自学产品的方法

最近计划学习产品方向的知识,今天在网站上看到一篇文章,感觉挺不错的,记录到我的博客里。1.把有用的资料整理下来。2.分享给想学习产品的朋友。 

今天是开通博客的第一天,希望自己养成个好习惯。总结知识,分享知识。

1. 把Appstore上除了游戏之类,23个分类下,TOP20的免费APP全部下下来,一共460款应用。

2. 每款应用平均把玩20分钟,把所有页面捋一遍,所有功能撸一遍。然后为每款应用记录笔记,把脑子里浮出来的东西都记下来。这至少得需要200多个小时。按每周业余时间投入10个小时计算,大约需要半年。(这半年就做这个)

3. 在这半年里,你应该学会一些“融会贯通”的想法,搜索对应的关键字,看看别人是怎么说的。如果有了自己的见解,就写成公开的文章,到处找人交流。更重要的是,当把玩过超过400款应用,你的产品观会逐渐形成,你也会找到自己的偏好—喜欢什么类型,什么领域的产品。

4. 大概知道自己的产品爱好后,找出几款对口的产品来,也把它们的竞品全都找出来,挨个写对比评测。最Low的评测是建一张表格逐项对比功能,最high的评测是关键模块的场景与效果分析、UGC的数量统计与质量分析。一篇评测花上十几个小时是正常态。

5. 最后,把这些评测发给对口产品里,你能找到的管理人员邮箱,并且表达求职意愿。不要在意结果,从对比评测中加深的产品理解才是你的收获。但如果你真能做到以上这些,哪怕只做到50%,谋一份”产品助理”职位也是妥妥的,而且为未来的产品经理生涯打下了厚实的基础。

你的启蒙老师不是某一个人,某一本书,某一篇文章,而是无数的产品本身。真正帮到你的也不是你的“贵人”,而是在兴趣驱动下,你不计回报的,持之以恒的投入。

### 自学 AI 产品管理的路径与资源 #### 学习目标设定 成为一名合格的 AI 产品经理需要具备多方面的技能,包括但不限于技术理解力、数据分析能力和用户体验设计能力。为了实现这一目标,建议从以下几个方面入手[^5]。 #### 数学基础 扎实的基础数学知识是学习 AI 不可或缺的一部分。线性代数、概率论和统计学是核心领域,这些知识点不仅有助于理解算法原理,还能提高对数据驱动决策的理解能力。 #### 编程技能 Python 是目前最常用的语言之一,在处理数据集以及构建原型时非常实用。通过实践 Python 编写脚本完成简单的任务可以帮助加深对编程逻辑的认识[^3]。 #### 数据科学概览 熟悉基本的数据分析方法和技术至关重要。这一步骤通常涉及到使用 Pandas 和 NumPy 库来操作表格型数据结构;利用 Matplotlib 或 Seaborn 进行可视化展示等技巧[^4]。 #### 机器学习理论 深入研究监督式学习 (Supervised Learning),无监督式学习(Unsupervised Learning) 及强化学习(Reinforcement Learning) 的概念及其应用场景。这部分内容可以通过参加 MOOC 平台上的专项课程获取更多专业知识。 #### 行业案例解析 观察市场上成功的 AI 解决方案是如何被开发出来的,并思考它们解决了哪些实际问题。这种经验可以让你更好地站在用户角度考虑需求并制定相应策略[^2]。 #### 实践机会寻找 积极参与 Kaggle 比赛或者开源项目贡献代码都是很好的锻炼方式。真实世界的挑战会让你快速成长起来的同时积累宝贵的经验教训。 ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 加载数据集 data = pd.read_csv('example.csv') # 划分训练集测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop(columns=['target']), data['target'], test_size=0.2) # 创建模型实例 model = LogisticRegression() # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 输出评估分数 print(f'Accuracy: {model.score(X_test, y_test)}') ``` 以上是一段简单演示如何加载数据、分割样本以及建立逻辑回归分类器的例子。它展示了整个工作流程中的几个重要环节——准备输入特征矩阵 `X` 和标签向量 `y`, 使用交叉验证划分数据子集用于建模及性能度量计算等等。 #### 资源推荐 - **在线教育平台**: Coursera 提供 Andrew Ng 教授主讲的经典《Machine Learning》课程,edX 上也有 MIT 开设的相关科目可供选择。 - **书籍阅读清单**: 推荐《Pattern Recognition and Machine Learning》by Christopher M. Bishop,《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》by Aurélien Géron 等经典教材作为参考资料。 ---
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