Начни с симулятора “Основы”, это - фундамент. Ты поймешь, в чем твоя роль, как лидить команду, вести планирования, ставить OKR, видение, понимать JTBD, выбирать MVP, считать юнит-экономику.
На него можно добавить “минимум” современного продакта. Во-первых, “Основы технологий”, чтобы говорить с командой на одном языке и действительно запускать обещанное.
Для быстрого роста важно приносить пользу компании и запускать обещанное. Начни с технической базы, ведь 99% продуктов сегодня работают на сервисах и продакту важно их понимать и говорить с командой на одном языке.
Еще один способ приносить пользу компании - эффективно решать нетривиальные задачи, которые отлично решаются классическим ML (например, оптимизацию цены).
Иногда начинающие продакты знают отдельные куски скиллов, но им не хватает системности. Если чувствуешь, что хочешь структурировать базу, то опционально советуем пройти “Основы”.
Все компании разные, поэтому изучи, какие знания важны именно в твоей и добавь их в пакет со скидкой 30%. Например, Sr.PM Uber должен быть топ в A/B тестах, иметь использовать LLM-ки в продукте и т.д.
Большие компании потому и большие, что ожидают от тебя топовых знаний. Во-первых, это значит отличное понимание технологий и умение разговаривать с командой технарей на одном языке.
Во-вторых, это умение управлять продуктом на основе данных: понимание метрик, воронок, практического (а не теоретического) опыта работа с системами аналитики.
Большие компании растут потому, что каждый их шаг проверяется "научно", через А/Б тесты. Продакт должен уметь ставить гипотезы, выбирать нужные метрики и принимать решение по каждому тесту.
В больших компаниях ML уже давно используется для задач оптимизации: ранкинга, выбора цены, классификации (дать / нет купон). 90% всего "модного AI" - это классический ML.
Компании сейчас очень активно ищут, как использовать LLM-ки в продукте для генерации текста, классификации ревью и т.д.. Это - очень свежий навык продакта для решения оставшихся 10% задач бизнеса.
Большие компании ожидают от продакта скорости. ИИ-прототипирование позволяет создать реалистичный прототип фичи за полчаса и сразу показать его пользователям и стейкхолдерам.
Начать путь в AI-продакты (или просто продакты с AI скиллами) надо с основ ML. Именно классическими алгоритмами регрессии и классификации решаются 90% реальных бизнес задач.
LLM-ки позволяют решить те 10% задач, где обычный ML бессилен (например, анализа free-текста). Большие компании сейчас активно борятся друг с другом в этом домене AI-first фичей.
AI, как оказалось отлично кодит. Поэтому продакт может быстро создавать реалистичные прототипы продуктов и фичей или даже начать свой сайд-проект. Без кода.
Тех курс логично продолжить курсом по ИИ-вайбкодингу, и научиться строить кликабельные прототипы за минуты, а простые продукты с бэкендом и базами данных - за часы. А заодно и лучше понять тех.
Добавь сверху умение общаться с базами данных. Начни с простых запросов, а в конце научись делать сложные штуки в паре с ChatGPT. Практика на реальном датасете в инструменте SuperSet.
”A/B тесты” - это способ развивать продукт на основе научного подхода, а не гаданий. Умение составить правильную гипотезу, выбрать нужную метрику и принять решение по тесту - отдельный скилл продакта.
Придумал, что строить? Преврати это в работающий прототип за полчаса с помощью AI-кодинга и уже вечером отправь ссылку живым пользователям. Без строчки кода.