Научись строить оптимальные процессы поставки качественных Data Science продуктов
Оставь заявку
15 числа
каждого месяца
1 месяц
продолжительность
по запросу 2
стоимость
Зачем изучать менеджмент в Data Science?
Объем мирового рынка
Data science является одной из самых перспективных и быстрорастущих отраслей не только в России, но и в мире.
$190 млрд.
в 2023 году
$220 млрд.
в 2024 году
$280 млрд.
прогнозируется в 2029 году
Твоя будущая карьера
Как и где можно работать
Менеджер в Data Science часто работают удалённо, устраиваются в IT-компании, банки, телеком и стартапы
Методы и инструменты, которые будешь использовать
Оставь заявку
Программа обучения
Особенности технологических команд, работающих с данными. Проблемы определения продукта. Роли в таких командах.
- Canvas как альтернатива техническому заданию. Что это и как использовать?
- Проектирование продукта при помощи User Story Map
- Проблемы в традиционной постановке задач
- Почему постановка задач через три типа гипотез лучше? Как это применять на деле?
- Приоритезация методом ICE
- Приоритезация методом RICE
- Проведение сессии по приоритизации.
- Planning Poker
- Тренинг, в рамках которого вы научитесь на конкретном проекте декомпозировать и планировать Data Science проект
- T-shape - почему важно?
- Применение Scrum, Kanban, LeanDS, другие подходы
Преподаватель курса
Артём Алёшин
Agile-тренер, консультант по Scrum и Kanban, Lean, SAFe
Впервые поработал с командами, работающими с данными в 2017 году, за это время помог выстроить процессы более чем в 50 таких команд. Применял множество подходов, вырастив крупное сообщество менеджеров в Data Science, провел более 70 мероприятий для таких команд.
Оставь заявку