Курс для продакт-менеджеров, которые запускают AI-продукты и хотят перестать зависеть от того, что скажет ML-команда.
8 модулей, 33 урока, 10 практических заданий и один продукт, который вы собираете с нуля и защищаете вживую.
Зачем этот курс
AI-проекты редко умирают на модели. Они умирают там, где менеджер не смог задать правильный вопрос.
Команда приносит accuracy 0.94, и никто не может сказать, что это значит для выручки. Модель обучили на данных, где нет половины пользовательских сегментов. Проект оценили в два месяца, а данные готовили пять. LLM-фича работает, но при десятикратном росте нагрузки её экономика ломается — и выяснилось это уже в проде.
Все эти решения принимает не дата-сайентист. Их принимает продакт, и обычно принимает вслепую.
Курс закрывает именно этот разрыв: вы учитесь разговаривать с ML-командой на её языке и переводить её ответы в продуктовые и денежные решения.
Что вы получите на выходе
Не сертификат, а проработанный AI-продукт, который можно показать стейкхолдеру.
К концу курса у вас на руках:
- концепция продукта с обоснованием, почему здесь нужен ML, а не правила
- Data Product Canvas и карта источников данных
- метрики с target-значениями и baseline, включая прокси-метрики
- архитектура и сценарий деплоя
- посчитанная юнит-экономика: сколько стоит, когда окупается
- план A/B-тестов
- топ-3 риска с планом митигации и разбор этических вопросов
- roadmap на 1–3 месяца
Всё это собирается не в конце, а по ходу: каждое домашнее задание — следующий слой одного и того же продукта.
Сквозной проект: 10 заданий, один продукт
В первом же задании вы выбираете, что будете строить. Можно взять один из трёх готовых кейсов, собранных на казахстанском рынке:
- SmartCredit AI — скоринг для МФО. 67% заявок на микрокредиты рассматриваются вручную, у 60% населения нет кредитной истории
- StyleGenie AI — рекомендации в фэшн-ритейле. 73% покупателей уходят без покупки, возвраты 30–40%
- FocusFlow AI — продуктивность и цифровые привычки
Либо принести свою идею. Если работаете над реальным продуктом компании — это предпочтительный вариант, под NDA данные обезличиваются.
Дальше десять заданий наращивают проект: концепция, данные, метрики, оценка реализуемости, управление проектом, MVP и деплой, экономика и A/B, LLM-часть, этика. К защите у вас не набор упражнений, а один продукт, проработанный от проблемы до окупаемости.
Сквозной кейс: SMART NPS
Параллельно вашему проекту через весь курс идёт разбор одной системы — SMART NPS, платформы анализа отзывов для интернет-магазинов.
Клиент купил смартфон, поставил 6 из 10 и написал, что доставка была медленной. Параллельно оставил отзыв на сайте и в 2GIS. Система собирает это вместе и определяет, что проблема в логистике.
Важно, что кейс не статичный. Продукт в нём растёт, и на каждой стадии вы считаете другую экономику:
| Стадия | Объём | Что считаем |
|---|
| Запуск | ~1 000 отзывов в месяц | стоимость хранения, MVP |
| Ранний рост | ~10 000 отзывов в месяц | юнит-экономика |
| Пилот с крупными клиентами | ~1 000 отзывов в день | архитектура под нагрузку |
| Зрелая платформа | ~100 000 отзывов в день | экономика токенов LLM |
Между второй и четвёртой стадией число клиентов одинаковое — 200. А объём вырос в десятки раз, потому что продукт ушёл в верхний сегмент. Это типичный путь B2B SaaS, и на нём хорошо видно, как при смене сегмента меняется вся техническая экономика продукта, а не только выручка.
Программа
Модуль 1. Основы Data Science и управления AI-продуктами. Где применяется DS, как устроен DS-проект и кто в нём работает, чем AI-продукт отличается от обычного, риски AI-продуктов, роль продакта.
Модуль 2. Данные как основа AI-решений. Откуда берутся данные и что делает их пригодными для ML, где хранить, качество данных и типовые проблемы, сбор, визуализация и выбор моделей.
Модуль 3. Метрики и оценка AI-моделей. Матрица ошибок, метрики классификации и регрессии, выбор метрики под задачу, прокси-метрики, framework оценки реализуемости — технологической, бизнесовой и этической.
Модуль 4. Управление ML-проектами. Этапы проекта, research против production, Data Product Canvas, Lean-подход и управление гипотезами, культура экспериментов, роли и узкие места, оценка сроков.
Модуль 5. Разработка и внедрение. PoC и MVP, стратегии деплоя, интерпретируемость моделей, паттерны AI-интерфейсов, психология доверия к AI, работа с обратной связью в проде.
Модуль 6. Измерение результатов и тестирование. От ML-метрик к деньгам, расчёт эффекта и внедрение процесса ROI, структура затрат и экономика LLM API, GPU и окупаемость, A/B-тестирование AI-фичей.
Модуль 7. LLM и современные AI-технологии. Выбор модели и ограничения LLM, промпт-инжиниринг от основ до продвинутых техник, интеграция в продукты, RAG, мультимодальные системы, AI-агенты, этика.
Модуль 8. Заключение. Финальный проект и защита перед комиссией.
Кому подойдёт
Продакт- и проджект-менеджерам, которые уже работают с AI-фичами или собираются. Аналитикам и руководителям, которые заказывают ML-разработку. Основателям, которые считают экономику AI-продукта.
Программировать не нужно. Нужна готовность считать и защищать свои решения.
Кому не подойдёт: тем, кто ищет обучение обучению моделей. Здесь про управление продуктом, а не про то, как писать код.
Кто ведёт
Меня зовут Ренат Алимбеков. Я AI-консультант и ML-инженер, до этого руководил Data Science в Beeline Казахстан — командой из 35 человек в семи направлениях. Работал над транзакционным фродом в банке и над системами анализа медицинских изображений. Менторил сотни студентов.
Курс собран из того, что я видел с обеих сторон: как продуктовые решения ломают хорошие модели и как хорошие модели не доезжают до бизнеса.
Записаться
Курс идёт в Datanomix Academy в рамках государственной программы Tech Orda 2026
Если хотите пройти курс платно пишите мне в личку
Про курс: https://astanahub.com/ru/techorda/course/805/
Заявка: https://astanahub.com/ru/techorda/school/8/
Если хотите обсудить, подойдёт ли курс под вашу задачу, или разобрать свой AI-продукт отдельно пишите, форматы консультаций здесь: https://consultation.alimbekov.com/