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
├──01.课程介绍.mp4  13.75M
2 h  f: \) N/ Y├──02.1-1产品、产品思维与产品经理.mp4  17.40M
1 Q9 U5 M5 q3 ?# n0 S7 J, f├──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
; z5 M& c" H- C% I" S+ C, i├──05.1-4互联网常见盈利模式.mp4  38.05M
├──06.1-5产品经理的职业生涯规划.mp4  70.16M
- u$ N$ B8 N, s: n+ Q├──07.1-6产品经理的一天是怎样的.mp4  52.29M
4 |+ ^, ~" N3 B6 Y3 d├──08.1-7总结.mp4  17.42M
7 v( T7 a1 [3 T* I├──09.2-1战略分析：市场分析.mp4  76.93M
5 ]" V9 H) X& {├──10.2-2竞品分析.mp4  154.50M
$ R4 o% _* w$ M+ R: m8 V├──100.9-3构建标签类目体系.mp4  19.31M
# F+ N3 \& ^2 q├──101.9-4用户画像精细化运营平台.mp4  14.15M
/ R' Z+ M# ?5 O├──102.9-5用户画像底层存储.mp4  4.26M
! m& J) A: L5 |: |% R- F3 q├──103.10.数据策略之搜索与推荐-章节导读.mp4  6.83M
: {% X0 o* T7 ~. Q* g├──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
├──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
├──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
├──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
├──112.11-2数据仓库分层设计案例.mp4  32.46M
& j4 b) _! L2 \4 \' b- Y# F├──113.11-3从0-1离线数仓的案例推演析.mp4  30.44M
) ^9 \- k2 E' A6 y' h7 S├──114.11-4ETL数据转换组件.mp4  31.24M
0 k! Y( l' n/ e7 Q, w- I6 b$ q├──115.11-5从0-1实时数仓案例数据推演.mp4  46.39M
1 g2 }4 j9 s1 D& w├──116.12.B端数据产品道与术-章节导读.mp4  7.03M
+ F8 [/ V. _5 K├──117.12-1盘点一下B端产品.mp4  53.12M
├──118.12-2B端数据产品工作范围案例剖析.mp4  33.16M
├──119.12-3B端创意性数智化场景举例.mp4  27.88M
0 M# ^! g* N  D3 P0 ~) b& n* z: b├──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
. J% @% R1 M6 y7 l  K# u1 A├──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
├──123.13-4从0-1数据集成平台逻辑与产品案例.mp4  37.93M
) P+ f. `" a' m* p  m! w├──124.13-5从0-1指标管理平台逻辑与数据案例推演.mp4  44.92M
5 ]0 \: k3 \  ]( [$ D- Q5 B├──125.13-6从0-1离线开发平台逻辑与案例.mp4  40.69M
) p7 T% i. }( `├──126.13-7从0-1实时开发平台逻辑与案例.mp4  46.09M
├──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
├──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
$ n) ?2 G" _: p+ d3 j* _├──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
8 s) A' g% F9 u) p├──131.14.求职面试技巧-章节导读.mp4  5.16M
: O% N' Q: q5 r& b# Y├──132.14-1面试前的准备.mp4  37.96M
9 @2 L5 ^% ^6 n2 H3 f8 C├──133.14-2面试中的小技巧.mp4  12.37M
( J. D! }5 B+ y' N7 r├──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
' S; [& c& v7 J. Y├──136.15-1产品人的向上管理.mp4  17.24M
  o( ~7 W: h0 ~/ E7 }+ q├──137.智能BI课程介绍.mp4  28.23M
4 o  v1 o2 a% i5 ?* a" ?# k( y├──138.1-1BI基本概念.mp4  42.76M
├──139.1-2BI架构.mp4  27.10M
├──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
1 f) k+ o* N0 R9 y$ a├──141.2-2可视化图形交互动作.mp4  19.10M
; A. L; X- C' p& T. X├──142.2-3统计学基础知识.mp4  35.35M
├──143.3-1数字大屏.mp4  23.62M
& Y6 g' [- ~( ^9 L5 p8 X├──144.3-2仪表板.mp4  49.03M
├──145.3-3数据分析案例.mp4  44.44M
! i6 n9 g. O" N1 \- C1 A- q├──146.3-4复杂报表.mp4  39.11M
" x" e( V* F" q2 l: h1 }2 x: {├──147.4-1指标梳理方法.mp4  50.13M
├──148.4-2指标管理平台.mp4  37.61M
, [& S' u# e" T  Y├──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
, w/ u7 T5 s' S6 e$ {├──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
) R6 C7 \) B7 C3 v" e) @- e├──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
' c, t9 ]: l% a0 q* N# k├──157.6-5BI性能提升之路.mp4  7.61M
0 r. C- A: T3 h( ?4 U* y( q: }├──158.7-1产品战略分析.mp4  40.58M
├──159.7-2对话式智能BI产品演示.mp4  13.10M
, v6 W) T% `1 l! W├──16.3-3交互原型工具选型比较.mp4  35.92M
├──160.7-3基于知识图谱的智能BI产品讲解.mp4  23.29M
2 V' i8 M0 `' h$ X0 z* l├──161.7-4对话式智能BI技术方案.mp4  28.36M
7 d* f/ q+ n. K* q' x! H" j9 X. W├──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
├──165.1-1数据仓库概念.mp4  54.80M
├──166.1-2数据仓库架构.mp4  48.15M
├──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
( u& l5 z% G2 m/ g; [├──169.2-2数仓建模方法.mp4  36.19M
5 O8 N/ A& i! a0 e' v├──17.3-4-AXURE-APP设计.mp4  144.20M
├──170.2-3维度建模详解.mp4  35.23M
9 ~" u# R2 R/ b( K% j├──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
& s% }: g' j) x├──173.3-3滴滴案例-数仓分层设计.mp4  20.21M
6 d  B; W  \4 Y- ^, [$ }├──174.3-4产品演示数据开发.mp4  138.94M
├──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
- ~4 B: }2 x+ h' X: G├──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
% J. |3 ]7 }& \: |; O; b# P├──18.3-5AXURE中的高级用法.mp4  69.87M
/ u9 P4 \/ G  b% ?├──180.5-2数仓公共开发规范.mp4  33.21M
├──181.5-3数仓各层开发规范.mp4  10.42M
" B6 H5 l; ?* R4 ]" [/ p4 f├──182.5-4数仓命名规范.mp4  19.13M
  Y. }% ]4 h& j: O2 g* D9 }9 ]├──183.6-1数据治理方法.mp4  23.06M
! R3 g/ A( G+ }+ D( a# `4 u8 C. \) Q├──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
/ r" d) k- y* q' @2 A" v├──186.6-4数据质检产品案例.mp4  13.37M
' W3 h+ y' |, u2 S├──187.7-1ETL与ELT数据集成架构.mp4  27.62M
) U" p0 m; q( y& ^├──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
( T( f2 z: h1 Q% W- B: q├──191.1-1中台化与平台化.mp4  71.55M
/ V% A3 o$ D$ [* q/ d├──192.1-2数据中台的由来.mp4  53.10M
├──193.1-3数据中台的价值驱动力.mp4  51.19M
├──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
/ `! ?# H. w' a9 T├──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
9 I7 R; z. x4 m├──198.2-2业务数据化六大现状.mp4  21.75M
# G$ m2 t+ m2 V* R$ F0 R├──199.2-3数据资产化.mp4  16.18M
+ n$ o/ r; S7 M7 f& g2 _├──20.3-7总结.mp4  5.13M
├──200.3-1数据建设之存通用.mp4  46.15M
├──201.3-2数据同步与集成架构.mp4  23.34M
├──202.3-3企业数据应用分析.mp4  25.62M
├──203.4-1用户行为数据分析-DataVault模型.mp4  70.20M
├──204.4-2多维分析CUBE模型.mp4  24.61M
, i8 H2 I$ i9 k. ~. y├──205.4-3业务数仓建模-维度建模.mp4  53.34M
, w* n! M( \. z0 q6 q- J" b2 W├──206.4-4标签画像建模.mp4  50.60M
2 r3 }# g$ u  G  J* h├──207.4-5知识图谱建模.mp4  34.42M
├──208.4-6智能搜索建模.mp4  24.40M
├──209.5-1数据中台与BI应用.mp4  32.25M
5 L7 Z* d7 }( R: A├──21.4-1带你写好PRD.mp4  90.03M
├──210.5-2数据中台与AI应用.mp4  30.66M
* a6 `6 K! Z9 W" r% }├──211.6-1赋能行业的数据中台.mp4  21.81M
" K3 u( M! A  z: _% W4 h├──212.6-2数据中台存储底座趋势洞察.mp4  8.00M
3 P1 c; C- C5 s& _3 c, d0 r6 J├──213.7-1数据平台正成为企业核心竞争力.mp4  46.68M
7 n2 U3 b1 I3 h3 T2 l% I├──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
├──216.7-4从0-1指标管理平台逻辑与数据案例推演.mp4  44.71M
0 a7 q  A) c. a' [/ K├──217.7-5从0-1离线开发平台逻辑与案例.mp4  40.49M
; ^; L- Y4 v; O, ~9 S2 g├──218.7-6从0-1实时开发平台逻辑与案例.mp4  45.87M
& v! N7 Z6 S4 E; d' f4 f8 _* l" R├──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
├──220.7-8从0-1落地数据质检平台案例剖析.mp4  92.69M
& p2 P/ D/ Z7 i6 [├──221.7-9从0-1落地数据服务平台.mp4  16.03M
├──222.7-10从0-1落地BI平台的心得体会分分享.mp4  50.76M
- P4 t, n/ w; c. l! A  _% ]├──223.数据中台-落地全案.mp4  16.96M
; O/ M: k. `' b. `+ ^├──224.最新课程介绍.mp4  49.85M
├──225.1-1认识知识图谱.mp4  29.37M
├──226.1-2什么是知识图谱.mp4  40.93M
% c2 i  e; ]; v├──227.1-3知识图谱的表示.mp4  15.45M
3 T& d- g3 [. J7 i. f# K! f( o' N├──228.1-4知识图谱的计算.mp4  54.74M
├──229.1-5知识图谱的存储.mp4  53.82M
! C/ ]% z+ Q; \8 }! _7 {* v, \( ]├──23.4-3产品经理必会流程图.mp4  25.84M
├──230.1-6知识图谱与人工智能的关系.mp4  23.09M
) `* L! u7 s8 f6 H/ U& _3 \6 y├──231.2-1知识图谱落地流程.mp4  20.98M
├──232.2-2知识图谱技术选型6大思考.mp4  40.15M
. |8 }6 @) r* i1 T├──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
├──235.2-5知识图谱规则应用设计.mp4  21.00M
├──236.2-6金融风控图谱详解.mp4  50.24M
. F  ^( V  i$ r# c3 x* N* I├──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
0 ?9 I& W9 ?, @$ r2 i' V% M├──240.3-3知识图谱算法.mp4  51.97M
├──241.3-4算法之社区发现.mp4  45.66M
- g$ _' H4 x9 E2 J5 g" z1 h├──242.4-1知识图谱8大应用场景.mp4  50.34M
0 }' U0 C6 f" |/ y1 p2 V  |4 H2 k├──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
" E& G7 A: I7 D% ^$ b) r$ J4 q├──245.4-4认知计算平台概要.mp4  48.59M
├──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
├──248.5-3工具化知识图谱落地实例.mp4  33.39M
├──249.5-4知识图谱落地实践思考.mp4  22.10M
├──25.4-5总结.mp4  11.12M
$ O( X2 Z9 X  u1 Z: r% D+ C. G2 g/ \├──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
├──252.6-3智能问答NLP流程.mp4  14.93M
) U! e3 E; r% t. y: X( }$ T8 }8 K├──253.6-4智能问答语料使用.mp4  24.29M
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7 k9 R( A6 `  Y├──255.7-1本套课程总结.mp4  12.24M
├──256.AI产品经理.mp4  42.55M
├──257.1-1人工智能-面向未来的第四次技术革命.mp4  40.04M
. d7 X0 Y# Y9 a. L├──258.1-2大数据与人工智能.mp4  118.99M
├──259.1-3身边常见智能场景初探.mp4  46.43M
, v( {8 d8 w0 t+ w- W1 B& F├──26.5-1数据分析能力认知.mp4  33.99M
├──260.1-4掌握AI的三层架构.mp4  50.96M
├──261.1-5智适应教育有多智能.mp4  22.57M
├──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
├──264.2-3从“转文字”到科大讯飞--语音识别与NLP-.mp4  39.46M
! Y: O/ S7 ?8 N! G% C0 W├──265.2-4知识图谱在各领域的应用与发展趋势.mp4  50.13M
. m' g2 p. }1 G4 p8 _% w  u( k6 |; P' j├──266.3-1机器学习经典五大模型和应用解析.mp4  72.03M
├──267.3-2AI服务0-1搭建流程.mp4  52.71M
/ e$ ?, A. t& m4 u3 A  I├──268.3-3案例拆解-企业机器学习与数据挖掘解决方案.mp4  42.08M
. U$ \0 l& d, O├──269.4-1抖音推荐算法讲解.mp4  39.84M
├──27.5-2如何破除思维误区.mp4  31.07M
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5 q2 j# N4 ]. H; V% q7 b" b) X├──275.5-3物体检测、实例分割、图像识别等常用算法.mp4  26.17M
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├──283.产品经理如何设计数据埋点.mp4  94.21M
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├──285.资料库介绍.mp4  17.09M
5 U9 _' U: |1 z9 o/ e. t0 [9 m├──29.5-4数据分析的通用流程.mp4  31.31M
: P* k+ G  _: X+ Q/ Q, F├──30.5-5数据分析常用的使用场景.mp4  51.15M
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; s% r; [" q' M  G├──34.6-3电商归因模型.mp4  43.60M
├──35.6-4抖音背后的推荐算法解密.mp4  44.87M
├──36.6-5滴滴RFM模型实战.mp4  44.29M
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. x0 b" |, y' d& Q4 i# _& F; W7 e% b├──38.8-1产品经理分类.mp4  38.00M
├──39.8-2C端与B端赛道比较.mp4  45.94M
├──40.9-1盘点面试常见问题.mp4  15.71M
; M  O7 `) {* J3 C├──41.9-2企业岗位生成与JD匹配.mp4  23.75M
7 c6 k/ c3 \- J% r- u) B" u5 D8 L├──42.9-3高质量简历特点总结.mp4  36.78M
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├──45.10-2工作履历交流环节.mp4  48.98M
( T9 b) o& m% q( y7 ?8 H* j├──46.10-3自由交流环节.mp4  24.11M
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