تحليلات المنتج العملية: حل المهام اليومية باستخدام Python و SQL و LLMs

قد يكون التنقل في المسؤوليات اليومية لمحلل المنتج أمرًا صعبًا بدون سير عمل واضح. للنجاح في فرق المنتجات الحديثة، تحتاج إلى معرفة كيفية استخراج البيانات وتحليل سلوك المستخدم والاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتسريع رؤاك. يرشدك هذا المساق النصي عبر السيناريوهات الدقيقة التي يواجهها محللو المنتج كل يوم، مما يساعدك على الانتقال من فهم مقاييس المنتج الأساسية إلى تنفيذ مهام سير عمل البيانات المعقدة باستخدام SQL و Python ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لأتمتة وتحسين تحليلاتك. ما ستتعلمه: فهم مقاييس المنتج الأساسية مثل retention و churn و LTV و conversion funnels؛ كتابة استعلامات SQL نظيفة لاستخراج وتجميع بيانات سلوك المستخدم من قواعد البيانات العلائقية؛ تحليل أنماط مجموعات البيانات باستخدام Python dataframes ومبادئ الكود النظيف؛ تطبيق LLMs و prompt engineering لتسريع كتابة SQL وتصحيح أخطاء نصوص Python وتلخيص الملاحظات النوعية؛ تصميم أطر عمل أساسية لاختبار A/B وتفسير النتائج الإحصائية بثقة؛ حل المهام اليومية النموذجية لمحلل المنتج من خلال دراسات حالة مكتوبة واقعية وشروحات تفصيلية للتعليمات البرمجية. ستبدأ باستكشاف مفاهيم ومقاييس المنتج الأساسية قبل الانتقال إلى استعلامات SQL العملية ومعالجة بيانات Python. أخيرًا، ستتعلم كيفية دمج LLMs في روتينك اليومي للعمل بشكل أسرع وأكثر ذكاءً. تم تصميم هذه الدورة لمحللي المنتجات الطموحين ومديري المنتجات والمبتدئين الذين يتطلعون إلى بناء مجموعة مهارات بيانات حديثة مدعومة بالذكاء الاصطناعي دون أي خبرة تقنية سابقة. ابدأ القراءة اليوم لبناء مجموعة الأدوات التقنية الحديثة المطلوبة لمهنة ناجحة في تحليلات المنتج.