Կարիերայի խորհրդատվություն
Ստացեք գործնական աջակցություն կարիերայի զարգացման, աշխատանքի որոնման, հարցազրույցների, CV-ի բարելավման և մասնագիտական հաջորդ քայլերի համար։
Management
·Օֆլայն Նոր
Advanced Product Management & Analytics
Ինչու՞ մասնակցել «Advanced Product Management & Analytics» դասընթացին Ամբողջական դասընթաց բոլոր այն մասնագետների համար, ովքեր աշխատում են պրոդուկտի հետ և ցանկանում են առավել հ...
Ինչ կստանաք
- ✓ Trustworthy Online Controlled Experiments (A/B Testing)
- ✓ Product Discovery: Identifying High-Value Problems
- ✓ Product-Market Fit (PMF) Narrative
- ✓ Idea Validation & Experimentation
✓ Անվճար խորհրդատվություն · Վկայական ավարտից հետո · Գործնական ուսուցում
Տևողություն
3 ամիս
Ձևաչափ
Օֆլայն
Մեկնարկ
փտր 14, 2025
Վկայական
Ավարտից հետո
Վճարում
Ամսական
BDG-ի էկոհամակարգ
Ավելին, քան դասընթաց
BDG-ում ուսուցումը չի սահմանափակվում միայն դասերով։ Դուք ստանում եք աջակցություն, համայնք, միջոցառումներ, տարածքներ և ռեսուրսներ՝ ձեր մասնագիտական աճի համար։
Անձնական բրենդինգ
Սովորեք ճիշտ ներկայացնել ձեր հմտությունները, բարձրացնել մասնագիտական տեսանելիությունը և ձևավորել ուժեղ անձնական բրենդ ձեր ոլորտում։
Անվճար վեբինարներ և սեմինարներ
Ամեն ամիս միացեք անվճար վեբինարների, սեմինարների և բաց հանդիպումների՝ նոր գիտելիքներ ստանալու, փորձագետների հետ շփվելու և նոր հնարավորություններ բացահայտելու համար։
Մեծ համայնք
Դարձեք ուսանողների, շրջանավարտների, թրեյներների և ոլորտի մասնագետների մեծ մասնագիտական համայնքի մաս։
Քովորքինգ տարածքներ
Օգտվեք BDG-ի տարածքներից՝ սովորելու, շփվելու, թիմային աշխատանքի և կենտրոնացած աշխատելու համար։
Գրադարան
Օգտվեք օգտակար գրքերից, նյութերից, ուղեցույցներից և կրթական ռեսուրսներից, որոնք ընտրված են ձեր զարգացմանը աջակցելու համար։
Ով կարող եք դառնալ
Ինչու՞ մասնակցել «Advanced Product Management & Analytics» դասընթացին
Ամբողջական դասընթաց բոլոր այն մասնագետների համար, ովքեր աշխատում են պրոդուկտի հետ և ցանկանում են առավել համապարփակ և ամբողջական գիտելիք ստանալ պրոդուկտի ղեկավարման և դրա վերլուծության ամբողջ պրոցեսի վերաբերյալ։ Դասընթացի շրջանակում կաշխատեք շուկայի առաջատար 3 մասնագետի հետ, կսովորեք՝ ինչպես իրականացնել պրոդուկտի վերլուծություն, ինչպես բացահայտել և վերլուծել հաճախորդին, կսովորեք շուկայի ուսումնասիրության հիմնական կանոնները։ Կիրականացնեք շարունակական բացահայտումներ և պարզաբանումներ պրոդուկտ-շուկա կապի մասին, կիմանաք օգտագործողի փորձի դերի մասին, ինչ դեր է խաղում պրոդուկտ դիզայնը պրոդուկտի ձևավորման և առաջխաղացման վրա։Անհատական խորհրդատվություն
դասընթացից առաջ և հետո
Ում համար է այս դասընթացը
-
✓
Պրոդուկտի ղեկավարման գիտելիքով մասնագետների համար
Բոլոր նրանք, ովքեր ունեն product management-ի հիմնարար և ամբողջական գիտելիք, ապա կարող են միանալ դասընթացին և առաջխաղացնել իրենց հմտությունները և մասնագիտական գիտելիքն ու փորձը։
-
✓
Product Manager-ների և Product Owner-ների համար
Ներկայումս աշխատող պրոդուկտի մենեջերների և ղեկավարների հետ, ովքեր ցանկանում են ձեռք բերել էլ ավելի ամբողջական և ինտենսիվ գիտելիք, ինչպես նաև ձեռք բերեն պրոդուկտի վերլուծության մասին պրակտիկ գիտելիք։
-
✓
Կից ոլորտի մասնագետների համար
Ծրագրավորողների և կից ոլորտի այն մասնագետների համար, ովքեր ցանկանում են ձեռք բերել նոր գիտելիք պրոդուկտ մենեջմենթի մասին, հասկանալ համագործակցության նրբությունները։ Ինչպես նաև այն կարևոր գիտելիքը, որն անհրաժեշտ է ցանկանցած մասնագետի, ով աշխատում է պրոդուկտի հետ։
Ինչ կսովորեք
- ✓Trustworthy Online Controlled Experiments (A/B Testing)
- ✓Product Discovery: Identifying High-Value Problems
- ✓Product-Market Fit (PMF) Narrative
- ✓Idea Validation & Experimentation
- ✓Product Metrics & Analytics
- ✓Continuous Discovery & Advanced Problem Validation
Ծրագիր
- Course objectives, scope, and deliverables
- How to get the most out of the course (hands-on projects, case studies)
- Evolution of product management (from project management to product-led organizations)
- Modern Product manager’s impact: balancing user needs, business goals, and technology feasibility
- Cross-functional leadership in high-growth or complex orgs
- Organizational alignment around product strategy
- The shift from feature factories to outcome-driven product development
- Product-led vs. sales-led vs. marketing-led growth strategies
- Product management career trajectory: Individual Contributor (IC) PM to Chief Product Officer
- T-Shaped skill sets: deep domain knowledge + broad cross-functional expertise
- Continuous learning and upskilling (analytics, UX, technical ac
- Case studies
- Opportunity Solution Tree (OST) for structured discovery
- Triangulation of market research, usage data, and competitor intelligence
- Advanced customer segmentation (cohort analysis, psychographics, firmographics for B2B)
- Evolving personas with data-driven insights
- Moving beyond “customer is king” to “ecosystem synergy”
- Strategic approaches to validating the entire product ecosystem
- Key metrics for discovery effectiveness (signal-to-noise ratio, discovery velocity)
- Tying discovery back to business impact
- Leveraging “why” to unify teams and stakeholders
- Incorporating emergent trends and future scenarios
- Understanding and articulating business moats (network effects, brand, economies of scale)
- Using advanced strategic frameworks (Blue Ocean Strategy, “7 Powers” approach)
- Advanced diagnostics for product-market fit (retention cohorts, Net Promoter Score trends, expansion metrics)
- PMF for multi-sided platforms and marketplaces
- Advanced competitor teardown: user experience, pricing, product positioning
- Strategic partnerships, ecosystem thinking, and open innovation
- Data-driven ideation (deep analytics, ML-driven insights)
- Ethnographic research, contextual inquiry, and direct user observation
- Trendspotting (emerging technologies, cultural shifts, macroeconomic changes)
System & design thinking at scale (e.g., advanced versions of Google Ventures Sprints)
- Evaluating engineering complexity early
- Building alignment across UX, Tech, and Business
- Build-learn-measure loop with robust instrumentation
- Driving continuous improvement via “Innovation Accounting” metrics
- Multivariate testing, Bayesian vs. frequentist approaches
- “Wizard of Oz,” “Concierge,” and “Fake Door” experiments at scale
- Formulating strong hypotheses with quantitative thresholds
- Using advanced analytics tools to gather actionable insights
- Combining qualitative (in-depth interviews, usability labs) and quantitative (A/B, funnel analysis)
- Rapid prototyping vs. production-run tests
- Establishing “kill criteria” and pivot triggers
- Regulatory compliance, data privacy, and ethical considerations in experimentation
- Beyond the basics: advanced interaction patterns, inclusive design, accessibility at scale
- Mapping user flows for complex multi-step journeys
- How to extract data using Prototypes and iterate on feedback (case studies)
- Advanced usability heuristics (Nielsen’s vs. specialized heuristics for AR, Spatial Interfaces.
- How design systems scale across enterprise-level products
- Guest speaker: Design Lead on bridging design, technology, and business goals
- Evolving JTBD frameworks for sophisticated product ecosystems
- Mapping micro-moments and friction points to drive deeper engagement
- Advanced frameworks: Cost of Delay (CoD), Weighted Shortest Job First (WSJF)
- Outcome vs. output mindset (OKRs, North Star metrics)
- Creating a layered release approach (MVP, MLP, then scale)
- Story Mapping advanced techniques for complex feature sets
- The Hook Model with deeper considerations for ethics and user well-being
- Advanced Gamification strategies (progressive challenges, dynamic reward schedules)
- Case studies
- Aligning stakeholders on a continuous, dynamic roadmap
- Balancing strategic bets with incremental improvements
- Value proposition canvas & business model innovation
Instrumentation plan (logging frameworks, event tracking, data warehousing)
- Pirate Metrics (AARRR) and beyond (HEART framework, REAN model)
- Using cohort analysis, LTV/CAC, churn analytics, retention curves at scale
- Predictive analytics and machine learning for user segmentation, churn prediction, personalization
- Building AI-driven product features (recommendation engines, NLP-driven interfaces)
- Translating insights into product decisions
- Aligning analytics with user experience improvements and business outcomes
- Introduction
- Downloading Power BI & adjusting settings
- Exploring the Power BI Desktop interface & workflow
- Helpful Power BI resources
- Connect to data sources
- Types of data connectors in Power BI Desktop
- Change the data source settings
- The Power BI Query editor (aka Power Query)
- Basic table transformations in Power BI
- Working with text tools
- Working with numerical values
- Working with date & time tools
- Shape and transform tables
- User-friendly naming conventions
- Resolving inconsistencies & nulls
- Evaluate and transform column data types
- Append queries
- Merge queries and expand table
- Merge queries with group by, and different types of joins
- Pivot & Unpivot
- Conditional columns
- Columns from examples
- Transpose
- Data profiling
- Resolve data import errors
- Files from folders
- Data loading with parameters
- What is a “Data Model”?
- Principles of data normalization
- Understanding data tables vs. lookup tables
- Creating table relationships in Power BI Desktop
- Design a data model that uses a “Star” schema
- "Snowflake" schemas in Power BI
- Managing & editing table relationships in Power BI Desktop
- Managing active vs. inactive relationships
- Understanding relationship cardinality
- Understanding filter flow
- Two-way filters in Power BI Desktop (USE WITH CAUTION!)
- Hiding fields from the Power BI report view
- Table and column properties
- Common date table (using DAX and Power Query)
- Hierarchies and data granularity
- Role playing dimensions
- Power BI data model best practices
- Intro to Data Analysis Expressions (DAX)
- Intro to DAX calculated columns
- Basic operators
- IF, BLANK and ISBLANK
- AND, OR and NOT
- SWITCH
- Measures -an introduction, with standard aggregations including COUNTBLANK
- Aggregation of calculations
- Other statistical functions
- Rounding functions
- Division functions - MOD and QUOTIENT
- SIGN (and use with SWITCH) and ABS
- COUNT functions (COUNTA, DISTINCTCOUNT, COUNTROWS), exponential function
- Text searching
- Text extraction and substitution
- Text conversion
- Other text functions
- ISERROR and LOOKUPVALUE
- Other information functions
- RELATED - Flatten out a parent-child hierarchy
- Context
- RELATEDTABLE and COUNTROWS
- ALL, FILTER, CALCULATE, ALLEXCEPT, ALLSELECTED
- Date and time functions, FIRSTDATE, LAST DATE
- Start of... and End of..., Previous... and Next...
- DATESINPERIOD, DATESMTD, DATESQTD, DATESYTD, TOTALMTD, TOTALQTD, TOTALYTD
- Opening Balance and Closing Balance
- Semi-additive measures
- SAMEPERIODLASTYEAR and PARALLELPERIOD
- Other Time Intelligence Functions
- Quick measures
- Exploring the “Report” view in Power BI Desktop
- Table and matrix
- Column charts, line charts and area charts
- Combo charts and treemaps
- Card, multi-row card, and gauge visual
- Pie chart, donut chart and funnel
- Scatter chart, waterfall chart and maps
- Customize and configure visuals
- Custom tooltips
- Configure report page
- Conditional formatting
- Applying slicing and filtering
- Sorting
- Synch slicers
- Using themes
- Drillthrough and drill downs
- Bookmarks
- Page navigation
- Edit interactions
- Decomposition tree visual
- Custom Visuals
- Product Sales Analysis
- Amazon Product Review Analysis
- Customer Cohort and Retention Analysis
- Logging into Power BI Service and a quick look around
- Power BI terminology
- Adding new users
- Datasets and Reports in Power BI Service
- Publish reports and export data
- Create a workplace
- Assign Workplace Roles
- Providing Access to Datasets
- Analyze in Excel feature
- Configure a Dataset Scheduled Refresh
- Configure Incremental Refresh
- Creating and sharing a new report
- Differences between dashboards and reports
- Manage tiles in a dashboard
- Dashboards: Options
- Pin a Live Report Page to a Dashboard
- Configure Data Alerts
- Configure and Update a Workspace App
- Power BI Mobile App
- Creating a Row-Level Security
- Moving beyond feature-based roadmaps to holistic impact-driven strategies
- Aligning with company-level and market-level objectives
- Incorporating ambitious, quantifiable Key Results tied to revenue, engagement, or strategic impact
- Linking product-level OKRs to broader organizational goals
- Avoiding common pitfalls: poorly defined metrics, misaligned incentives
- Cultivating an outcome-first mindset in cross-functional teams
- Communicating the importance of “value” over “volume” of features
- Examining diverse revenue frameworks (subscription, marketplace, SaaS, or hybrid)
- Understanding value creation, delivery, and capture across multiple channels
- Structuring pricing models (usage-based, tiered, dynamic)
- Implementing bundling, cross-selling, and premium upgrades
- Balancing near-term revenue gains with long-term market positioning
- Creating spreadsheets or financial models to project revenue under varying assumptions
- Conducting sensitivity analyses (feature releases, user growth, competitor moves)
- Calculating ROI, break-even points, and payback periods to justify product investments
- Connecting revenue goals to user satisfaction and retention targets
- Communicating business case outcomes to stakeholders, highlighting risks and trade-offs
- Adapting pricing decisions to shifting market or customer preferences
- Ongoing user and market research instead of one-time studies
- Embedding a “learn-first” attitude into regular product cycles
- Mapping product goals into opportunities, testable ideas, and potential solutions
- Quickly spotting high-impact vs. low-value branches
- Scheduling interviews, quick assumption tests, and lightweight prototypes
- Integrating discovery checkpoints into existing Agile or scaled frameworks
- Targeting the riskiest assumptions first
- Combining qualitative feedback (user interviews) with quantitative signals (analytics)
- Involving cross-functional squads (Design, Engineering, Analytics)
- Sharing insights transparently to shape priorities and reduce guesswork
- Zeroing in on key indicators (e.g., retention, revenue expansion) that mirror real success
- Filtering out vanity metrics that misrepresent or inflate progress
- Identifying signals that predict future outcomes (e.g., new user activation) vs. final performance measures (e.g., churn rate)
- Balancing immediate feedback loops with big-picture health checks
- Building robust pipelines (instrumentation, data quality checks)
- Setting weekly/monthly reviews to iterate swiftly based on changing metrics
- Sharing metrics dashboards across squads to foster collective ownership
- Avoiding “reporting theatre”: ensuring metrics are actionable, not just displayed
- Anchoring experiments to essential business drivers (revenue, churn, engagement)
- Defining robust guardrails (performance, cross-segment checks) and clear success benchmarks
- Avoiding bias, overlapping segments, and pre-test disparities
- Employing techniques like multi-armed bandit for nuanced feature rollouts
- Integrating sequential testing, Bayesian updates, or advanced analysis methods
- Respecting user privacy, minimizing disruption, and having a rapid rollback plan
- Monitoring significance and ROI thresholds
- Determining when to roll out, revert, or iterate—guided by impact, not just p-values
- Orchestrating multiple concurrent tests without data collisions
- Documenting outcomes in an accessible “experiment vault”
- Championing a culture where evidence-based learnings consistently shape product direction
- Evaluating SAFe, LeSS, Nexus for orchestrating large product ecosystems
- Adapting stand-ups, backlog refinements, reviews, and retros to multi-team contexts
- Establishing release trains or multi-squad increments with consistent sprint lengths
- Handling top-down vision (executive mandates) without undermining local autonomy
- Synchronizing sprints with discovery and experimentation results
- Allocating resources for quick pivots when tests reveal unexpected user/market feedback
- Structuring concise pitches that highlight key insights (retention curves, margin analysis)
- Using storytelling arcs to create emotional resonance and clarity for leadership
- Translating complex analytics (predictive models, segment flows) into clean, intuitive dashboards
- Choosing the right charts for multi-dimensional or time-series data
- Anticipating counterarguments, addressing stakeholder skepticism
- Reinforcing the product’s strategic direction with robust data evidence
Participant Showcases
- Integrating monetization planning, continuous discovery insights, rigorous experiments, scaling frameworks, and metrics into a cohesive product strategy
- Demonstrating advanced storytelling to communicate ROI, user impact, and roadmapping decisions
Պատրա՞ստ եք միանալ այս դասընթացին։
Ամրագրեք ձեր տեղը և կատարեք հաջորդ քայլը ձեր մասնագիտական աճի ուղում։
Հաճախ տրվող հարցեր
Յուրաքանչյուր դասընթաց ունի նշված մակարդակ՝ սկսնակ, միջին կամ առաջադեմ։ Եթե վստահ չեք, ամրագրեք անվճար խորհրդատվություն, և մենք կօգնենք ընտրել ճիշտ տարբերակը։
Ծրագրերի մեծ մասի համար հասանելի են վճարման ճկուն տարբերակներ։ Կապվեք մեզ հետ՝ ձեզ հարմար տարբերակը քննարկելու համար։
Մենք հիմնականում վերապատրաստումներ ենք անցկացնում Ծրագրի վրա հիմնված ուսուցման մոտեցմամբ։ Այս մոտեցման շնորհիվ ուսանողները ձեռք են բերում պրակտիկ գիտելիքներ և ամենաարդյունավետ ձևով զարգացնում իրենց հմտությունները։
Ցանկացած դասընթացի վերջում ուսանողները հանձնում են քննություն։ Այսպես ուսանողներն ու թրեյներներն ավելի հստակ են գնահատում դասընթացի արդյունավետությունը։ Քննության արդյունքների հիման վրա ուսանողներին տրվում է վկայական։
Դասընթացի ավարտին վկայական տալիս ենք։ Ավելին՝ քննության ժամանակ 80%-ից բարձր առաջադիմություն ցուցաբերած ուսանողներն ստանում են գերազանցության վկայական։
Մենք ձևավորել ենք արդի լավագույն գործատուներից բաղկացած գործընկերների մի ցանց, ում օգնությամբ անում ենք ամեն հնարավորը, որպեսզի մեր ուսանողները կարողանան գտնել լավ աշխատանք։ Մեր գործընկերների միջոցով մեր ուսանողներին տրամադրում ենք նաև պրակտիկայի հնարավորություն որոշ դասընթացներից հետո։
Ծրագրավորման բոլոր լեզուներն էլ հասանելի են սկսնակների համար։ Հարմար են նաև Project Management-ը, Manual QA-ը, UIUX-ը։
Առանց անգլերենի b1 մակարդակի չեք կարող մասնակցել ծրագրավորման ոլորտի դասընթացներին։
Այո՛, պորտֆոլիո ունենալու եք դասընթացի ավարտին։
Վճարումը կատարվում է առաջին դասից հետո՝ մինչև երկրորդ դասը՝ կանխիկ տարբերակով կամ փոխանցումով։ Յուրաքանչյուր փուլի վճարումը կատարվում է ֆիքսված 8 դասի համար։
Մեզ մոտ դասընթացներն ընթանում են 2 հիմնական ձևաչափերով՝ օնլայն և օֆլայն։ Մենք գտնում ենք, որ ձևաչափի պահպանումը շատ կարևոր է դասընթացի արդյունավետության համար։
Յուրաքանչյուր դասընթացի ընթացքում կա հանգստի ժամանակ, որի ընթացքում կարող եք ունենալ սուրճի և թեյի ընդմիջում։
ՄՌ խորհրդատվությունն իրականացվում է մեր՝ Կարիերայի զարգացման մասնագետի հետ։ Նրա հետ դուք կարող եք քննարկել ձեր ինքնակենսագրականները, կատարել ուղղումներ և վերջնականացնել CV-ները՝ պատրաստ՝ դիմելու աշխատանքի։
Բոլոր դասընթացների նյութերը, ներառյալ ձայնագրությունները, թրեյներների կողմից տրամադրված գրքերը և ուսումնական այլ նյութերն ունեն մշտական հասանելիություն մեր ուսանողների համար դասընթացի շրջանակում։
Անհատական դասընթացներ այս պահին չենք նախագծվում՝ ելնելով շուկայի կարիքներից ու պահանջներից։ Խմբային դասընթացների ընթացքում մասնակիցները նաև ակտիվ ներգրավվում են թիմային աշխատանքում, զարգացնում իրենց հաղորդակցական ունակությունները, սովորում աշխատել թիմում։
Տարիքային սահմանափակում որպես այդպիսին չկա, քանի որ մենք կարևորում ենք կրթության տարածումը տարիքային բոլոր խմբերի համար։ Մեզ համար հատկապես կարևոր է, որ կրթական նոր ուղղությամբ գնան նաև այն մարդիկ, ովքեր արդեն ունեն փորձ ու գիտելիք և ցանկանում են իրենց այլ ոլորտում փորձել՝ ընտրելով նոր մասնագիտություն։
Ընդունելությունը յուրաքանչյուր դասընթացին իրականացվում է հարցազրույցի կամ թեստի միջոցով, կամ երկուսը՝ միաժամանակ։ Ընդունելության կարգի ընտրությունը կախված է դասընթացի պահանջներից և առանձնահակություններից։
Մենք տրամադրում ենք տեխնիկական աջակցություն մեր բոլոր ուսանողներին՝ կապված համակարգիչների օպերացիոն աշխատանքի, ինչպես նաև տեխնիկական հարցերի հետ։ Աջակցությունն իրականացվում է մեր աշխատակցի կողմից՝ դասընթացի շրջանակում։
Մեր թիմը մշտական կապ է պահում ուսանողների հետ՝ անհրաժեշտության դեպքում տալու այն տեղեկատվությունը, ինչի կարիքը դուք ունեք։
Վկայականներ
Վկայականներ, որոնք կարող եք ստանալ
Կախված դասընթացի ձևաչափից և արդյունքներից՝ ուսանողները կարող են ստանալ BDG-ի վկայականների հետևյալ տեսակներից մեկը։
- ✓ Հաստատված BDG վկայական
- ✓ QR կոդով և ստորագրությամբ ձևաչափ
- ✓ Հայերեն և անգլերեն ձևավորում
Համատեղ վկայական
Մասնակցության
Ուսանողների համար, ովքեր ակտիվորեն մասնակցում են դասընթացի ուսումնական գործընթացին։
Ակտիվ մասնակցության համարԱվարտի
Ուսանողների համար, ովքեր կատարում են դասընթացի պահանջները և ավարտում ծրագիրը։
Հաջող ավարտի համարԳերազանցության
Ուսանողների համար, ովքեր ավարտում են դասընթացը բարձր արդյունքներով և ուժեղ առաջադիմությամբ։
ԳերազանցությամբHR Drone
Համատեղ վկայական՝ ընտրված HR և գործընկեր կազմակերպությունների հավաստագրված ծրագրերի համար։
Համատեղ վկայականManagement
Ready to start Advanced Product Management & Analytics?
Ամրագրեք անվճար խորհրդատվություն և պահեք ձեր տեղը հաջորդ խմբում։
75,000 ֏
3 ամիս · Մեկնարկ — փտր 14, 2025
Շարունակեք ուսումնասիրել
Նմանատիպ դասընթացներ
Նոր
Նոր
Նոր
Պրակտիկայի հնարավորություն
Management
•4 շաբաթ
•Օֆլայն
Jira և Confluence գործիքների առաջադեմ կիրառություններ
Մեկնարկ հնս 2026
Վկայական
Նոր
