近年来，随着大数据、人工智能、精细化运营的不断被重视，各大公司对于数据的处理和分析应用，越来越普及。
有一个岗位潜藏价值正在逐渐爆发，身价也越来越高——数据产品经理。
说到数据产品经理，就不得不提到数据产品，但遗憾的是，几乎50%的产品经理都对数据产品不太了解，更不知道数据产品到底有什么价值。
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不妨举个例子，我们来感受一下数据产品能做什么：
一个很典型的案例，就是几年伴随社区营销火气来的小红书。
和其他电商平台不同，小红书早期是以从社区起家。当时基本是靠人力做内容的生产、推荐、分发等。
但后来，小红书将人工编辑内容改成了算法分发，借助大数据和人工智能技术，社区中的内容得以精准地匹配给对它感兴趣的用户，实现了“千人千面”，每个用户都能个性化地获得最懂自己的小红书。
这是小红书对数据产品最初的落地应用。
在18-19年期间，小红书还利用数据产品做了大量的用户实验，实现了用户量从1.5亿到3亿的爆发增长。
据小红书大数据产品负责人透露：
在实验平台里，我们以用户的维度作为实验，我们有2.5亿用户，每个用户平均会分在200个实验左右。
任何实验对所有社区指标和电商指标的影响都会做出详细分析，确保对任何一个指标有逆向结果或者大面积正向结果情况下要得到合理的解释。
如果没有得到合理的解释，就不能作为正确的改动影响到所有用户。
当时那段时间数据量上升了30倍，在发展了15倍以上的业务，做了15倍以上的尝试，经过这些努力之后，才最终获得了2倍的用户增长。
也因为背后的数据平台做好了60倍的支撑，才能够让这样的尝试变得可能，不至于让我们的用户想法，让我们工程师的想法，让我们产品的想法被数据的能力所束缚住。
才能够获得更佳的反馈，得到更多的变化，捕捉到更多信息，从信息中得到增长的信号。
把增长信号变成实实在在用户的增长。
也因为如此，小红书才能快速发展为3亿居民的超级生活之城。
从这个案例你应该清楚了，所谓数据产品，其实就是解决业务核心场景数据问题的产品。它存在的目的就是为了让运营和产品更智能化，使企业真正做到数据赋能业务发展。
而数据产品经理，作为数据产品建设的推动者，不仅要实现数据产品工具来满足特殊数据使用需求，还要完成如数据生产、数据提取、数据分析、数据运营等工作，做好数据体系扩展性设计。
综上所述，在这样的场景下，必然伴随的就是市场对数据产品经理的强烈需求。
尤其最近两年，数据产品经理已经是行业里的“香饽饽”，头条、美团、拼多多等都在重金求数据产品经理，月薪基本上都有25k以上。
今日头条招聘JD
招聘数据产品经理，开出25-50K
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市面上大部分的数据产品经理都是由互联网或者IT行业转岗过来的，常见的求职人群可以分为这几类：产品经理、数据分析师、研发工程师、在校生、运营。
给你举几个真实的转行案例：
大乔，用户端产品经理，工作4年
大乔，是互联网公司用户端产品经理，工作还停留在页面设计的阶段，互联网发展现在现在这个程度，基本上各个功能已经定型，所以想转行做数据产品经理。
因为本身就是产品经理，在项目经验和产品工具技能方面是很有优势的，只不过是缺少了数据产品、数据分析的相关技能。
飞哥，数据分析师，工作3年
飞哥，从事数据分析工作已经三年了，处于职业瓶颈期，觉得数据分析重复性工作太多了，业务方天天找他催需求、阐述数据，所以想转行做数据产品经理。
之前从事数据分析工作，对于转行来说是很突出的优势，只是不太了解数据产品的各个处理流程，同时缺少了产品的基础能力。
伯虎，大三在校生，数学专业
本身伯虎有一定的数学能力，有一定的数据基础，但他对数据产品的了解不够多，而且缺乏产品项目的经验。
所以他可以先去补齐数据产品知识，掌握大数据基础知识，在实习中通过一些小项目掌握数据分析的常用技能，参与公司数据产品项目，积累实战经验。
有过数据产品实习经验，会提高入行的求职率。
海滢，产品运营，工作2年
海滢已经做产品运营已经两年了，公司之前的数据产品离职了，一直还没招到合适的人，所以公司内部提供了转岗内部产品经理的机会。
海滢的优势是有一定的业务经验，知道我们业务是如何运营的，但是缺少了项目管理经验，以及缺少了数据产品经理应该具备的工具技能和数据分析能力。
张力，研发工程师，工作2年
研发工程师张飞，在北京工作了2年，之前一直在做数据研发工程师，主要做后台相关工作，包括数据提取这类的，因为做研发工程师大部分都是与写代码打交道，他的困惑是想转行，但是担心门槛太高。
因为他经常做数据提取相关工作，对数据处理流程、数据生产这块是很了解的，而且还懂技术，这是他的一个优势。
但短板也很明显，因为研发是离业务最远的，不了解业务及业务未来的规划，而且缺少了产品经理应该有的项目相关的经验。
通过这几个案例可以看出：具备产品经理、数据相关工作、技术开发、运营等背景的，只要能找准自己的提升方向，都有机会从事数据产品经理岗位。
但是，由于现在，数据产品经理仍然出于混沌摸索的状态——它到目前还处在一个被定义当中的概念，因此你不可能在市面上找到相关的体系化的课程。
同样地，在现实工作中，你也极难找到有相关经验的前辈进行学习，只能通过碎片化的学习、试错、摸索着去达到该岗位的业务能力要求，这个过程极其漫长。
基于此，为了帮助这些想成为数据产品经理的人，让他们少走弯路，降低试错成本。
我们找到了一线大厂大数据产品项目负责人David，花费近6个月开发了这门——《数据产品经理实战训练营》（他曾供职于联想等上市公司，负责过大数据管理平台、大数据分析平台、实验平台以及数据变现类项目建设，在电商、内容、出行等领域均有数据产品实战经验）
课程第四期报名时间截止至4月10日，现在报名享受“倒计时立减100元“优惠！
添加空空@起点学院即可参与组团，id：anne012520（备注：人人网站）
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接下来，让我们看看为什么这门课可以带你走进数据产品经理的大门？
理由一：历经180天工作打磨，聚焦还原真实工作场景
在正式课程研发前，我们调研了美团、滴滴、爱奇艺、苏宁等互联网大厂的数据产品经理。
确保我们拿到的资料既覆盖一线大厂的数据产品经理本身，又能覆盖数据产品经理日常合作团队的情况。
从我们的调研结果来看，目前仍存在以下问题：
数据产品经理水平不够，项目经验和技能都达不到岗位要求；
对数据产品经理的理解参差不齐，没有相对完整的知识体系和方法论。
带着这些问题，我们老师花了一个多月的时间去敲定课程大纲，接着花了180天时间打磨课件，最后经历过专业的教研团队内审及20多个学员的内测和反复迭代，才最终上线了这门课程。
话不多说，我相信接下来的课程大纲会让你有更直观的感受：
理由二：实战模拟训练，加速数据产品职业成长路径
为了更好地应用课程中所学的方法论，我们基于一个数据产品经理从入行到成长阶段会遇到的关键场景和问题，为你设计了每一章的实战作业题。
理由三：老师亲自参与答疑，助教全程陪练，一定帮你学完
学习、工作过程中遇到问题，我们也将给出快速反馈，专业的作业点评和优秀的作业参考，也能让你取长补短，巩固自己的学习效果。
因为大家作业完成的好，老师还邀请了曾就职于饿了么、360和知乎的数据产品专家为大家做一场加餐分享：
一期课程下来，我们的群辅导精华整理已经有29861字，解决了近百个真实工作问题，同时还把将其中的30个精选问题整理成《答疑问题集锦》。
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理由四：资深数据产品专家授课，毫无保留分享建设数据产品中的经验
老师从程序员到数据产品经理，再到一线大厂数据产品团队leader的成长经历过程中，让他深谙数据产品人的痛点和诉求。
他曾趟过的坑、他已收获的实战经验都将毫无保留的在课程中和诸位分享。你可能还会问，这门课适合我吗？
这门课主要适合 2 类人群：
1）0-2岁的数据产品经理本门课程能够帮你系统地梳理数据产品经理的知识体系和常用方法论，发现自身的薄弱点，或许能帮助你少走2年弯路。
2）希望转岗的研发、数据分析师、产品经理、运营等同学本门课程能够帮助你明确怎样成为数据产品经理，通过学习数据产品经理的核心技能和数据产品建设方法论等，打好基础，相信你能在入行之前做好准备。
PS：学习注意事项：
由于课程篇幅的限制，课程很难涵盖到所有数据产品的具体实现细节，如果想了解更多，可以结合延展资料，做更深入的专研学习。
需要注意的是，以下这些内容在本课中不做拓展讲解，如：
（1）产品经理的基本知识和技能
（2）SQL、Excel等常用的工具技能
在付费报名前，你可能需要熟知数据产品经理实战训练营学习模式：
1）课程模式
在线录播视频+作业实战+导师点评/辅导+班级群答疑，报名后可在腾讯课堂收听课程。
