Менеджмент AI- и BigData-продуктов — курс от ProductStar

«Менеджмент AI- и BigData-продуктов» от ProductStar (совместно с РБК) — двухмесячный онлайн-курс из 20 уроков и воркшопов для менеджеров, которые хотят внедрять AI и машинное обучение в продукты. Программа охватывает постановку целей для AI-проектов, работу с датасетами и моделями, архитектуру хранения больших данных и валидацию бизнес-результатов. Преподаватели — специалисты из Skyeng, Сбербанка и Booking.com. Доступ к курсу бессрочный, поддержка ментора 24/7.

7.2/10
Рейтинг ToolFox
Как мы оцениваем курсы

Рейтинг ToolFox формируется по 5 критериям, каждый оценивается от 1 до 10:

  • Качество программы — полнота материала, актуальность технологий
  • Практика — реальные проекты, код-ревью, тренажёры
  • Поддержка — наставники, обратная связь, сообщество
  • Трудоустройство — карьерный центр, помощь с резюме
  • Цена/качество — соотношение стоимости и получаемых навыков

Итоговый балл — среднее арифметическое 5 критериев. Обновляется при каждом пересмотре курса.

Платформа
ProductStar
Автор
Михаил Карпов, ProductStar
Длительность
2 мес, 5 ч/нед
Формат
Онлайн, уроки + воркшопы + менторство
Уровень
Средний
Язык
Русский
Сертификат
Сертификат ProductStar
Обновлено
март 2026 г.
от 1 833 ₽/мес

Полная стоимость: 39 600 ₽

Программа и содержание

Модули и темы

Научитесь определять бизнесовые точки роста, где ML может дать результат. Разберёте чек-лист внедрения ML-задач в компании и лучшие практики работы с BigData/ML-командой.

  • AI-продукты
  • ML
  • Точки роста
  • Чек-лист внедрения

AI-продукты и машинное обучение

Определение точек роста бизнеса с помощью ML

Научитесь определять бизнесовые точки роста, где ML может дать результат. Разберёте чек-лист внедрения ML-задач в компании и лучшие практики работы с BigData/ML-командой.

  • AI-продукты
  • ML
  • Точки роста
  • Чек-лист внедрения

Работа с датасетами и моделями

Создание датасетов, выбор фичей, запуск ML-проектов

Освоите работу с датасетами и моделями: выбор фичей, создание и запуск датасета. Практика с инструментами Яндекс.Толока и Google AutoML. Научитесь валидировать бизнес-результаты запуска AI/ML функциональности.

  • Датасеты
  • Фичи
  • Модели
  • Яндекс.Толока
  • Google AutoML

Архитектура BigData

Хранение и обработка больших данных, Hadoop и MapReduce

Изучите основы архитектуры хранения и обработки больших данных. Познакомитесь с Hadoop и MapReduce, поймёте, как строить культуру сбора данных и улучшать качество работы с ними в компании.

  • Hadoop
  • MapReduce
  • Архитектура
  • Хранилища данных
  • Культура данных

Стратегия и защита AI-проектов

Построение AI-стратегии, soft skills, защита проекта

Научитесь строить AI-стратегию для продукта, оценивать профит от внедрения ML и разрабатывать стратегию продвижения. Освоите soft skills для защиты своих проектов и идей перед командой и руководителями.

  • AI-стратегия
  • Soft skills
  • Презентация
  • ROI

Чему научитесь

Ставить цели для AI/BigData-проектов и оценивать ROI
Работать с датасетами, фичами и ML-моделями
Понимать архитектуру хранения и обработки больших данных
Внедрять AI/ML в продукты и валидировать результаты
Строить AI-стратегию и защищать проекты перед руководством

Для кого подходит

  • →Продуктовые и проектные менеджеры
  • →Топ-менеджеры и руководители
  • →Маркетологи и аналитики с опытом
  • →Разработчики, переходящие в product management

Требования

  • →Опыт работы в менеджменте или продуктовой разработке

Плюсы и минусы курса Менеджмент AI- и BigData-продуктов

Обзор подготовлен редакцией ToolFox · Обновлено: март 2026 г.

Плюсы

  • Доступная цена — 39 600 ₽ за полный курс
  • Практика с Яндекс.Толока и Google AutoML
  • Бессрочный доступ к материалам и поддержка 24/7
  • Преподаватели из Skyeng, Сбербанка, Booking.com

Минусы

  • Короткий курс — 2 месяца, охват обзорный
  • Не подходит новичкам в IT — нужен менеджерский опыт
  • Только сертификат, нет диплома о профпереподготовке
  • Некоторые модули программы поверхностные

Отзывы (1)

Был ли полезен этот инструмент?
💬

Загрузка комментариев...

Часто задаваемые вопросы

Нужен ли технический бэкграунд?
Не обязательно. Курс рассчитан на менеджеров, а не разработчиков. Но опыт работы с продуктами или в управлении проектами необходим.
Какой документ выдаётся?
Сертификат ProductStar о прохождении курса. Диплом о профпереподготовке не выдаётся.
Есть ли практика?
Да. Практические задания после каждого урока, воркшопы по созданию датасетов и работе с ML-инструментами, итоговый проект для портфолио.
Бессрочный ли доступ?
Да. Доступ к курсу и материалам сохраняется навсегда. Поддержка ментора доступна 24/7 во время обучения.
Помогают ли с трудоустройством?
Да. ProductStar помогает с составлением резюме и подготовкой портфолио из реальных кейсов.

Нужен ли технический бэкграунд?

Не обязательно. Курс рассчитан на менеджеров, а не разработчиков. Но опыт работы с продуктами или в управлении проектами необходим.

Какой документ выдаётся?

Сертификат ProductStar о прохождении курса. Диплом о профпереподготовке не выдаётся.

Есть ли практика?

Да. Практические задания после каждого урока, воркшопы по созданию датасетов и работе с ML-инструментами, итоговый проект для портфолио.

Бессрочный ли доступ?

Да. Доступ к курсу и материалам сохраняется навсегда. Поддержка ментора доступна 24/7 во время обучения.

Помогают ли с трудоустройством?

Да. ProductStar помогает с составлением резюме и подготовкой портфолио из реальных кейсов.

Информация проверена: март 2026 г.