Топ 11 книг для начинающих Data/AI продакт менеджеров
Как я уже писала в предыдущем посте, сфера Data/AI продакт менеджмента на данный момент очень востребована и состоит из четырех областей: данные/ИИ, юзер-дизайн, технологии (софт) и бизнес.
Чтобы уверенно общаться с техническими стейкхолдерами, понимать AI потенциал определенных индустрий, оценивать способы монетизации, а также строить продукты, которые действительно нужны пользователю, стоит хорошо разбираться во всем этом. Можно бесконечно глубоко погружаться в кроличью нору, но есть хорошие материалы, с которых можно начать и которые помогут вам освоить фундаментальные знания. Погнали!
➡️Data/AI:
1. Fundamentals of Data Engineering: Plan and Build Robust Data Systems (Joe Reis & Matt Housley)
2. Designing Machine Learning Systems: An Iterative Process for Production-Ready Applications (Chip Huyen)
3. Developing Apps with GPT-4 and ChatGPT (Olivier Caelen & Marie-Alice Blet)
➡️Юзер-дизайн:
4. Inspired: How to Create Tech Products Customers Love (Marty Cagan)
5. Hooked: How to Build Habit-Forming Products (Nir Eyal)
6. Contagious: How to Build Word of Mouth in the Digital Age (Jonah Berger)
➡️Технологии (ближе к Software Eng)
7. Building Microservices: Designing Fine-Grained Systems (Sam Newman)
8. Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems (Martin Kleppmann)
➡️Бизнес:
9. Your AI Survival Guide: Scraped Knees, Bruised Elbows, and Lessons Learned from Real-World AI Deployments (Sol Rashidi)
10. Swipe to Unlock: The Primer on Technology and Business Strategy (Mehta, Agashe, Detroja)
11. The Business Model Navigator: 55 Business Models Responsible for 90% of the World’s Most Successful Companies (Grassmann, Frankenberger, Csik)
На самом деле, я уже подготовила более подробные посты о том, почему вообще стоит читать именно эти книги и какие инсайты вы там получите. В ближайшее время буду ими делиться!
Стоит подчеркнуть, что этот список далеко не исчерпывающий, однако при безмерном количестве материала в интернете всегда нужно с чего-то начинать.
#книги #datapm #aipm
@ainastia
Как я уже писала в предыдущем посте, сфера Data/AI продакт менеджмента на данный момент очень востребована и состоит из четырех областей: данные/ИИ, юзер-дизайн, технологии (софт) и бизнес.
Чтобы уверенно общаться с техническими стейкхолдерами, понимать AI потенциал определенных индустрий, оценивать способы монетизации, а также строить продукты, которые действительно нужны пользователю, стоит хорошо разбираться во всем этом. Можно бесконечно глубоко погружаться в кроличью нору, но есть хорошие материалы, с которых можно начать и которые помогут вам освоить фундаментальные знания. Погнали!
➡️Data/AI:
1. Fundamentals of Data Engineering: Plan and Build Robust Data Systems (Joe Reis & Matt Housley)
2. Designing Machine Learning Systems: An Iterative Process for Production-Ready Applications (Chip Huyen)
3. Developing Apps with GPT-4 and ChatGPT (Olivier Caelen & Marie-Alice Blet)
➡️Юзер-дизайн:
4. Inspired: How to Create Tech Products Customers Love (Marty Cagan)
5. Hooked: How to Build Habit-Forming Products (Nir Eyal)
6. Contagious: How to Build Word of Mouth in the Digital Age (Jonah Berger)
➡️Технологии (ближе к Software Eng)
7. Building Microservices: Designing Fine-Grained Systems (Sam Newman)
8. Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems (Martin Kleppmann)
➡️Бизнес:
9. Your AI Survival Guide: Scraped Knees, Bruised Elbows, and Lessons Learned from Real-World AI Deployments (Sol Rashidi)
10. Swipe to Unlock: The Primer on Technology and Business Strategy (Mehta, Agashe, Detroja)
11. The Business Model Navigator: 55 Business Models Responsible for 90% of the World’s Most Successful Companies (Grassmann, Frankenberger, Csik)
На самом деле, я уже подготовила более подробные посты о том, почему вообще стоит читать именно эти книги и какие инсайты вы там получите. В ближайшее время буду ими делиться!
Стоит подчеркнуть, что этот список далеко не исчерпывающий, однако при безмерном количестве материала в интернете всегда нужно с чего-то начинать.
#книги #datapm #aipm
@ainastia