数据产品+AI产品通关上岸：创建能带来商业价值的AI产品,学习AI产品开发

陳偉民

一、项目介绍：数据产品+AI产品 通关上岸，创建能带来商业价值的AI产品，学习AI产品开发流程。人工智能快速渗入到各个行业，AI产品经理缺口高达6.8万，成为稀缺人才。「AI产品经理」项目面向想要通过AI技术推动业务发展的产品经理以及商业领导者。将介绍如何创建能带来商业价值的AI产品，学习AI产品开发流程。你将跟LineLian学习案例研究、创建数据集，并构建AI模型，熟练掌握各种AI概念和实用技能并能够构思、开发、评估和实施基于人工智能技术的新产品。而数据产品经理也是时下的热门岗位。两者关系是，AI产品经理以数据为基础，数据产品经理发展的晋级阶段是AI产品经理。资源目录
& E% m3 U# w' u+ l2 a├──01.课程介绍.mp4  13.75M
* o7 g0 a1 W3 B  i. |5 N4 ?9 R0 v8 n├──02.1-1产品、产品思维与产品经理.mp4  17.40M
8 v4 m; b2 n" J; D, I├──03.1-2经理的内功心法.mp4  25.66M
├──04.1-3产品全生命周期管理.mp4  25.59M
, z, _8 j5 D6 {# y) d8 [: @( C├──05.1-4互联网常见盈利模式.mp4  38.05M
6 P. q! _+ w/ a& `5 U├──06.1-5产品经理的职业生涯规划.mp4  70.16M
5 @  n) k8 C7 b$ X% V+ l: e4 ?├──07.1-6产品经理的一天是怎样的.mp4  52.29M
├──08.1-7总结.mp4  17.42M
6 D5 u' @0 U. u0 D, G8 ^$ M# ~├──09.2-1战略分析：市场分析.mp4  76.93M
" O# T% Y# V- r% u├──10.2-2竞品分析.mp4  154.50M
├──100.9-3构建标签类目体系.mp4  19.31M
├──101.9-4用户画像精细化运营平台.mp4  14.15M
  [0 U2 m; Z, F, _& [4 ~( d├──102.9-5用户画像底层存储.mp4  4.26M
' p4 \9 u; O4 {! @' B├──103.10.数据策略之搜索与推荐-章节导读.mp4  6.83M
├──104.10-1走进搜索推荐策略数据产品.mp4  32.24M
├──105.10-2抖音背后的推荐机制.mp4  46.33M
├──106.10-3从0到1打造推荐系统-搭建框架.mp4  43.08M
+ J* P+ i& m# p9 b- y├──107.10-4从0到1打造推荐系统-数据准备.mp4  37.41M
├──108.10-5搜索推荐内容总结.mp4  12.21M
" S+ u3 }5 L& U$ c) E├──109.10-6电商平台推荐案例.mp4  22.75M
├──11.2-3需求分析方法论.mp4  41.91M
# Q% n9 n1 }; O. o; o4 D  Z├──110.11.数据产品进阶-数据仓库-章节导读.mp4  10.14M
├──111.11-1数据仓库说明与业务场景.mp4  58.16M
& y/ g& C* n& i8 Z, f4 x0 n& J├──112.11-2数据仓库分层设计案例.mp4  32.46M
├──113.11-3从0-1离线数仓的案例推演析.mp4  30.44M
( R7 u" I4 @: p1 N! `2 x# G├──114.11-4ETL数据转换组件.mp4  31.24M
├──115.11-5从0-1实时数仓案例数据推演.mp4  46.39M
" x  f* L$ P0 \$ b/ N  [├──116.12.B端数据产品道与术-章节导读.mp4  7.03M
- g) X$ f( x7 [! N" P, m: J# g├──117.12-1盘点一下B端产品.mp4  53.12M
! o1 [: E6 E  s% e├──118.12-2B端数据产品工作范围案例剖析.mp4  33.16M
3 _% e) ]6 _% P' R' W├──119.12-3B端创意性数智化场景举例.mp4  27.88M
├──12.2-4战略分析：商业分析.mp4  56.06M
├──120.13-1.数据中台数据产品.mp4  15.44M
0 `4 C% \& e- l" _; Z% {3 s  \├──121.13-2数据平台正成为企业核心竞争力.mp4  46.90M
├──122.13-3数据中台建设方法论.mp4  52.13M
; C, X) i% _# S6 w* x6 Z├──123.13-4从0-1数据集成平台逻辑与产品案例.mp4  37.93M
├──124.13-5从0-1指标管理平台逻辑与数据案例推演.mp4  44.92M
9 y$ m/ @" i: X; v. m! {( S├──125.13-6从0-1离线开发平台逻辑与案例.mp4  40.69M
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├──127.13-8从0-1落地标签画像平台架构原型产品案例.mp4  54.56M
( T4 r+ N, O1 A3 v* M; l+ a' n1 W├──128.13-9从0-1落地数据质检平台案例剖析.mp4  93.01M
├──129.13-10从0-1落地数据服务平台.mp4  16.13M
; I! G3 o+ t4 Q) R├──13.2-5总结.mp4  15.64M
├──130.13-11从0-1落地BI平台的心得体会分分享.mp4  51.03M
4 {* Z2 t3 {6 a6 j├──131.14.求职面试技巧-章节导读.mp4  5.16M
├──132.14-1面试前的准备.mp4  37.96M
├──133.14-2面试中的小技巧.mp4  12.37M
# R; m6 M# b8 S: h├──134.14-3破解三个面试中的灵魂问题.mp4  18.59M
├──135.15.产品人的职业成长-章节导读.mp4  3.43M
3 Y$ k# b$ g) T2 _/ E$ }4 l# a7 A├──136.15-1产品人的向上管理.mp4  17.24M
2 |4 h8 R) k+ M0 ^2 o/ ~├──137.智能BI课程介绍.mp4  28.23M
├──138.1-1BI基本概念.mp4  42.76M
├──139.1-2BI架构.mp4  27.10M
2 g0 ^2 Y& ^$ a. k├──14.3-1实战思维导图.mp4  47.14M
├──140.2-1可视化分类-框架-产品.mp4  50.51M
3 n, g6 h4 T' u5 O2 l. ]├──141.2-2可视化图形交互动作.mp4  19.10M
├──142.2-3统计学基础知识.mp4  35.35M
├──143.3-1数字大屏.mp4  23.62M
├──144.3-2仪表板.mp4  49.03M
' m: I  B5 v/ g0 Y' w5 P, U9 `├──145.3-3数据分析案例.mp4  44.44M
├──146.3-4复杂报表.mp4  39.11M
├──147.4-1指标梳理方法.mp4  50.13M
├──148.4-2指标管理平台.mp4  37.61M
5 T4 d  E! T$ h' V├──149.4-3指标应用案例.mp4  33.21M
├──15.3-2交互设计原则.mp4  40.64M
├──150.5-1维度建模方法.mp4  28.64M
3 ?' v; ]' Z9 v5 R├──151.5-2离线数仓案例.mp4  17.93M
├──152.5-3实时数仓场景与逻辑架构.mp4  41.70M
├──153.6-1产品战略分析.mp4  37.69M
) [1 y; l7 d6 G├──154.6-2BI工具侧0-1实现路径.mp4  36.90M
├──155.6-3BI业务侧关注内容.mp4  29.10M
├──156.6-4业务指标体系.mp4  26.17M
├──157.6-5BI性能提升之路.mp4  7.61M
. \/ N2 O3 w/ E. n  h4 K├──158.7-1产品战略分析.mp4  40.58M
4 b; G5 ~9 X' _, M2 Q├──159.7-2对话式智能BI产品演示.mp4  13.10M
  e0 R/ P* b) p  k├──16.3-3交互原型工具选型比较.mp4  35.92M
7 n; R; {; c- ^. R├──160.7-3基于知识图谱的智能BI产品讲解.mp4  23.29M
& I- ^$ B8 _. E3 {% K; x/ l; z; K' g├──161.7-4对话式智能BI技术方案.mp4  28.36M
7 t  Z5 `( Y  j+ W1 F8 O$ I├──162.7-5多伦对话模式说明.mp4  16.19M
├──163.7-6对话式智能BI迭代路径.mp4  20.95M
├──164.大数据时代的数据仓库.mp4  31.48M
# c6 p: m! d2 s( T/ j├──165.1-1数据仓库概念.mp4  54.80M
├──166.1-2数据仓库架构.mp4  48.15M
9 w( w5 T. V1 `' b9 X* U├──167.1-3数据仓库术语解析.mp4  26.55M
├──168.2-1数据仓库分层设计.mp4  37.67M
0 e/ z7 R' ~0 l8 }├──169.2-2数仓建模方法.mp4  36.19M
9 y# s: V8 P, {+ I) C; G- c├──17.3-4-AXURE-APP设计.mp4  144.20M
# Z9 V" {# y# H; c' g" Z├──170.2-3维度建模详解.mp4  35.23M
7 F) K/ A' s! {6 |) K! F├──171.3-1离线数仓业务场景介绍.mp4  24.90M
├──172.3-2数据总线规划设计.mp4  43.57M
( Z: @& T! J! r6 n/ J├──173.3-3滴滴案例-数仓分层设计.mp4  20.21M
├──174.3-4产品演示数据开发.mp4  138.94M
; M5 a' `" M! K9 W  E├──175.4-1实时计算场景.mp4  28.54M
├──176.4-2实时数仓演进及其加工逻辑.mp4  32.75M
├──177.4-3实时数仓技术组件Kafka与Flink特性.mp4  34.73M
& [& R" n( S7 M4 K├──178.4-4手把手带你写FlinkSQL实现实时计算.mp4  29.53M
├──179.5-1数据模型架构原则.mp4  18.02M
- r! {$ _7 t* S( F7 F( i├──18.3-5AXURE中的高级用法.mp4  69.87M
├──180.5-2数仓公共开发规范.mp4  33.21M
! r) n5 F) P( A) X+ A├──181.5-3数仓各层开发规范.mp4  10.42M
0 k* ~- g0 P3 ~7 [- I) P( U7 v9 ^├──182.5-4数仓命名规范.mp4  19.13M
├──183.6-1数据治理方法.mp4  23.06M
├──184.6-2数据质检流程.mp4  19.74M
├──185.6-3数据质量具体检核规则.mp4  44.79M
├──186.6-4数据质检产品案例.mp4  13.37M
+ L- P/ Q; p+ [  w7 B. F# B├──187.7-1ETL与ELT数据集成架构.mp4  27.62M
├──188.7-2ETL数据转换组件.mp4  27.95M
├──189.7-3企业主数据落地方案.mp4  40.14M
├──19.3-6开展一场有效的交互评审.mp4  18.29M
├──190.课程介绍.mp4  16.96M
& y( G  \( E# _3 k├──191.1-1中台化与平台化.mp4  71.55M
( x: u( b9 y3 b' {3 [├──192.1-2数据中台的由来.mp4  53.10M
' r1 Z  l% o% h) g$ P& V2 r& R; n5 v├──193.1-3数据中台的价值驱动力.mp4  51.19M
' S. N: O6 X0 W3 b& ~2 U├──194.1-4数据中台的能力范式.mp4  42.36M
├──195.1-5数据中台和数据仓库的区别.mp4  37.26M
! h1 \9 }& }; M! v├──196.1-6离线与实时数仓的区别.mp4  41.44M
├──197.2-1业务数据化.mp4  31.99M
├──198.2-2业务数据化六大现状.mp4  21.75M
4 E/ q3 \9 A- c" |; ]├──199.2-3数据资产化.mp4  16.18M
├──20.3-7总结.mp4  5.13M
├──200.3-1数据建设之存通用.mp4  46.15M
3 m) t4 p' |! M├──201.3-2数据同步与集成架构.mp4  23.34M
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├──204.4-2多维分析CUBE模型.mp4  24.61M
- ?1 Q0 n- a  m8 |7 g/ q0 U├──205.4-3业务数仓建模-维度建模.mp4  53.34M
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) @5 y/ H. d% R1 E: K├──210.5-2数据中台与AI应用.mp4  30.66M
- p. X& y: H1 Q* \├──211.6-1赋能行业的数据中台.mp4  21.81M
0 O5 e  V8 W: E1 t7 d) T' S, p├──212.6-2数据中台存储底座趋势洞察.mp4  8.00M
7 v" w" ~6 K2 H; D├──213.7-1数据平台正成为企业核心竞争力.mp4  46.68M
├──214.7-2数据中台建设方法论.mp4  51.88M
├──215.7-3从0-1数据集成平台逻辑与产品案例.mp4  37.71M
  d  k" v% Z: p7 @, E* ?├──216.7-4从0-1指标管理平台逻辑与数据案例推演.mp4  44.71M
├──217.7-5从0-1离线开发平台逻辑与案例.mp4  40.49M
6 g5 X: w6 N  r& U. b, H  h  M/ b├──218.7-6从0-1实时开发平台逻辑与案例.mp4  45.87M
% T3 W7 Q( U# l3 B├──219.7-7从0-1落地标签画像平台架构原型产品案例.mp4  54.30M
├──22.4-2带你写好DRD文档.mp4  49.66M
3 \3 U* l- S: B3 x4 d& h├──220.7-8从0-1落地数据质检平台案例剖析.mp4  92.69M
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├──222.7-10从0-1落地BI平台的心得体会分分享.mp4  50.76M
├──223.数据中台-落地全案.mp4  16.96M
. b  S. ~0 D+ ~9 m3 Y' k9 I4 |├──224.最新课程介绍.mp4  49.85M
├──225.1-1认识知识图谱.mp4  29.37M
. N& n3 ~" }6 ^6 p$ T& B├──226.1-2什么是知识图谱.mp4  40.93M
├──227.1-3知识图谱的表示.mp4  15.45M
├──228.1-4知识图谱的计算.mp4  54.74M
. Z9 Y: X. X9 B( Z8 N├──229.1-5知识图谱的存储.mp4  53.82M
8 @2 T( O$ Y( x5 U. s8 M- Z; ]├──23.4-3产品经理必会流程图.mp4  25.84M
5 _0 M2 O+ R2 k8 ], z* M- b* i. v├──230.1-6知识图谱与人工智能的关系.mp4  23.09M
/ x8 ]) a1 Y- h; K├──231.2-1知识图谱落地流程.mp4  20.98M
1 U, v: G7 s' Q) U0 R. D6 j) _├──232.2-2知识图谱技术选型6大思考.mp4  40.15M
├──233.2-3知识图谱数据收集.mp4  15.19M
├──234.2-4知识图谱设计四原则.mp4  39.57M
# n- {/ N( }) o8 {# H7 E├──235.2-5知识图谱规则应用设计.mp4  21.00M
1 r9 Z9 a7 V4 G├──236.2-6金融风控图谱详解.mp4  50.24M
" q! M4 L. u( X* H├──237.2-7图谱可视化分析实例.mp4  51.91M
├──238.3-1图数据库选型.mp4  35.22M
├──239.3-2代码实战讲解图谱创建与查询.mp4  27.64M
├──24.4-4产品1-10阶段.mp4  44.04M
├──240.3-3知识图谱算法.mp4  51.97M
, M0 Y- q0 D) Q/ E% ?├──241.3-4算法之社区发现.mp4  45.66M
6 D) V+ R' ]; I: C) P+ a- l├──242.4-1知识图谱8大应用场景.mp4  50.34M
├──243.4-2知识图谱7大主流行业应用.mp4  38.19M
├──244.4-3知识图谱在其他领域的应用举例.mp4  21.58M
├──245.4-4认知计算平台概要.mp4  48.59M
) k6 z% J+ W2 Y) a├──246.5-1工具化知识图谱国外内产品详解.mp4  34.62M
├──247.5-2知识图谱架构设计.mp4  23.93M
+ N/ H" T) J3 \├──248.5-3工具化知识图谱落地实例.mp4  33.39M
5 ~. v! ?1 @+ c2 r3 T. Q+ Y├──249.5-4知识图谱落地实践思考.mp4  22.10M
├──25.4-5总结.mp4  11.12M
├──250.6-1智能问答产品说明.mp4  31.27M
├──251.6-2构建智能问答逻辑（NL2SQL）.mp4  20.13M
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. d6 p- j5 W: f3 n4 s7 G7 p- [├──253.6-4智能问答语料使用.mp4  24.29M
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$ R* V6 @6 c0 F├──255.7-1本套课程总结.mp4  12.24M
├──256.AI产品经理.mp4  42.55M
2 s: y* n" o$ K# t* O& H( ]├──257.1-1人工智能-面向未来的第四次技术革命.mp4  40.04M
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! B% y7 u7 I( Y/ Y1 @├──259.1-3身边常见智能场景初探.mp4  46.43M
6 X0 t- K+ S8 p% W2 l7 t├──26.5-1数据分析能力认知.mp4  33.99M
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├──262.2-1机器学习_深度学习_强化学习各自解决什么问题.mp4  67.75M
├──263.2-2人脸识别-AI产品经理需要了解的CV通识-.mp4  19.30M
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/ ^9 a& q/ L5 q; A8 x5 S├──265.2-4知识图谱在各领域的应用与发展趋势.mp4  50.13M
8 B+ Q$ d% [$ M. E( n, s. g8 L├──266.3-1机器学习经典五大模型和应用解析.mp4  72.03M
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5 A) L' }3 A; N- V* l$ V├──269.4-1抖音推荐算法讲解.mp4  39.84M
& V: X* j( f& i# g  ~, v" J( ^├──27.5-2如何破除思维误区.mp4  31.07M
* I& A, V7 ?9 D* x4 j, d* C├──270.4-2从0到1打造推荐系统-搭建框架.mp4  53.91M
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/ f6 i- T7 p; B3 H; _8 z├──273.5-1计算机视觉要解决的问题和主流落地项目.mp4  22.87M
! v6 D% Y( T, m1 G2 J. P  i" |# U5 C├──274.5-2机器视觉难点、8大任务、原理、常见场景.mp4  18.32M
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+ S, S0 [& Y0 ?' `+ V7 ]- U) N3 [- A├──277.6-1知识图谱落地流程.mp4  40.06M
. a0 x1 n2 ^% Q0 j├──278.6-2知识图谱设计方法.mp4  39.26M
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1 q# }( P9 |& V; B- z. l/ f├──28.5-3数据分析思维的养成.mp4  35.59M
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  I( W8 |; F2 i├──283.产品经理如何设计数据埋点.mp4  94.21M
  G( X: o* I6 }2 @0 _) k5 n' m0 m5 O├──284.产品经理如何设计指标字典.mp4  50.64M
" f  O( I8 H+ R/ }( h6 y1 X  A├──285.资料库介绍.mp4  17.09M
├──29.5-4数据分析的通用流程.mp4  31.31M
5 c/ z2 ~( i+ r: Z' U! G# W% H├──30.5-5数据分析常用的使用场景.mp4  51.15M
! Z5 r" I5 ?" i/ s4 ?. F) `) Z├──31.5-6数据分析-案例分析.mp4  45.25M
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3 E: I/ z; }8 S: i. A( c7 y├──35.6-4抖音背后的推荐算法解密.mp4  44.87M
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├──41.9-2企业岗位生成与JD匹配.mp4  23.75M
0 h: r; c- V$ C5 `9 Y7 P├──42.9-3高质量简历特点总结.mp4  36.78M
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