• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Магистратура 2026/2027

Технологии работы с данными

ID 1197894

Статус: Курс по выбору (Управление продуктом в ИТ-бизнесе)
Когда читается: 1-й курс, 3 модуль
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: русский
Кредиты: 3
Контактные часы: 24

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина «Технологии работы с данными» направлена на развитие способности использовать данные для принятия и обоснования продуктовых решений на разных этапах развития продукта. В рамках дисциплины рассматриваются проектирование системы показателей и сбора данных для нового продукта, оценка первых результатов и пилотного запуска, диагностика динамики показателей, анализ сегментов и когорт, выбор и проверка точек роста, интерпретация результатов экспериментов, оценка переносимости результатов и принятие решений при недостатке данных. Дисциплина имеет прикладной характер. Теоретические подходы сопровождаются индивидуальным решением учебных продуктовых ситуаций, работой с таблицами и графиками, сопоставлением допустимых решений и общим обсуждением. Дисциплина не ставит целью подготовку профессиональных аналитиков или специалистов по данным; основной фокус — развитие способности продуктового менеджера формулировать решение, определять необходимые данные, оценивать силу доказательств и действовать с учетом ограничений и неопределенности. Содержание 12 очных занятий объединено в три блока: «Новый продукт», «Развитие продукта: поиск и проверка точек роста» и «Продуктовые решения в условиях неопределенности». Логика дисциплины выстроена от проектирования измерения и оценки первых результатов продукта к диагностике его развития и выбору действия в сложных ситуациях, когда доступные данные допускают несколько обоснованных интерпретаций. Авторы: Диана Шевякова, Комаров М.М.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Сформировать у студентов способность использовать данные для принятия и обоснования продуктовых решений: проектировать измерение результатов нового продукта, выявлять и проверять точки роста развивающегося продукта, оценивать силу и ограничения доступных доказательств и выбирать соразмерное риску действие в условиях неопределенности.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • знать принципы выбора ключевых, входных и защитных показателей для нового и развивающегося продукта
  • знать требования к проектированию событий, свойств и правил расчета показателей, принципы постановки требований к сбору данных для аналитика и разработчика, а также основные риски некорректного сбора данных
  • знать подходы к оценке первых данных продукта, результатов пилотного запуска, динамики показателей, сегментов и когорт
  • знать ограничения рандомизированных экспериментов и назначение альтернативных способов оценки эффекта
  • уметь переводить предположение о пользовательской ценности в проверяемую гипотезу, выбирать показатели и критерии успеха пилотного запуска и обосновывать решение по его результатам
  • уметь оценивать пригодность данных для принятия решения, отличать продуктовую проблему от ошибки измерения и формулировать план дополнительной проверки
  • уметь разлагать изменение показателей на возможные факторы, выявлять неоднородность результатов и формулировать причинные предположения
  • уметь сравнивать инициативы по ожидаемому эффекту, экономике, качеству доказательств, рискам и обратимости решения
  • уметь интерпретировать противоречивые результаты экспериментов и выбирать допустимый способ проверки, когда классический эксперимент невозможен
  • уметь оценивать переносимость результата на другие сегменты и масштаб продукта, принимать решение при недостатке данных и определять условия его пересмотра
  • уметь формулировать обоснованную продуктовую рекомендацию, явно указывая данные, допущения, ограничения, риски и следующий шаг
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Новый продукт
  • Развитие продукта: поиск и проверка точек роста
  • Продуктовые решения в условиях неопределенности
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Посещение
    оценка за посещаемость определяется исходя из доли посещенных студентом учебных занятий. Посещением занятия считается участие в нем в соответствии с утвержденным расписанием от начала до конца. Балл за посещаемость определяется по следующей шкале: ● 70% и менее — 1; ● 71–73% — 2; ● 74–76% — 3; ● 77–80% — 4; ● 81–83% — 5; ● 84–86% — 6; ● 87–90% — 7; ● 91–93% — 8; ● 94–96% — 9; ● 97–100% — 10.
  • неблокирующий Практические работы
    студент выполняет две индивидуальные практические работы непосредственно на занятиях. Практическая работа 1 проводится в рамках блока «Новый продукт», практическая работа 2 — в рамках блока «Развитие продукта: поиск и проверка точек роста». Студент получает учебную продуктовую ситуацию и представляет краткий структурированный письменный ответ. Практические работы предполагают возможность нескольких допустимых решений. Оценивается не совпадение с единственным заранее заданным ответом, а качество продуктовой логики, связь решения с представленными данными, учет ограничений и обоснованность следующего шага.
  • блокирующий Письменный экзамен
    итоговый контроль проводится в формате очного письменного экзамена. Студент индивидуально решает одну или несколько новых ситуационных задач по материалам дисциплины. Экзамен проверяет способность применить освоенную логику к незнакомой продуктовой ситуации, интерпретировать представленные данные и ограничения и сформулировать обоснованное решение.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2026/2027 3rd module
    0.1 * Посещение + 0.3 * Практические работы + 0.6 * Письменный экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Data Science в действии. - Апельцин Леонард - Санкт-Петербург: Питер - 978-5-4461-1982-0 - 2023 - русский - https://ibooks.ru/product/335854 - iBOOKS - 335854
  • Тестирование бизнес-идей, Блэнд, Д., 2024

Авторы

  • Комаров Михаил Михайлович