Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Machine Learning Product Management: A Practical Guide

Quản Lý Sản Phẩm Học Máy: Hướng Dẫn Thực Tế

Quản Lý Sản Phẩm Học Máy: Hướng Dẫn Thực Tế

Khởi động sự nghiệp Quản Lý Sản Phẩm Học Máy chỉ với một khóa học duy nhất.

4.6
(665 đánh giá)
4,806 học viên
Giảng viên
Raj Elakkara
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 399.000đ -87%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
4.5 giờ video
59 bài giảng
7 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 31/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Khi nào và làm thế nào để áp dụng học máy giải quyết vấn đề
Cách tổ chức nhóm học máy
Các vai trò chính trong một nhóm học máy
Cách xây dựng và kiểm định một giả thuyết
Các thuật toán học máy phổ biến & cách chúng hoạt động
Chiến lược thu thập dữ liệu
Làm sạch & chuyển đổi dữ liệu
Các phương pháp đánh giá mô hình
Các tùy chọn triển khai mô hình
Giám sát mô hình

Yêu cầu

Không yêu cầu kinh nghiệm trước đó - Tôi sẽ dạy bạn mọi thứ bạn cần biết
Không cần phần mềm trả phí

Đối tượng phù hợp

Dành cho bất kỳ ai muốn tìm việc làm Quản Lý Sản Phẩm Học Máy / AI
Quản lý sản phẩm muốn nâng cao kỹ năng để xây dựng sản phẩm ứng dụng học máy
Bất kỳ ai muốn tìm hiểu về khía cạnh kinh doanh của học máy

Nội dung khóa học

7 phần • 59 bài giảng
1 Chúc mừng! Bạn Giờ Đã Là Một Quản Lý Sản Phẩm Học Máy
2 Nhận Slide Khóa Học
3 Học Máy (ML) là gì?
4 Gặp gỡ Giảng viên của Bạn
5 Thông điệp quan trọng
6 Học Máy Đang Trở Thành Xu Hướng Chủ Đạo
7 Nhận Sổ Tay Bài Tập Của Bạn
8 Bài tập #1: Chọn Sản Phẩm Của Bạn
9 Thuật toán học
10 Các loại hình Học Máy
11 Bài tập #2: Đây là loại Học Máy nào?
12 Học Sâu (Deep Learning)
13 Ví dụ Học Máy trong Thế giới Thực
14 Thuật ngữ Học Máy
15 Bài tập #3: Áp dụng thuật ngữ Học Máy của bạn
1 Bánh đà AI (The AI Flywheel)
2 Câu chuyện "kinh dị" về Sản phẩm Học Máy
3 Khi nào nên dùng Học Máy
4 Khi nào không nên dùng Học Máy
5 Bài tập #4: Cần khả năng diễn giải mô hình?
6 Các cân nhắc về Dữ liệu trong Học Máy
7 Bài tập #5: Dùng hay Không Dùng Học Máy
1 Vai trò của Quản Lý Sản Phẩm Học Máy khác biệt thế nào
2 Tổ chức Nhóm Học Máy
3 Vai trò chính trong Một Nhóm Học Máy
4 Vòng đời Học Máy
5 Bài tập #6: Tạo & Kiểm định Giả thuyết của Bạn
6 Bài tập #7: Định hình Vấn đề Học Máy của Bạn
7 Bài tập #8: Xây dựng công thức cho Vấn đề Học Máy của Bạn
1 Chiến lược Thu thập Dữ liệu
2 Google reCAPTCHA
3 Bài tập #9: Tìm ví dụ về Gán nhãn Dữ liệu do Người dùng Tạo
4 Bắt đầu với một Bài toán Đơn giản hóa
5 Bài tập #10: Thiết kế Dữ liệu của Bạn cho Mô hình
6 Các Nguồn Dữ liệu Mở Hàng đầu
7 Tôi Cần Bao Nhiêu Dữ liệu?
8 Lưu trữ Dữ liệu: Kho dữ liệu, Hồ dữ liệu & Cơ sở dữ liệu Đồ thị
1 Làm sạch Dữ liệu
2 Lấy mẫu và Chia tách Dữ liệu
3 Chuyển đổi Dữ liệu
4 Kỹ thuật Đặc trưng (Feature Engineering)
5 Bài tập #11: Động não tạo một đặc trưng mới
1 Tôi nên dùng thuật toán Học Máy nào?
2 Tự xây dựng, Thuê ngoài hay Mua Giải pháp Học Máy?
3 Học Máy như một Dịch vụ (MLaaS)
4 Hồi quy (Tuyến tính, Đa thức, Logistic)
5 Phân loại (SVM, K-NN, Cây quyết định)
6 Phân cụm (K-Means, Means Shift)
7 Phát hiện Bất thường (Local Outlier Factor, DBSCAN)
8 Phương pháp Tập hợp (Bagging, Boosting, Stacking)
1 Ma trận Nhầm lẫn (Confusion Matrix)
2 Các chỉ số Đánh giá (Độ chính xác, Độ bao phủ & Điểm F1)
3 Bài tập #12: Hãy Tính các Chỉ số Đánh giá
4 Tối ưu hóa Trải nghiệm Người dùng
5 Bài tập #13: Độ chính xác, Độ bao phủ hay Điểm F1?
6 Các phương pháp Triển khai
7 Giám sát Mô hình của Bạn
8 Chúc mừng!
9 Bài giảng Bổ sung

Giới thiệu khóa học

== As of March 2024 ==

228 students have secured jobs as Machine Learning Product Managers —> at Google, Myntra, Flipkart, FedEx & more

Students reported improved confidence to…


Succeed in the new "Artificial Intelligence Era" —> 148%

Recognise when to use Machine Learning —> 125%

Apply popular Machine Learning algorithms —> 108%

Implement data acquisition strategies —> 84%

Evaluate, deploy & monitor Machine Learning models —> 118%


As you consider my course, I suggest asking yourself these questions.

== Do I want to become a Machine Learning (ML) Product Manager? ==

Every Product Manger will have to learn Machine Learning. It’s inevitable. And the Machine Learning Product Manager role is one of the most promising and highest-paying careers today, offering an opportunity to dramatically improve your career and quality of life.


Check out some data that shows that becoming a Machine Learning Product Manager is a great opportunity for you:

  • Google Search Trends shows an 87% increase in searches for "Product Management" worldwide, with a particularly strong interest in countries such as United States, India & Singapore. And within Product Management, Machine Learning is the topic with the highest interest over the last 2 years.

  • Glassdoor indicates Product Manager is one of the highest-paying entry level jobs, with an average of +$110,000 per year. Machine Learning Product Managers however earn “+30%” more than Product Managers.

  • LinkedIn included Product Manager in its 2023 Fastest Growing Jobs list. And the specialisation that is growing fastest is the Machine Learning Product Manager.


== How is this course different? ==

“Machine Learning Product Management: A Practical Guide” is the only Udemy course that is fully hands on and practical. All theory taught is paired with practical exercises that you’ll complete in your workbook.

Most machine learning courses focus on the technical work, and throw you into the deep end, asking you to start programming classifiers. This course covers machine learning, from a non-technical, product-centric perspective.

We'll look beyond the technical, at all the things a Machine Learning Product Manager has to keep in mind, to create a successful product.

This is primarily a Learn By Doing course. So we'll quickly dive into real-world exercises that demonstrate how successful teams build Machine Learning Products.


== What will I get from this course ==

1. You’ll gain an in-depth understanding of modern Machine Learning practices

  • When and how machine learning can be applied to solve problems

  • How to de-risk machine learning initiatives

  • Popular machine learning algorithms & how they work

  • Data acquisition strategies

  • Data scrubbing & transformation

  • Model evaluation approaches

  • Model deployment & monitoring options

2. The course lectures are accompanied by a workbook that includes 13 practical exercises to bridge the gap between the theory and real-world practices.

== Why should I invest in a Machine Learning Product Management course? ==

Machine learning is set to transform the traditional product manager role. As artificial intelligence and machine learning capabilities are designed into more products and services, product managers will need to upskill, or risk getting left behind. The Machine Learning / AI Product Manager is one of the hardest roles to fill in an AI team and is consequently highly sought after.


== What if I want a refund? ==

If after taking the course, you want a refund, thats totally ok. I want you to be happy with your decision to purchase this course.


This course has a 30-day money-back guarantee policy!

No questions asked!

There is no risk for you!

What are you waiting for?

Join now and take a step further into becoming a Product Manager and uplift your career!


==What are students saying? ==

Here is a small preview of what my students have reported.

A lot of information in a tight package. I have PM and ML experience, so it was a nice mix of validating my current workflows and learning new things. It's worthwhile even if you have some experience, particularly if you have PM experience but haven't worked with ML. [Zachary Lounsberry - Sr Research Scientist @ Embark]


A great course to get up to speed on everything that is going on with AI today. The course content is great and the information presented in the course is at the level needed to get your basics correct before you dive deep into AI and ML [Sekhar Banerjee - Principal Product Manager @ GE Digital]


Easy to understand for both beginners and someone with little to moderate background in ML. The content covers overall aspects of ML realm without going too deep on the technical fuzz. It should be suitable for the management level people in data analytics field too. [Peerajate Soonthrajan - Data Analytics Leader @ Accenture]


Love the sketches, the depth of information provided, the selection of topics covered, the anecdotal information examples, and the overall organization of the material. Excellent presentation. I'm less than midway through and have already learned tons of useful concepts and details. [Lance Silver - Technical Product Manager @ Expedia Group]


Great pacing, good content and delivery and overall a really informative course! [Hanut Singh Husain - Founder @ Patch]


REMEMBER… I'm so confident that you'll love this course that we're offering a FULL money-back guarantee for 30 days! So it's a complete no-brainer, sign up today with ZERO risk and EVERYTHING to gain.

So what are you waiting for? Click the buy now button and join the world's most complete course on Machine Learning Product Management.

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Data Science
Hiển thị tất cả khoá học Machine Learning
Hiển thị tất cả khoá học Product Management
Hiển thị tất cả khoá học Python
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊