лекции идут в записи и доступны в любое удобное время
Продуктовые кейсы: презентация и работа над кейсами компании как Kaspi, MyCar, Careem, Freedom с итоговым Demo day
30 минутные 1-1 сессии по улучшению индивидуального карьерного пути
Обучение на американской платформе Thinkific с личным аккаунтом и закрытым доступом на платные материалы
Закрытые митапы и офлайн встречи только для участников курса
Гостевые лекторы с компании как Kolesa, Kaspi, MyCar, inDrive, Beeline и зарубежных Booking, Google, Meta
Referral program и Alumni group: мы рекомендуем в различные ИТ компании, и вакансии которых вы не найдете на рынке труда
Top student certificate: для топ студентов выдается отличительный сертификат и мы приглашаем в команду
Main lecturers
Основные лекторы
Бахытжан Жакажанов
CEO ProductBee Head of AI at BI Group CPO BI Group
Улжан Бисаринова
Lead AI & Data Science ISSAI
Андрей Бакаленко
CPO Yango Delivery
Guest lecturers
Гостевые лекторы
Бахытжан Жакажанов
ex-Senior Product Manager at MyCar
Нарикби Максут
Product Manager at Booking
Абдугани Сафи
ex-Head of Product at 1Fit
Назерке Калидолда
ex-Google SWE, PM in France
Алия Мирзахметова
Head of Product Prerender
Нурхан Искендир
CPO at MyCar
Аршын Султангазы
CPO at BCC
Айгерим Алтайканова
Senior Product Manager at IZI Mobile
Адиль Булатов
Senior Product Manager at inDrive
Константин Швацкий
ex-Head of Product at Kaspi
Your CV after course
Ваше резюме после прохождения курса
должность
Учитель по прикладному AI/ML
зарплата
500 000 ₸ – 950 000 ₸
Методологии:
Customer Development
Lean Startus
User Person
Design Thinking
Lean Canvas
User Story Map
Customer Journey Map
Agile
Scrum
Kanban
Value Proposition Canvas
RICE
Навыки:
Проводить глубинные интервью по JTBD
Посчитать размер рынка TAM/SAM/SOM
Прототипировать дизайна на Miro/Figma/Sketch
Составить портрет потребителя (User Persona)
Презентация стейкхолдерам на Дэмо дне
Проводить UX-research
Проводить UX-research
Считать unit-экономика продукта
Запускать MVP/MLP
Умение выбрать NSM и метрики продукта
Управлять разработкой по SCRUM и Kanban
Инструменты:
Certificate
После курса вы получите:
Диплом ИТ академии
Проект в ваше портфолио
Доступ в закрытое комьюнити выпускников
Course Program
Программа курса
Linkedin Profile
Таблица оценки навыков
Гайд по карьере роста ИИ
Книги и материалы для изучения
База интервью вопросов для 50+ ИТ компании
1. Теория генеративного ИИ и его применение в образовании. 2. Введение в большие языковые модели и их архитектуру. 3. Практическое занятие: Создание базовой модели генерации текста с использованием Python.
1. Эффективное создание запросов для моделей ИИ. 2. Техники улучшения результатов на основе запросов. 3. Практическое занятие: Эксперименты с запросами с использованием моделей GPT от OpenAI.
1. Понимание предвзятости в генеративных моделях. 2. Этические аспекты использования ИИ в образовании. 3. Практическое занятие: Обнаружение и снижение предвзятости в текстовых выводах с помощью Python.
1. Основы сбора и подготовки данных. 2. Понимание различных типов данных (структурированные, неструктурированные). 3. Практическое занятие: Очистка и организация данных с использованием Python (библиотека pandas).
1. Введение в описательную статистику (среднее, медиана, мода). 2. Основы инференциальной статистики (доверительные интервалы, проверка гипотез). 3. Практическое занятие: Анализ данных с использованием статистических методов в Python (numpy, scipy).
1. Принципы эффективной визуализации данных. 2. Типы визуализаций (гистограммы, столбчатые диаграммы, диаграммы рассеивания). 3. Практическое занятие: Создание визуализаций с использованием Python (matplotlib, seaborn).
1. Понимание процесса Data Science (сбор данных, анализ, моделирование). 2. Обзор популярных инструментов и фреймворков в Data Science. 3. Практическое занятие: Настройка базового проекта по Data Science на Python.
1. Введение в контролируемое и неконтролируемое обучение. 2. Обзор популярных алгоритмов машинного обучения (линейная регрессия, деревья решений). 3. Практическое занятие: Реализация простой модели машинного обучения на Python (scikit-learn).
1. Ключевые показатели эффективности моделей машинного обучения (accuracy, precision, recall). 2. Техники оценки и улучшения моделей (кросс-валидация, настройка гиперпараметров). 3. Практическое занятие: Оценка и оптимизация моделей на Python.
1. Основы компьютерного зрения и его применения. 2. Техники обработки изображений (фильтры, преобразования). 3. Практическое занятие: Работа с изображениями на Python (OpenCV).
1. Понимание алгоритмов обнаружения объектов (Haar каскады, YOLO). 2. Применение обнаружения объектов в образовании и индустрии. 3. Практическое занятие: Реализация базового обнаружения объектов с использованием Python и OpenCV.
1. Введение в сверточные нейронные сети (CNN) для классификации изображений. 2. Трансферное обучение и предобученные модели для задач компьютерного зрения. 3. Практическое занятие: Создание классификатора изображений с использованием Python и TensorFlow/Keras.
1. Обзор ключевых концепций из всех модулей. 2. Студенты работают над проектом, объединяющим концепции генеративного ИИ, анализа данных, Data Science и компьютерного зрения. 3. Практическое занятие: Реализация итогового проекта на Python, демонстрирующего навыки в различных областях ИИ.
Наша академия является №1 по средней заработной плате выпускников в 2023 году в сфере Продуктового Менеджмента. Мы официально признаны ИТ академией по образованию от программы TechOrda и соответствуем всем стандартам обучения высокого качества. Мы также являемся частью Международного Технопарка Astana Hub.
FAQ
Ответы и вопросы
Курс подходит всем, в том числе и для начинающих в ИТ сфере и желающих освоить профессию Продакт-менеджера и тем, кто хочет работать над продуктом
Мы 100% гарантированно возвращаем ваши деньги в первую неделю, если вам не понравится и если поймете, что Продакт менеджмент не для вас
Да, но зависит от вашего опыта и как вы подготовите ваши кейсы. Но есть ребята после окончания нашего курса устраивались на работу, повышали грейд или вообще меняли профессию
Таких нет, главное - ваше желание!
Курс длится 8 недель. Еженедельно у вас будут 2 онлайн лекции, и 4 заранее записанных видео для выполнения задач. Также, освоение новых инструментов таких как Jira, Amplitude. Будут платные закрытые материалы и интервью с вашим одногруппником (P2P interview sessions)
Остались вопросы?
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c Политикой конфиденциальности
На каждый поток выделяем - 200 количество мест
Оставьте контакты и наш менеджер свяжется с вами в ближайшее время
Как зарождался Продуктовый Менеджмент в Kolesa и Kaspi?