Truy cập ngày 15 tháng 10 năm 2011.  Practical Product Analytics: Solve Daily Tasks with Python, SQL, and LLMs

Để thành công trong các nhóm sản phẩm hiện đại, bạn cần biết cách trích xuất dữ liệu, phân tích hành vi người dùng, và tận dụng trí tuệ nhân tạo để tăng tốc độ hiểu biết của bạn. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các kịch bản chính xác mà các nhà phân tích sản phẩm phải đối mặt hàng ngày, giúp bạn chuyển từ việc hiểu các chỉ số sản phẩm cơ bản đến thực hiện các luồng dữ liệu phức tạp bằng SQL, Python và Large Language Models (LLM) để tự động hóa và nâng cao phân tích của bạn. Bạn sẽ học được gì: Hiểu các chỉ số sản phẩm cơ bản như giữ lại, bỏ qua, LTV và ống dẫn chuyển đổi; Viết các truy vấn SQL sạch để trích xuất và tổng hợp dữ liệu hành vi người dùng từ cơ sở dữ kiện quan hệ; Phân tích các mô hình tập dữ liêu sử dụng các khung dữ lý Python và nguyên tắc mã sạch; Ứng dụng LLM và kỹ thuật nhanh để tăng tốc viết SQL, gỡ lỗi Các kịch bản Python, và tóm tắt phản hồi định tính; Thiết kế các khung kiểm thử A / B cơ bản và giải thích kết quả thống kê với sự tự tin; Giải quyết các nhiệm vụ hàng ngày điển hình của một nhà phân tích sản phẩm thông qua các nghiên cứu trường hợp viết thực tế và hướng dẫn mã từng bước. Bạn sẽ bắt đầu bằng cách khám phá các khái niệm và chỉ số sản phẩm cốt lõi trước khi chuyển sang truy vấn SQL thực tế và thao tác dữ liệu Python. Cuối cùng, bạn sẽ học cách tích hợp LLM vào thói quen hàng ngày của bạn để làm việc nhanh hơn và thông minh hơn. Chương trình này được thiết kế cho các nhà phân tích sản phẩm, quản lý sản phẩm và người mới bắt đầu tìm kiếm để xây dựng một bộ kỹ năng dữ liệu hiện đại, AI hỗ trợ mà không có kinh nghiệm kỹ thuật trước đó.