Знаете, как работает LRU Cache, но не сможете объяснить, зачем пользователю ваш продукт? Похоже, собеседование в Google вам пока не светит. Рассказываем, где прокачать продуктовое мышление и зачем это нужно.
Знаете, как работает LRU Cache, но не сможете объяснить, зачем пользователю ваш продукт? Похоже, собеседование в Google вам пока не светит. Рассказываем, где прокачать продуктовое мышление и зачем это нужно.
В этой статье ссылки партнеров. Это значит, что если вы что-то покупаете с нашей помощью — вы также поддерживаете dev.by. (Вот другой способ).
При этом редакция и авторы независимы в выборе темы, концепции материала, фокуса описания, подхода к услугам или товарам. Прежде чем что-то советовать, мы много читаем и смотрим по теме, говорим с экспертами.
Редакция может выражать свое мнение и пробовать всё на себе.
Если рекомендательный материал обновляется, мы указываем, что и когда поменялось, в самом начале.
Big Tech уже давно перестал быть клубом олимпиадников и богов структур данных. Компании вроде Facebook, Google, Amazon ищут не просто тех, кто пишет чистый код, а тех, кто понимает: главный босс — пользователь, а успех продукта измеряется не числом if-ов в коде, а числом возвращающихся юзеров.
Хотите расти — начните думать как продакт. Понимать поведение аудитории, разбираться в метриках, знать, как IT-продукт зарабатывает. Мы собрали три курса по продуктовой аналитике, UX и AI-продакт-менеджменту, которые дадут вам фору на любом интервью.
Искусственный интеллект — не только магия под капотом, но и огромный продуктовый рынок. Сегодня компании ищут не просто тех, кто умеет «натравить» модель на датасет, а тех, кто может объяснить, зачем это нужно пользователю и как это принесёт прибыль.
Навыки AI-продакта — новый уровень для разработчика, который хочет расти и влиять на решения. И неважно, кодите вы или руководите — умение запускать AI-продукты стало критически важным.
Если вы хотите не просто войти в продуктовую сферу, а сделать это с козырей — начните с AI. Этот курс — мощный трамплин в профессию AI-продакт-менеджера. За три месяца вы не просто разберётесь в генеративном ИИ, а научитесь превращать его в реальные, полезные и коммерчески успешные продукты.
Программа идёт от теории к практике: вы освоите Agile-подход, научитесь формировать бэклог, проектировать фичи, проводить спринты и анализировать фидбек. Поработаете с генеративным ИИ: будете создавать текст, изображения и даже предиктивные модели. На выходе — готовое портфолио и сертификат от IBM, который не стыдно принести на собеседование.
Главное — вам не нужно быть гуру ML. Всё объяснят с нуля, в удобном темпе.
Продукт без UX — как API без документации: вроде работает, но никто не понимает как. Именно UX-дизайнеры решают, будет ли вашим продуктом удобно пользоваться. В Big Tech это вообще священное правило: ни один интерфейс не уходит в продакшн, пока его не проверят на пользователях, доступности и здравом смысле.
Даже если вы не UX-дизайнер, понимать, как устроен пользовательский флоу, — критически важно.
Вы можете построить самую изящную архитектуру, но если пользователь не поймёт, как пользоваться вашим приложением — всё зря. UX-дизайн — это суперспособность, без которой в Big Tech не обойтись.
Этот курс от Google научит вас смотреть на продукт глазами пользователя: распознавать боли, тестировать идеи, собирать прототипы в Figma и делать интерфейсы, которые действительно удобны. Вы пройдёте весь путь — от пользовательских интервью до итераций на основе фидбека — и соберёте полноценное UX-портфолио из трёх проектов.
Никакой теории ради теории — только реальные инструменты и подходы, которые используют в Google, Target, Deloitte и других ведущих компаниях. Курс подойдёт и новичкам, и разработчикам, которые хотят глубже понимать, зачем и для кого они пишут код.
Big Tech — это всегда про данные. Здесь все решения — от цвета кнопки до запуска новой фичи — принимаются на основе метрик.
Если вы умеете читать цифры, вы понимаете, что на самом деле происходит с продуктом. А если знаете, как встроить аналитику в agile-процессы и работать с данными системно — цены вам нет.
Всё, что не измеряется — умирает. Этот курс покажет, как превратить данные в движущую силу продукта. Вы научитесь строить гипотезы, проверять их с помощью аналитики и не делать фичи ради фич.
Курс объясняет, как продуктовая аналитика сочетается с Agile, как приоритизировать задачи и понимать, что действительно важно пользователю. В программе — много примеров, практики и инструментов, которые помогут вам настраивать аналитику так, чтобы она подсказывала решения, а не просто рисовала графики.
Курс подойдёт разработчикам, тимлидам и начинающим продактам, которые хотят говорить с бизнесом на одном языке. Сделаете — и сами удивитесь, как поменяется ваш взгляд на продукт.
Алгоритмы — это важно. Но без понимания продукта, пользователя и бизнеса вы останетесь просто хорошим исполнителем, а Big Tech ищет партнёров по росту. Хотите попасть в Facebook, Google или Amazon — начните думать не как инженер, а как продакт. Эти курсы не просто научат вас новому — они сделают вас по-настоящему конкурентоспособным.
TIP от Adviser: Учиться на Coursera выгоднее с подпиской Coursera Plus. За $59 в месяц можно пройти неограниченное число учебных программ из более чем 7 тысяч. Это идеальный вариант, если вы готовы посвятить много времени учебе.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.