Нас выбирают:
14000+
38%
★4.8/5
студентов с 2020 года
приходят по рекомендации коллег
средняя оценка симуляторов
19000+
продактов в комьюнити
Зачем продактам знать про LLM ?
- появление современных LLM запустило техническую революцию, то что раньше было невозможно стало возможным, и это позволяет создавать новые фичи и продукты
- всем компания нужны продакты которые будут искать точки применения новых технологий и строить решения на их основе
- конкуренция растет: чем раньше вы начнете осваивать эти навыки, тем больше преимуществ получите перед другими кандидатами
Курс для тебя, если ты
Не хочешь отстать от требований рынка
Освоишь технологии, которые уже становятся частью современного стека, легко сможешь найти работу через 5 лет
Хочешь ускорить карьерный рост и повысить ЗП
Научишься строить продукты будущего и получишь опыт, который поможет попасть в команду или компанию, которая их строит
Хочешь создать GenAI продукт
Поймешь в каких областях LLM позволяют решать проблемы пользователей качественно новым образом
Чему учит курс
PM без LLM знаний
PM с основами LLM
Понимаешь, в каких кейсах и задачах LLM может дать ценность
Понимаешь, как построить тестовый датасет, и на какие метрики нужно смотреть
На практике попробовал создавать и улучшать промпты для фич в реальном продукте
Не понимаешь, когда и какую ценность может дать LLM
Не знаешь, как оценить точность и качество ответов LLM для выбранной задачи
Не пробовал стыковать LLM с другими компонентами продукта
Умеешь тестировать качество и безопасность LLM в том числе для диалоговых сценариев
Не умеешь промптить LLM для продуктовых сценариев, а не для личных запросов
Боишься галлюцинаций LLM
Знаешь, как добиться от LLM ответа, который смогут парсить другие сервисы твоего продукта
"Прошел уже несколько курсов у ProductDO — LLM, Data PM и Tech PM — и каждый раз убеждаюсь, что симулятор — это лучшее, что могло случиться с обучением. С самого начала погружаешься в реальные задачи без воды и абстрактных теорий. Все максимально прикладное и актуальное — именно то, что нужно в работе. Отдельно хочу отметить учебные группы и вебинары — чётко по делу, крутая атмосфера и много пользы. Спасибо всей команде ProductDO за такой подход к обучению!"
"Спасибо большое за курс! Отдельное спасибо за возможность прогнать промпты и посмотреть наглядный результат. Если есть возможность, было бы здорово увеличить кол-во попыток, тогда можно будет не только гнаться за точностью, но и поэкспериментировать, чтобы лучше понять логику работы LLM. Теперь я точно лучше понимаю, как устроен процесс внедрения LLM, какие подводные камни могут быть. Спасибо!"
"I really enjoyed the "Building LLM Based Products" course. The way the material was organized made it easy to follow and understand. The course included relevant examples of how LLMs are used in real-world situations, which helped me see how to apply what I learned.
I appreciated the mix of theory and practical exercises, so I could learn the ideas and try them out myself. The extra webinars with the course authors were very helpful and gave even more insight into important topics.
Overall, I highly recommend this course to anyone interested in building LLM-based products. It is a well-structured and useful learning experience."
I appreciated the mix of theory and practical exercises, so I could learn the ideas and try them out myself. The extra webinars with the course authors were very helpful and gave even more insight into important topics.
Overall, I highly recommend this course to anyone interested in building LLM-based products. It is a well-structured and useful learning experience."
"Just finished the "LLM for Product Manager" course on ProductDo , and it’s awesome! Super practical, easy to follow, and packed with real-world use cases.
The platform is clean, the lessons are engaging, and the community is helpful. No fluff, just valuable skills for modern PMs.
Highly recommend it if you want to level up with LLMs without getting lost in tech jargon. Worth every minute!"
The platform is clean, the lessons are engaging, and the community is helpful. No fluff, just valuable skills for modern PMs.
Highly recommend it if you want to level up with LLMs without getting lost in tech jargon. Worth every minute!"
"Темп курса комфортный, материал подается очень структурно, поэтому информация усваивается легко, без стресса. Отдельно хочу отметить очень ценные вебинары — на них можно было задать вопросы и глубже разобраться в сложных темах. Это стало большим плюсом. Курс дает мощную базу и уверенность в работе с LLM-фичами. Все конспекты я сохранила и буду активно использовать в работе."
"Практический формат: Курс выстроен как цепочка реальных продуктовых шагов: от постановки задачи до оценки качества и безопасности. Чувствуется, что всё ориентировано на боевые кейсы, а не на теорию. Глубокое погружение в ключевые компетенции, которые больше всего меня интересовали: - Пайплайны: особенно ценно было понять, когда делать всё в одном промпте, а когда разбивать на последовательные шаги (роутинг → классификация → генерация). - Эвалы: это сильная сторона курса. Я впервые так системно подошла к оценке LLM — критериев, LLM-as-a-Judge, сравнение версий, дрифт данных, продовая разметка. Освещение нюансов безопасности: Сильный блок по фильтрации, серым зонам и построению безопасных ассистентов. Практика с отдельными датасетами для опасных и пограничных кейсов — топ. Беру как улучшение для своего рабочего продукта. Что изменилось после прохождения: Появилось чёткое понимание, как запускать LLM-фичи безопасно и масштабируемо. И на практике разобрала более complex подходы к оценке диалогов и генераций, в том числе с LLM-as-a-judge. У меня на рабочем проекте попроще. Поэтому этот курс максимально актуален. Курс - 10/10. Для продактов, уже внедряющих AI в рабочих проектах, первая часть про промтинг, выбор моделей – как систематизация опыта, а темы про пайплайны и оценку – хорошая возможность для внесения улучшений в уже работающие решения на проекте."
Как выглядит практика на симуляторе?
Авторы курса
- Анна ПодображныхДействующий Lead AI Product Manager
T-Bank AI МоскваЗапускает и развивает вселенную AI-ассистентов в Т-Банке
- 7+ лет в продакт-менеджменте
- Запускала стрим кросс-продаж и развивала гео-сервисы в Авито
- Обучила 1,000+ продактов на различных платформах
- Андрей МендеДействующий Senior Machine Learning PM
Booking.com AmsterdamПрименяет методы машинного обучения, чтобы улучшать рекомендательные системы в Booking.com.- 13+ лет в продакт менеджменте
- Запускал продукты в Яндексе (вертикаль поиска)
- Обучил 1,000+ продактов на различных платформах
- Master of Business Administration (MBA)
Программа
На протяжении 6 уроков мы рассмотрим все этапы создания LLM продукта: от промптинга до метрик качества и безопасности. На реальных кейсах разберём, как запускать AI-фичи: от классификации обращений в службу поддержки до умного поиска и AI-помощника по математике.
Вокруг LLM много магии, но всё начинается с промпта. Урок покажет, как правильно «разговаривать» с моделью, чтобы решать бизнес-задачи, а не просто играть в чаты.
В уроке:
→ Как устроен хороший промпт и почему это не «просто текст»
→ Как можно улучшить точность своего промпта: Few-shot Learning
→ Что такое температура LLM и как ей правильно управлять
→ Кейс: классификация обращений в саппорт по темам
Как это выглядит:
→ Учимся писать, тестировать и улучшать промпты под задачу
→ Кейс: заменяем ручную разметку обращений в поддержку на AI
В уроке:
→ Как устроен хороший промпт и почему это не «просто текст»
→ Как можно улучшить точность своего промпта: Few-shot Learning
→ Что такое температура LLM и как ей правильно управлять
→ Кейс: классификация обращений в саппорт по темам
Как это выглядит:
→ Учимся писать, тестировать и улучшать промпты под задачу
→ Кейс: заменяем ручную разметку обращений в поддержку на AI
LLM умеет не только вести диалог, но и возвращать структурированные данные, понятные машине. В этом уроке учимся превращать запросы на естественном языке в валидный JSON, чтобы автоматизировать действия в продукте.
В уроке:
→ Зачем моделям структура и почему JSON стал стандартом
→ Как написать промпт, который стабильно выдаёт правильную структуру
→ Что выбрать: few-shots или чёткие инструкции?
Как это выглядит
→ Учимся использовать json-schema, чтобы “включить” у модели режим программиста
→ Кейс: структурируем поисковой запрос пользователя под фильтры в системе
В уроке:
→ Зачем моделям структура и почему JSON стал стандартом
→ Как написать промпт, который стабильно выдаёт правильную структуру
→ Что выбрать: few-shots или чёткие инструкции?
Как это выглядит
→ Учимся использовать json-schema, чтобы “включить” у модели режим программиста
→ Кейс: структурируем поисковой запрос пользователя под фильтры в системе
На рынке доступно много моделей, и каждый месяц появляются новые. Урок поможет разобраться, чем модели отличаются друг от друга, и как выбрать ту, которая даст лучший результат для вашего продукта.
В уроке:
→ Чем отличаются GPT-4o, GPT-o3, Claude, open-source модели и зачем это знать
→ На что смотреть при выборе модели: качество, цена, скорость
→ Что влияет на качество, цену и скорость: размер модели, подход к обучению, «способность к рассуждениям»
Как это выглядит
→ Сравниваем, как справляются разные модели и учимся измерять это
→ Кейсы: считаем токены и расходы, сравниваем две модели на реальной задаче
В уроке:
→ Чем отличаются GPT-4o, GPT-o3, Claude, open-source модели и зачем это знать
→ На что смотреть при выборе модели: качество, цена, скорость
→ Что влияет на качество, цену и скорость: размер модели, подход к обучению, «способность к рассуждениям»
Как это выглядит
→ Сравниваем, как справляются разные модели и учимся измерять это
→ Кейсы: считаем токены и расходы, сравниваем две модели на реальной задаче
Иногда одна LLM-задача — на самом деле три. В этом уроке учимся проектировать пайплайн: разбиваем задачу на этапы, тестируем каждый отдельно и собираем стабильную систему из простых компонентов.
В уроке:
→ Почему один промпт для всего — плохая идея
→ Что такое LLM-пайплайн и зачем он нужен
→ Как строить роутинг запросов, если у вас несколько сценариев
Как это выглядит
→ Учимся подключать и комбинировать LLM-звенья как LEGO, чтобы получился продукт
→ Кейс: объединяем два сценария — обращения в поддержку и поиск
В уроке:
→ Почему один промпт для всего — плохая идея
→ Что такое LLM-пайплайн и зачем он нужен
→ Как строить роутинг запросов, если у вас несколько сценариев
Как это выглядит
→ Учимся подключать и комбинировать LLM-звенья как LEGO, чтобы получился продукт
→ Кейс: объединяем два сценария — обращения в поддержку и поиск
Когда AI-помощник не даёт детерминированный ответ, а ведёт диалог, обычной проверки «правильно / неправильно» уже недостаточно. В этом уроке учимся выстраивать эвал-процесс: формулируем чёткие критерии качества и автоматизируем разметку.
В уроке:
→ Что такое эвал и как его использовать в сложных LLM-продуктах
→ Как формулировать критерии качества, чтобы их могли оценить и люди, и LLM
→ Как устроен процесс "LLM as a judge" и когда он работает лучше ручной разметки
→ Как собирать и управлять датасетами для тестирования, учитывать дрифт данных
Как это выглядит
→ Учимся «оценивать оценщиков» — настраиваем пайплайн для проверки качества
→ Кейс: собираем бенч и пишем эвал-промпты для AI-помощника по математике, сначала по одному критерию, потом — комплексно
В уроке:
→ Что такое эвал и как его использовать в сложных LLM-продуктах
→ Как формулировать критерии качества, чтобы их могли оценить и люди, и LLM
→ Как устроен процесс "LLM as a judge" и когда он работает лучше ручной разметки
→ Как собирать и управлять датасетами для тестирования, учитывать дрифт данных
Как это выглядит
→ Учимся «оценивать оценщиков» — настраиваем пайплайн для проверки качества
→ Кейс: собираем бенч и пишем эвал-промпты для AI-помощника по математике, сначала по одному критерию, потом — комплексно
LLM-продукт должен быть не только умным, но и безопасным. В этом уроке разбираемся, как не допустить “чернуху”: учимся выявлять небезопасные темы, формулировать чёткие запреты, работать с серыми зонами и строить эвалы, которые помогают держать продукт в рамках.
В уроке:
→ Как формализовать тему безопасности в LLM-продуктах
→ Как устроен эвал для проверки безопасности и чем он отличается от эвалов качества
→ Как проверять безопасность на проде
Как это выглядит
→ Учимся добавлять проверку в пайплайн: от ключевых слов до пост-процессинга
→ Кейс: собираем эвал безопасности детского AI-помощника по математике
В уроке:
→ Как формализовать тему безопасности в LLM-продуктах
→ Как устроен эвал для проверки безопасности и чем он отличается от эвалов качества
→ Как проверять безопасность на проде
Как это выглядит
→ Учимся добавлять проверку в пайплайн: от ключевых слов до пост-процессинга
→ Кейс: собираем эвал безопасности детского AI-помощника по математике
Стоимость
Вебинары
69'000 ₽
46'000 ₽ / €420
• 4 LLM кейса для разных бизнес задач
• Шаблоны для использования в работе
• ∞ доступ к материалам
+ чат для вопросов
+ твои вопросы менторам
+ два воркшопа:
24 марта 2026 19:00 (GMT+3)
26 марта 2026 19:00 (GMT+3)
В рассрочку от 3833 ₽/мес
Сэкономь до 30% с бандлом
Вебинары
НОВОГОДНЯЯ СКИДКА -10%
42'000 ₽ =€420
37'800 ₽ = €378
• 4 LLM кейса для разных бизнес задач
• Шаблоны для использования в работе
• ∞ доступ к материалам
+ чат для вопросов
+ твои вопросы менторам
+ два воркшопа:
24 марта 2026 19:00 (GMT+3)
26 марта 2026 19:00 (GMT+3)
В рассрочку от 3150 ₽/мес
Увеличь скидку до 30% с бандлом
Симулятор
42'000 ₽ / €380
• 4 LLM кейса для разных бизнес задач
• Шаблоны для использования в работе
• ∞ доступ к материалам
• Оплата за счет компании
• Документы для бухгалтерии
Вебинары
69'000 ₽ / €520
• 4 LLM кейса для разных бизнес задач
• Шаблоны для использования в работе
• ∞ доступ к материалам
• Оплата за счет компании
• Документы для бухгалтерии
+ чат для вопросов
+ твои вопросы менторам
+ два воркшопа:
24 марта 2026 19:00 (GMT+3)
26 марта 2026 19:00 (GMT+3)
Специализация "ML/AI для продакта" со скидкой до 30%
Самые востребованные знания на сегодняшнем рынке продактов: ML/AI/LLMs.
Научись видеть ML-задачи в своем продукте и подходить к их решению структурно.
Применим различные инструменты машинного обучения, чтобы увеличить ценность продукта.
Научитесь управлять созданием AI-продуктов
с использованием LLM — без воды, на реальный примерах.
с использованием LLM — без воды, на реальный примерах.
Научись быстро создавать реалистичные прототипы продуктов и фичей. Начни развивать свой сайд-проект. Без кода.
Выбери способ оплаты:
Свой набор симуляторов со скидкой до 30%
Покупай сразу несколько симуляторов — чем больше курсов, тем выгоднее:
• 2 симулятора — скидка 10%
• 3 симулятора — скидка 15%
• 4 симулятора — скидка 20%
• 5 и больше — скидка 30%
Скидка применяется автоматически ко всем симуляторам в корзине.
• 2 симулятора — скидка 10%
• 3 симулятора — скидка 15%
• 4 симулятора — скидка 20%
• 5 и больше — скидка 30%
Скидка применяется автоматически ко всем симуляторам в корзине.
Хочешь увеличить скидку до 30%?
Собери набор из 5+ курсов и получи максимальную скидку −30%
Выбери способ оплаты:
Выбери способ оплаты:
Выбери способ оплаты
Выбери способ оплаты
Беспроцентная рассрочка от СберБанка
Платеж можно разделить на 6 и 12 месяцев. Первый платёж через месяц. Для оформления нужна дебетовая карта СберБанка, паспорт РФ, доступ в СберБанк онлайн. Решение банка придет в течение 2 минут.
Как оплатить
Нажми "Купить в рассрочку" → заполни email-форму → на странице оплаты выбери способ "Рассрочка от СберБанка".
Свяжитесь с нами
Оставьте заявку на обучение за счет компании. Мы подготовим расчетные документы под ваш запрос.
Чем курсы ProductDo отличаются от других?
От лидеров ждут результатов, а не теоретических идей. Поэтому цель любого курса - превратить знания в навык, решая много задач и проблем.
А еще студенты отмечают:
А еще студенты отмечают:
- структурный подход обучения (от простого к сложному)
- конкретные инструменты
- полезные дополнительные материалы
- незаезженные статьи разного уровня сложности
Ключевая ценность - иммерсивные задания, которые неотличимы от работы с реальным продуктом. Решая их, ты попробуешь прожить 10+ лет опыта в концентрированной истории.
Что отметили ученики:
Что отметили ученики:
- сценарная игра и погружение в увлекательные кейсы
- персонажи из реальной компании: CEO, CTO, Enginering Manager, коллеги-продакты
- формат диалога с разбором ошибок, подробный фидбэк
- самостоятельное прохождение в любое время
Продукты созданы для продактов, которые хотят расти: студенты решают такие же практические задачи, с которыми ежедневно сталкиваются опытные PM-ы в международных компаниях. Основная цель при выборе кейсов - показать, что продукты и проекты бывают очень разными. Это сложно понять, если работаешь 5 лет над одним продуктом и проходишь курсы, которые повторяют уже существующие знания.
Что крутого:
Что крутого:
- курсы учат применять навыки на работе
- курсы расскажут, как четко структурировать знания в голове
- в любое время можно освежить знания по чек-листу
- если техника не подведет, то доступ к материалам будет неограничен
В курсы вложен опыт, применяемый каждый день: 7+ лет построения продуктов в боевых условиях в таких компаниях как Booking.com, Wolt, Flo.
Что это дает студенту:
Что это дает студенту:
- возможность практиковаться на реальных задачах и факапах международных компаний
- посмотреть опыт глобальных продуктов и позадавать вопросы типа «а как там у них это работает?»
- узнать о возможностях вырасти в карьере и попасть в большую компанию
В ProductDo учатся продакты сильнейших команд
Все еще сомневаешься?
Пройди бесплатный урок курса-симулятора
Получи в telegram-боте записи вебинаров на разные темы:
- аналитика и метрики,
- продуктовое интервью,
- технический кейс,
- карта скиллов,
- A/B тестирование.
30 минут практики, более 20 реальных задач, которые дают представление о буднях продакта в международной компании. Также это простой и быстрый способ понять, как обучает симулятор ProductDo.
Вопросы и ответы
Для кого
Если коротко:
Все курсы отвечают на немного разные и непересекающиеся вопросы, поэтому некоторые студенты хотят пройти все: начинают с основ, расширяют их "Профессией PM ML", потом "LLM"-курсом и, наконец, приходят на "AI-прототипирование", чтобы посмотреть, на что способны современные LLM-ки с точки зрения автогенерации кода.
А теперь подробнее:
Начинать лучше с “Основ ML”. Там рассказывается база про то, что такое ML, какие задачи он решает хорошо, как их замечать, а где он бессилен. Ну и главное — какая в этом всём роль продакта. Будет полезно всем без исключения (и не только продактам).
Курс “Профессия PM ML” — для тех, кому достался ML-продукт и несколько суровых ML-инженеров. Где брать данные? Как их чистить? Что пойдет не так при запуске? Куда удрейфует модель через месяц? В общем, более продвинутые темы для тех, кому базы уже недостаточно.
Курс “LLM для продакта” — про революционное направление в мире AI, которое набирает обороты в бизнесе. LLM-модели позволяют решать те 5–10% классов задач, где классический ML бессилен или неэффективен (например, анализ текста, генерацию речи, пошаговое мышление). При этом классический ML никуда не исчезнет: задачи оптимизации (например, определение цены) решать LLM-ками довольно бессмысленно.
Курс “AI-прототипирование для продакта” учит делать первые шаги в создании реалистичных прототипов (или даже работающих простых продуктов) без кода: его за тебя пишет LLM-ка. Полезно всем, кто хочет пробовать свои идеи как можно быстрее, а может быть, и запустить простой пет-проект в одиночку.
Все курсы отвечают на немного разные и непересекающиеся вопросы, поэтому некоторые студенты хотят пройти все: начинают с основ, расширяют их "Профессией PM ML", потом "LLM"-курсом и, наконец, приходят на "AI-прототипирование", чтобы посмотреть, на что способны современные LLM-ки с точки зрения автогенерации кода.
А теперь подробнее:
Начинать лучше с “Основ ML”. Там рассказывается база про то, что такое ML, какие задачи он решает хорошо, как их замечать, а где он бессилен. Ну и главное — какая в этом всём роль продакта. Будет полезно всем без исключения (и не только продактам).
Курс “Профессия PM ML” — для тех, кому достался ML-продукт и несколько суровых ML-инженеров. Где брать данные? Как их чистить? Что пойдет не так при запуске? Куда удрейфует модель через месяц? В общем, более продвинутые темы для тех, кому базы уже недостаточно.
Курс “LLM для продакта” — про революционное направление в мире AI, которое набирает обороты в бизнесе. LLM-модели позволяют решать те 5–10% классов задач, где классический ML бессилен или неэффективен (например, анализ текста, генерацию речи, пошаговое мышление). При этом классический ML никуда не исчезнет: задачи оптимизации (например, определение цены) решать LLM-ками довольно бессмысленно.
Курс “AI-прототипирование для продакта” учит делать первые шаги в создании реалистичных прототипов (или даже работающих простых продуктов) без кода: его за тебя пишет LLM-ка. Полезно всем, кто хочет пробовать свои идеи как можно быстрее, а может быть, и запустить простой пет-проект в одиночку.
Формат обучения и материалы
Кейсы действительно реальные и отражают разнообразие продуктов в отрасли: не все есть "сайтик" или "магазин". В симуляторе «Tech for PM» мы рассмотрим приложение заказа такси (как Uber), сервис музыки (как Spotify) и приложение для доставки еды. В симуляторе «A/B-тестирование» мы погрузимся в эксперименты над в сервисом Медитации, а в «Product Discovery» разберем бизнес по аренде одежды.
Чем больше кейсов ты решаешь (а не просто читаешь/смотришь), тем более опытным продакт-менеджером становишься. По-другому никак.
Чем больше кейсов ты решаешь (а не просто читаешь/смотришь), тем более опытным продакт-менеджером становишься. По-другому никак.
Одна из отличительных фишек ProductDo – это курсы, упакованые в формат симуляторов. Симулятор как инструмент обучения имеет множество замечательных свойств:
- требует постоянного активного участия студента – чтобы двигаться вперед нужно каждый раз выбирать какое-то действие или отвечать на вопрос
- позволяет дать развернутый фидбэк на любое действие: можно со ссылками и примерами обосновать предпочтительный вариант
- позволяет двигаться в своем темпе и не нагружает лишним общением тех, кто не очень любит работать в группе.
Обычно преподают так: теория → практика. Если ты хорошо усвоил теорию, то практику ты делаешь на 100% или около того. У ProductDo совсем другая методика. Мы начинаем с практической задачи, которую надо решить (и если курс тебе подходит, то ты еще не знаешь, как это делается). И только когда ты попробовал решить задачу, курс подводит под нее теорию. Авторы верят, что цикл: попытка подумать самостоятельно → принятие решения → фидбэк на решение является очень эффективным способом освоить новый материал, особенно для тех, кто уже достиг некоторого профессионального уровня.
Если ты хочешь попробовать формат симулятора, пройди бесплатный урок. В нем собраны вопросы из разных областей продакт-менеджмента. Заодно можно оценить какие скилы у тебя уже достаточно прокачаны, а какие можно еще усилить.
- требует постоянного активного участия студента – чтобы двигаться вперед нужно каждый раз выбирать какое-то действие или отвечать на вопрос
- позволяет дать развернутый фидбэк на любое действие: можно со ссылками и примерами обосновать предпочтительный вариант
- позволяет двигаться в своем темпе и не нагружает лишним общением тех, кто не очень любит работать в группе.
Обычно преподают так: теория → практика. Если ты хорошо усвоил теорию, то практику ты делаешь на 100% или около того. У ProductDo совсем другая методика. Мы начинаем с практической задачи, которую надо решить (и если курс тебе подходит, то ты еще не знаешь, как это делается). И только когда ты попробовал решить задачу, курс подводит под нее теорию. Авторы верят, что цикл: попытка подумать самостоятельно → принятие решения → фидбэк на решение является очень эффективным способом освоить новый материал, особенно для тех, кто уже достиг некоторого профессионального уровня.
Если ты хочешь попробовать формат симулятора, пройди бесплатный урок. В нем собраны вопросы из разных областей продакт-менеджмента. Заодно можно оценить какие скилы у тебя уже достаточно прокачаны, а какие можно еще усилить.
Вся история прохождения симулятора с комментариями и ответами сохраняется. Если техника не подведет, то доступ к материалам будет неограничен. Рестарт - сброс прогресса обучения не делаем: все как на работе, учимся на ошибках.
На данный момент самый большой выбор курсов доступе на русском языке. Некоторые курсы переведены так же на английский язык и доступны на сайте productdo.io. Вы можете связаться с нашим менеджером в телеграм и попросить переключить язык.
Да, мы периодически запускаем онлайн-интенсивы: к симулятору добавляются вебинары и формат Q&A с возможность задать вопросы в общем чате или ментору лично. Анонсы публикуем в нашем Telegram канале и на сайте.
Да. Если хочется глубже разобрать свои цели, карьеру или кейсы, то можно взять несколько персональных встреч с одним из авторов курса. Напишите нам, и мы подскажем, как всё проходит и кто из менторов вам подойдёт.
Оплата
Если по какой-то причине программа не подойдет, можно перейти на другой курс или вернуть деньги (возврат возможен, если пройдено меньше трети курса).
Вы можете совершить оплату самостоятельно в рублях картой российского банка, либо в евро картой зарубежного банка. Так же у нас доступна рассрочка от Сбербанка в России и сервиса Klarna для международных карт. Не подходит ни один из вариантов? Напиши нам — что-нибудь придумаем.
Если вы хотите оплатить в рублях, то на данный момент рассрочка платежей у нас доступна только через Сбербанк. Наша команда уже работает над подключением новых сервисов. Для оплаты зарубежными картами вы можете воспользоваться сервисом Klarna, для этого при оплате нужно выбрать опцию Klarna. Дальше вы будете перенаправлены на сайт Klarna, где сможете оформить рассрочку.
Да, конечно! Для корпоративных клиентов у нас действуют особые условия и гибкая система скидок. Подробнее можно ознакомиться на этой странице или связаться с нашим отделом продаж.
Есть простой и рабочий подход говорить не про обучение ради обучения, а про пользу для бизнеса.
Объясни пользу для бизнеса: Покажи, какие задачи ты сможешь решать быстрее и качественнее: принимать более обоснованные продуктовые решения, экономить время команды, снижать количество лишних итераций и ошибок.
Подчеркни ROI от обучения: Стоимость курса обычно кратно меньше, чем время и деньги, которые теряются на неэффективных решения, долгие согласования или переделки. Новые навыки часто окупаются уже в первые месяцы.
Свяжи с целями компании: Покажи, как знания помогут двигаться к текущим приоритетам бизнеса: росту, эффективности, инновациям, выходу в новые направления или повышению качества продукта.
Укажи на преимущество для команды: Ты не просто прокачаешься сам, но и сможешь делиться знаниями с командой, повышая общий уровень экспертизы и скорость работы.
Курс не помешает работе: Формат курсов гибкий: их можно проходить в удобное время, без влияния на рабочую нагрузку и дедлайны.
Легко оплатить: Дай знать, что мы можем выставить счет на оплату.
Узнать подробнее и связаться с отделом продаж.
Объясни пользу для бизнеса: Покажи, какие задачи ты сможешь решать быстрее и качественнее: принимать более обоснованные продуктовые решения, экономить время команды, снижать количество лишних итераций и ошибок.
Подчеркни ROI от обучения: Стоимость курса обычно кратно меньше, чем время и деньги, которые теряются на неэффективных решения, долгие согласования или переделки. Новые навыки часто окупаются уже в первые месяцы.
Свяжи с целями компании: Покажи, как знания помогут двигаться к текущим приоритетам бизнеса: росту, эффективности, инновациям, выходу в новые направления или повышению качества продукта.
Укажи на преимущество для команды: Ты не просто прокачаешься сам, но и сможешь делиться знаниями с командой, повышая общий уровень экспертизы и скорость работы.
Курс не помешает работе: Формат курсов гибкий: их можно проходить в удобное время, без влияния на рабочую нагрузку и дедлайны.
Легко оплатить: Дай знать, что мы можем выставить счет на оплату.
Узнать подробнее и связаться с отделом продаж.
Да, у нас есть скидки — но, в отличие от больших школ, мы не раздаём их массово. У нас нет огромных маркетинговых бюджетов, мы развиваемся за счёт рекомендаций студентов, поэтому каждый честный отзыв для нас действительно важен.
Как вы можете получить скидку:
Скидки за отзывы
Мы готовы давать скидку на следующий симулятор в обмен на обратную связь о курсе:
Скидки за количество курсов
Если хочешь пройти несколько симуляторов или собрать себе полноценную программу развития, действует простая система:
Как вы можете получить скидку:
Скидки за отзывы
Мы готовы давать скидку на следующий симулятор в обмен на обратную связь о курсе:
- 15% — если оставишь короткий отзыв на Tutortop. Это независимая платформа, и каждый отзыв там на вес золота. Они могут попросить подтвердить покупку, подойдёт скрин письма или сертификата.
- 20% — если поделишься своим сертификатом в LinkedIn и напишешь пару предложений: какие задачи курс помог решить и кому бы ты его рекомендовал. Можно в любой соцсети, где есть >300 подписчиков.
- 25% — если оставишь честный комментарий в подходящем треде на Reddit (например, про курсы для продактов или про ML/AI). Да, нужно поискать подходящую тему, зато скидка самая высокая.
Скидки за количество курсов
Если хочешь пройти несколько симуляторов или собрать себе полноценную программу развития, действует простая система:
- 2 курса — 10%
- 3 курса — 15%
- 4 курса — 20%
- 5 и больше — 30%
Карьерная поддержка и трудоустройство
Да, мы помогаем, но так, как это действительно работает в продакт-менеджменте: через практику, карьерные инструменты, сообщество и поддержку опытных PM.
У нас есть бесплатный Карьерный хаб с большой подборкой материалов о развитии карьеры в продакт-менеджменте, там же можно прочитать подробный обзор зарплат продакт-менеджеров в 2025 году.
В симуляторах много практики, благодаря которой появляются реальные решения, разборы, факапы и опыт, который можно использовать на интервью. Это формирует то самое портфолио мышления, которое отличает сильных PM.
Наши преподаватели — действующие Senior и Lead PM из российских и международных компаний. Они помогают определить твой фокус, подсвечивают сильные стороны и дают прикладные советы по развитию.
Лучших студентов мы рекомендуем компаниям, где работает команда ProductDo, а также пишем развёрнутые рекомендательные письма с примерами решений и навыков, проявленных в процессе обучения.
У нас есть активное сообщество в Telegram. Там можно следить за новостями рынка и участвовать в регулярных вебинарах, которые проводят наши преподаватели.
Рынок продуктов сейчас огромный: от B2C до AI/ML-продуктов. И даже с базовыми навыками, но с хорошей практикой и пониманием своего вектора, продакты успешно выходят на рынок и в России, и в Европе.
У нас есть бесплатный Карьерный хаб с большой подборкой материалов о развитии карьеры в продакт-менеджменте, там же можно прочитать подробный обзор зарплат продакт-менеджеров в 2025 году.
В симуляторах много практики, благодаря которой появляются реальные решения, разборы, факапы и опыт, который можно использовать на интервью. Это формирует то самое портфолио мышления, которое отличает сильных PM.
Наши преподаватели — действующие Senior и Lead PM из российских и международных компаний. Они помогают определить твой фокус, подсвечивают сильные стороны и дают прикладные советы по развитию.
Лучших студентов мы рекомендуем компаниям, где работает команда ProductDo, а также пишем развёрнутые рекомендательные письма с примерами решений и навыков, проявленных в процессе обучения.
У нас есть активное сообщество в Telegram. Там можно следить за новостями рынка и участвовать в регулярных вебинарах, которые проводят наши преподаватели.
Рынок продуктов сейчас огромный: от B2C до AI/ML-продуктов. И даже с базовыми навыками, но с хорошей практикой и пониманием своего вектора, продакты успешно выходят на рынок и в России, и в Европе.
Да, студенты, которые успешно закончили курс, могут сгенерировать в личном кабинете сертификат на английском языке и разместить его на LinkedIn (в разделе Licenses & certifications).
Но, обратите внимание, что при приёме в продуктовую компанию сертификаты курсов не увеличивают шансы кандидата, по крайней мере в практике авторов курсов такого не случалось ни разу. Если в резюме есть упоминание курса, то это может вызвать вопросы про то, что кандидат действительно знает прямо сейчас. Поэтому нужно решать задачи и развивать навыки, а не гнаться за "корочками". К счастью, на курсах практики хватает.
Но, обратите внимание, что при приёме в продуктовую компанию сертификаты курсов не увеличивают шансы кандидата, по крайней мере в практике авторов курсов такого не случалось ни разу. Если в резюме есть упоминание курса, то это может вызвать вопросы про то, что кандидат действительно знает прямо сейчас. Поэтому нужно решать задачи и развивать навыки, а не гнаться за "корочками". К счастью, на курсах практики хватает.
Другие вопросы
Мы делаем продукт обучения так, как делали бы любой цифровой продукт: честно, практично и с опорой на опыт людей, которые каждый день работают продакт-менеджерами.
Все авторы — практикующие Senior и Lead PM, работающие в крупных российских и международных компаниях. Они приносят в курсы реальный опыт, свежие кейсы и решения, которые используют в своей работе.
Обучение построено через симуляторы.
Это не «видео + домашка», а интерактивные задачи, в которых нужно принимать решения как настоящий продакт: выбирать метрики, считать, приоритизировать, формировать MVP, объяснять гипотезы. Такой подход даёт прикладные навыки гораздо быстрее.
Кейс-материалы.
Студенты работают не с абстракциями, а с задачами из доменов AI/ML, финтеха, маркетплейсов и других. Это формирует мышление, которое нужно на интервью и в работе.
Малые группы и индивидуальный фидбэк.
Мы не делаем поточные наборы по 100 человек. Формат позволяет авторам разбирать решения, объяснять ошибки и давать конкретные рекомендации.
Честный фокус на навыках, которые реально востребованы.
Data-driven PM, Tech PM, ML PM, A/B Testing, AI/LLM Product — те самые «надстройки», которые нужны, чтобы выделяться среди кандидатов и расти быстрее.
Нас советуют наши студенты.
Можно просто посмотреть отзывы о нас на Trustpilot, Tutortop или Linkedin, они скажут сами за себя. На нашем сайте все отзывы привязаны к аккаунтам LinkedIn авторов — можно связаться с ними и узнать об опыте напрямую.
А еще по ссылке мы собрали таблицу со сравнением основных международных обучающих проектов для продакт-менеджеров по ключевым параметрам.
Все авторы — практикующие Senior и Lead PM, работающие в крупных российских и международных компаниях. Они приносят в курсы реальный опыт, свежие кейсы и решения, которые используют в своей работе.
Обучение построено через симуляторы.
Это не «видео + домашка», а интерактивные задачи, в которых нужно принимать решения как настоящий продакт: выбирать метрики, считать, приоритизировать, формировать MVP, объяснять гипотезы. Такой подход даёт прикладные навыки гораздо быстрее.
Кейс-материалы.
Студенты работают не с абстракциями, а с задачами из доменов AI/ML, финтеха, маркетплейсов и других. Это формирует мышление, которое нужно на интервью и в работе.
Малые группы и индивидуальный фидбэк.
Мы не делаем поточные наборы по 100 человек. Формат позволяет авторам разбирать решения, объяснять ошибки и давать конкретные рекомендации.
Честный фокус на навыках, которые реально востребованы.
Data-driven PM, Tech PM, ML PM, A/B Testing, AI/LLM Product — те самые «надстройки», которые нужны, чтобы выделяться среди кандидатов и расти быстрее.
Нас советуют наши студенты.
Можно просто посмотреть отзывы о нас на Trustpilot, Tutortop или Linkedin, они скажут сами за себя. На нашем сайте все отзывы привязаны к аккаунтам LinkedIn авторов — можно связаться с ними и узнать об опыте напрямую.
А еще по ссылке мы собрали таблицу со сравнением основных международных обучающих проектов для продакт-менеджеров по ключевым параметрам.
Мы с 2021 года в строю и за это время через наши курсы прошло больше 14 тысяч человек. Отзывы можно почитать на Trustpilot, Tutortop, Linkedin, и у нас на сайте. Курсы мы постоянно обновляем: собираем фидбэк, смотрим, что поменялось в индустрии, и адаптируем материалы. Всё потому, что их делают практикующие PM, которые каждый день решают реальные продуктовые задачи, а не пишут теорию в вакууме.
- Александр, преподаватель ProductDo