Обучение на продакт-менеджера — честный отзыв о курсах, которые я проходил в последние 7 лет

Привет, меня зовут Дима, работаю продакт-менеджером в Gett, а до этого был на позициях продакта в криптостартапе на ранней стадии и в отечественном финтех-гиганте QIWI.

В интернете много рекламы онлайн и офлайн курсов, обещающих прокачать полезные в ИТ скилы и быстро увеличить зарплату. Однако не так много отзывов в ретроспективе. Обычно если курс и публикует «что о нас говорят студенты», то это высказывания сразу после окончания, когда еще не ясно, насколько полученные знания пригодятся в будущем. Поэтому я решил написать про курсы, которые проходил за последние 7 лет — насколько полезным оказалось обучение для последующего карьерного пути.

Мой рассказ — не о том, как быстро «войти в ИТ». Свой путь я начал не с нуля. За плечами был МФТИ вместе с классическим computer science на младших курсах — C, Assembler, теория алгоритмов. Работая в маркетинговых исследованиях, я самостоятельно разобрался с продвинутыми функциями в Excel, изучил SQL и обратился к курсам сильно позже, когда мне предложили возглавить группу аналитики и больших данных в QIWI. Как раз тогда начинался хайп вокруг data science и машинного обучения, так что об этой области я слышал много. Но вот глубоких знаний и тем более практических навыков у меня не было. Решение окунуться в мир больших данных было непростым — я думал дня два. С этого и начались мои долгие отношения с дополнительным образованием.

Пройденные курсы я сгруппировал по тематикам — большие данные, навыки менеджера и углубление сопутствующих знаний. И раз уж большая часть из них теперь доступна онлайн, в конце поговорим о том, почему у большинства не складывается с удаленным дополнительным образованием и что с этим делать.

Из-за специфики должности большая часть моего обучения была посвящена data science. Думаю, мой опыт будет полезен тем, кто, имея базу, хочет разобраться, как работает машинное обучение, перестать его бояться и видеть преимущества и недостатки при его внедрении.

Когда проходил: 2015 год

Формат: офлайн (сейчас — онлайн)

Длительность: 13 недель

Стоимость на момент прохождения: 160 000 руб. (платил сам)

Ссылка: New Professions Lab: Специалист по большим данным

Это первый курс в моем списке — самый трудный и самый судьбоносный.

Три месяца по три раза в неделю я ездил на Красный Октябрь на лекции, делал домашки — строил модели классификации, обрабатывал тексты, разбирался с рекомендательными системами. Пришлось погрузиться в программирование на Python, хотя до этого последний раз писал код на втором курсе института.

Ноу-хау курса были соревновательные домашки — когда не только нужно успеть в срок загрузить решение, но и посостязаться в точности модели с однокурсниками. Это очень мотивирует разобраться и решить задачу более эффективно.

Благодаря этой программе у меня получилось лучше разобраться в машинном обучении, что помогло на должности руководителя группы аналитики и монетизации данных в QIWI.

Также на обучении я встретил своего будущего коллегу Игоря, который разработал несколько моделей таргетирования пользователей для рекламы и продвижения собственных сервисов компании (cross-sell) .

Во время обучения ребята с нашего потока охотно делились направлениями решения, когда я сам упирался в тупик. И общение поддерживается до сих пор не только в рамках одного потока, но и среди всех выпускников.

Когда проходил: 2016 год

Формат: офлайн (сейчас — онлайн)

Длительность: 2 недели

Стоимость на момент прохождения: 45 000 руб. (платила компания)

Ссылка: New Professions Lab: Deep Learning

Этот курс я проходил через год после предыдущего. Три дня мы разбирали работу нейросетей в сжатом виде: утром первого дня мы смотрели на теорию и перемножали матрицы, а уже вечером запускали обучение нейросети на своем ноутбуке для классификации картинок по темам.

Курс оказался сложнее, чем я ожидал — пакет TensorFlow из коробки отказывался работать как надо. Я в итоге справился с домашкой по классификации картинок, но не смог найти теме deep learning применение в работе.

Когда проходил: 2016 год

Формат: онлайн

Длительность: 3 недели

Стоимость на момент прохождения: 7 000 руб. (платил сам)

Ссылка: Coursera: University of Michigan, Introduction to Data Science in Python

В 2016–17 годах я начал много курсов на Coursera, но закончил только один. Среди программ по Data Science на этой площадке этот мне показался наиболее сбалансированным — не слишком глубоко уходящим в математику, сфокусированным на практике. Однако выделять время, когда в любой момент можно просмотреть записанные видеолекции, было сложно. В итоге я прошел только один модуль программы и не стал заниматься дальше. Из всего курса полезным оказался разбор работы с данными по графам с помощью аналитического пакета NetworkX — с его помощью я смог сделать анализ сообществ внутри peer-to-peer переводов в QIWI Кошельке.

Когда проходил: 2020 год

Формат: офлайн + онлайн

Длительность: 8 недель обучение + 4 недели дипломная работа

офлайн + онлайн

Стоимость на момент прохождения: 65 000 руб. (платил сам)

Ссылка: Петр Ермаков, DataGym (web archive)

В середине 2018 я поменял работу, перейдя из QIWI в финтех-стартап. Мы строили криптобиржу для профессиональных трейдеров. Я делал анализ конкурентов по открытым данных, вспоминал, как парсить сайт и Telegram-чаты на Python, а потом сводить данные для аналитики. На этой волне я вернулся к тому, что мне нравилось — к машинному обучению.

DataGym — это авторский курс Петра Ермакова. В конце 2019 года Петр работал на должности Senior Data Scientist в компании Lamoda и параллельно запустил первый поток в DataGym.

С Петром мы были знакомы с 2015 года, он преподавал на программе Специалист по большим данным от NewProLob и вёл один из модулей по текстовой аналитике. На своей программе он сделал фокус именно на машинном обучении и алгоритмах, не углубляясь в тему data engineering. На курсе было 13 лекций с домашними работами, а в конце нужно было найти большой объем данных, поставить и решить задачу с применением data science инструментов.

Программа началась в офлайне — мы ездили по вечерам в офис МегаФона, где проходили лекции. Последняя лекция пришлась на пандемийный локдаун. Подготовка диплома и защита проходили уже на удаленке.

Для диплома я выбрал данные, которые давал нам Петр для одной из домашек — 1 млн объявлений сервиса «Юла» с описанием, ссылками на фото, датой публикации, информацией о продавце. Я дополнил эти данные признаком: продался товар по объявлению или нет, затем построил прогнозную модель вероятности продажи на Юле по описанию и другим характеристикам из объявления.

Было много полезной обратной связи как от Петра, так и от однокурсников, как можно улучшить качество модели, как понять, какие факторы модель считает важными для успеха продаж. Благодаря этому получилось добиться точности 0.86 (AUC) , что в целом неплохой уровень для предсказывающих моделей.

Эта программа стала моим главным хобби во время локдауна в апреле и мае. В то время моя работа не была напрямую связана с машинным обучением. Однако благодаря тренировкам навыка программирования на Python у меня получилось решить задачу для моей работы. Я смог выкачать открытые данные по транзакциям криптобирж и оценить скорость роста базы клиентов и средний размер депозита. Такие данные по конкурентам полезны для планирования количества транзакций нашего проекта и операционных затрат на их проверки.

Когда я писал эту статью, мне стало интересно, что стало с авторской программой Петра Ермакова. Как выяснилось, сейчас Петр работает ML Brand Director в Яндексе и курс пока свернул:

В начале 2017 года в QIWI мне предложили стать продакт-менеджером. Я наблюдал за коллегами-продактами и понял, что мне нужен был более быстрый способ получить опыт и знания. На привычный путь — решать реальные задачи, набивать шишки — могло уйти больше года.

Когда проходил: 2017 год

Формат: офлайн (сейчас — онлайн)

Длительность: 16 недель

Стоимость на момент прохождения: 160 000 руб. (платил сам)

Ссылка: Нетология, руководитель digital-продукта

Это полноценная программа переподготовки на продакт-менеджера — самая дорогая и длительная из тех, что я проходил. Курс покрывал продуктовую аналитику, интервью с пользователями, дизайн и прототипирование, разработку — нам читали лекции ребята из Яндекса, Рамблера, SkyEng. Каждый из модулей был авторским — преподаватель решал сам, как структурировать материал, какие задания давать на лекции и на дом.

Во второй половине курса требовалось сделать дипломную работу. Нужно было взять свой продукт (сайт, мобильное приложение) и с помощью знаний из курса проанализировать, как можно его улучшить.

Я на тот момент занимался сервисом приема донатов от QIWI, который получил в наследство от другого продакта. Сайт делался аутсорс командой больше года и нужно было его запустить за 3 месяца. И тогда я настолько увлекся технической стороной процесса (забыв про product-market fit) , что не хватало времени на учебу — диплом я так и не осилил. Кстати, и запуск сервиса оказался провальным. Он не был востребованным. Рад, что QIWI Donate попал к коллегам, которые смогли пересобрать продукт. QIWI Donate вполне успешно работает по сей день.

Когда проходил: 2018 год

Формат: офлайн (сейчас — онлайн)

Длительность: 2 недели

Стоимость на момент прохождения: 33 000 руб. (платила компания)

Ссылка: Иван Замесин, Customer Development

На программе Нетологии за год до этого был классный модуль от Ивана Замесина про проведение интервью с клиентами. Мы выходили на улицу в районе Красного Октября и ловили случайных прохожих для интервью по теме такси или сервисов доставки еды.

Я решил, что будет здорово еще раз прокачаться в касдеве (от «customer developer» — в российском IT так называют интервью с пользователями) . В отличие от обычных интервью, которые проводят агентства или in-house исследователи, здесь упор на самостоятельное получение знаний напрямую от существующих или потенциальных клиентов без посредников.

На этой программе получилось разработать сценарий для проблемного интервью с B2B клиентами и потом провести семь звонков с владельцами бизнесов (пользователями API QIWI) и узнать, как можно улучшить продукт.

Сейчас этот курс вышел за рамки пользовательских интервью и называется «Как делать продукт», но главная фишка остается той же — за время курса получится спроектировать, провести исследование и удивиться результату.

Когда проходил: 2020 год

Формат: онлайн

Длительность: 5 недель

Стоимость на момент прохождения: 75 000 руб. (платил сам)

Ссылка: Product Heroes. Продуктовый курс Ильи Красинского

Еще один must-have в списке курсов для продакта — программа Ильи Красинского по юнит-экономике.

На курсе учеников разбивали по группам, чтобы можно было решать задания вместе. Приходилось много считать в табличках, учиться разнице между net revenue и net profit. Из курса мне запомнилось множество разных тем — например, разбор лэндинг страниц и интерфейсов продуктов. Мы вместе переписывали тексты лэндингов, фокусируясь на выгодах для клиентов, а не на впаривании.

Во время прохождения курса команда нашего стартапа как раз запускала обновление лэндинга. Рекомендации от Ильи помогли лучше сфокусировать тексты на основных преимуществах. В итоге мы получили более релевантные заявки от партнеров и привлекли несколько крупных клиентов.

На этой программе я познакомился со своим будущим руководителем. Когда в Gett открылась вакансия продакта, я написал ему напрямую.

Когда проходил: 2019 и 2022 года

Формат: офлайн, онлайн (сейчас — только онлайн)

Длительность: 4 и 5 недель (первая и вторая части, соответственно)

Стоимость на момент прохождения:

Ссылка: GoPractice, Симулятор управления продуктом на основе данных, Симулятор роста продукта

Этот симулятор от Олега Якубенкова, пожалуй, можно назвать легендарным. Я посмотрел полсотни резюме продактов — чаще всего в разделе «Обучение» вижу именно GoPractice. Для продакт-менеджера это must-have.

До этого курса я и не подозревал, что самостоятельное прохождение может быть интересным. Это точно не похоже на Coursera, где энтузиазм проходит после первой недели занятий. Секретный соус — предыдущий опыт Олега в игровой индустрии и серьезные вложения в проработку сюжета и интриги.

В первой части симулятора вы играете за аналитика, который (спойлер) становится продактом, переписывается с CEO, убеждает принять решения на основе цифр и когортного анализа.

В тестовых заданиях курса я периодически ловился на вроде бы правильные варианты ответа, не замечал нюансов и попадался в ловушку ложной очевидности. Поэтому мои амбиции пройти на 100% пришлось снизить — я набрал 92% правильных ответов и оказался в 3% лучших результатов.

Вторая часть посвящена управлению ростом продукта. В ней есть частичное повторение про когортный анализ, удержание пользователей и product-market fit. Но основная часть курса посвящена поиску product-channel fit — ответа на вопрос, в каком маркетинговом канале нужно продвигать сайты и мобильные приложение.

Во второй части главный герой работает в маркетплейсе handmade товаров, пытаясь спасти компанию от закрытия через поиск точек роста бизнеса.

В практических занятиях много SQL-кода, но есть подсказки, если не получается написать самому. Именно эта часть помогла мне посмотреть на данные по пользователям и их удержанию на работе, провести анализ факторов, которые влияют на удержание клиентов.

Первая часть симулятора помогла мне прийти в форму для поиска работы — после нее задачки про метрики на собеседованиях не вызывали сложностей. Вторая же не повлияла напрямую на карьерное продвижение, но позволила после первого года работы в Gett увидеть потенциальные точки роста — в последние месяцы наша команда автоматизировала подключение клиентов из сегмента малого и среднего бизнеса.

В этом разделе я собрал учебные программы, которые помогали найти ответы и подтянуть знания в конкретных областях за рамками data science и управления продуктом.

Когда проходил: 2017 год

Формат: онлайн (сейчас не проводится)

Длительность: 3 недели обучения, 1 неделя дипломный проект

Стоимость на момент прохождения: 15 000 руб. (платил сам)

Ссылка: Нетология, Python: программирование на каждый день и сверхбыстрое прототипирование

Когда ты начинаешь работать продактом и больше общаешься с разработчиками, возникает интерес попробовать написать работающий код самостоятельно. Именно так я попал на курс по разработке на Python. В тот момент у Нетологии была скидка 50%, а кроме того курс обещал помощь в стажировке на junior разработчика.

В отличие от курса по Data Science, на этой программе было более строгое отношение к стилю написания кода и требовалось использовать среду разработки PyCharm. В конце была дипломная работа — нужно было подсчитать количество общих друзей среди ваших друзей в соцсети ВКонтакте.

API VK в то время позволял выкачивать такие данные, так что я написал код решения за 1,5 часа. Мой дипломный руководитель принял решение с пятого раза, благодаря чему мой код заработал быстрее, меньше дергал API VK и в целом стал похож на production решение.

Успешно окончив курс, я мог пойти дальше по пути Python Junior Developer, однако труд разработчика мне показался довольно сложным, монотонным и требующим внимания к деталям и хитрым случаям. Я смирился с тем, что дальше буду писать код на Python больше для себя, чем для реальных приложений.

Для продакт-менеджера базовые курсы про разработку по типу этого помогут понять, почему три строчки кода можно писать три часа и насколько важно продумать побочные сценарии (corner cases) взаимодействия с сервисом. Мне этот курс помог в понимании того, из чего складывается сложность разработки, научил лучше оценивать сроки реализации, а также наглядно показал, что экономия на проектировании архитектуры вначале может вырасти в дорогой и сложный в поддержке сервис.

Когда проходил: 2021 год

Формат: онлайн

Длительность: 5 недель

Стоимость на момент прохождения: 23 000 руб. (платил сам)

Ссылка: ProductDo, Tech for Products

Это курс Владимира Калмыкова, в прошлом разработчика, а сейчас продакт-лида в booking. com.

Курс состоял из 5 лекций, посвященных технической стороне веб- и мобильных сервисов, архитектуре API, дереву продуктовых и технических метрик и отдельно показателям надежности систем (SLI — Service Level Indicators) .

Самое интересное нас ждало в конце — 10 участников курса сыграли в игру «департамент такси». Каждому досталась одна из частей приложения по вызову такси — регистрация пассажиров, онбординг и проверка водителей, размещение заказов, техподдержка. Мы должны были спроектировать API между нашими сервисами и договориться об SLA/SLI.

Курс в целом и, в особенности, финальная игра, помогли мне в Gett лучше договариваться со смежными командами — более точно оценивать сложность реализации, проектировать API на салфетке и понимать, где нужно подключать команду круглосуточного мониторинга, а где это будет неоправданно дорого.

Когда проходил: 2018 год

Формат: офлайн

Длительность: 2 недели

Стоимость на момент прохождения: 15 000 руб. (платила компания)

Ссылка: ScrumTrek, Гибкие методологии разработки

Это был трехдневный тренинг для сотрудников QIWI: разработчиков, продактов, проджект-менеджеров и даже продажников. Нас разбили на несколько команд, чтобы после теории гибкой разработки мы смогли применить на практике методы запуска продукта по аджайлу.

Было увлекательно и весело, так как наша команда придумала продукт по доставке напитков на квадрокоптерах. Правда, первая версия приложения (MVP) осталась без летательных аппаратов и использовала обычных курьеров.

Тренинг дал хороший заряд на фокусировку разработки и выпуск в прод чего-то минимально полезного, но работающего — как можно придумать MVP, а потом сделать его еще в 2 раза проще.

Стоит отметить, что Асхат Уразбаев (основатель ScrumTrek) — один из тех, кто «заразил» отечественный IT-сектор гибкими методологиями. С его подачи многие команды разработки в свое время переходили на скрам и обзавелись скрам-мастерами. И поначалу главным местом, где учат скраму, был именно ScrumTrek.

Когда проходил: 2021 год

Формат: онлайн

Длительность: 2 недели

Стоимость на момент прохождения: 20 000 руб. (платил сам)

Ссылка: Карьерный Цех, прокачка резюме и прохождения интервью

В свое время я участвовал в конкурсе продакт менеджеров и вошел в ТОП-20 (занял 4 место из 176). Внимание спонсоров конкурса — потенциальных работодателей — я привлек, но мое резюме на тот момент плохо рассказывало о моей ценности. Кстати, это была не только моя проблема. Увидев тенденцию плохо написанных CV на фоне хороших решений кейсов, Глеб Кудрявцев (один из основателей Карьерного Цеха) предложил отдельную программу по прокачке резюме и прохождения интервью.

В то время я как раз находился в активном поиске работе, но не получал приглашений на собеседования от компаний, где хотел бы работать. Как я теперь понимаю, что причиной было не отсутствие опыта, а неумение себя правильно продать через резюме и собеседование.

Курс мне помог. 70–80% его участников по итогам успешно сменили работу. В курс также входила личная консультация второго основателя Карьерного Цеха — Павла Шишкина. Мне она помогла определить круг компаний и направлений, которым я лучше подхожу. Так, я сфокусировался на B2B и веб-продуктах.

Если честно, до 2015 года я вообще не понимал, зачем платить за обучение из собственного кармана. Полностью полагался в этом вопросе на работодателя: если нужно будет — отправят на тренинг. А какие-то интересные вещи можно почти бесплатно изучить на Coursera.

Но с Coursera было не все так просто. Зайдя недавно в свой аккаунт, я увидел 10 начатых курсов только за период 2016–17. Из них закончил я только один модуль. Сложно было выделять время, когда в любое время можно просмотреть записанные видеолекции. В то же время более дорогие офлайн-программы я успешно заканчивал.

Оказалось, что мой опыт — типичный. В исследовании по онлайн-курсам обнаружилось, что только 4% участников (Participants) доходят до конца, так как большая часть из них проходит курс бесплатно. Те же, кто платили (Verified) , заканчивали обучение в половине случаев.

Другое исследование участников одного и того же онлайн-курса показало пятикратную разницу (8 и 39%) в прохождении для индивидуальных участников и команд. Если у команд был ментор — это добавляло еще 5 п. п. к успешности.

Про научное объяснение успешности коллаборативных форм обучения я узнал достаточно поздно, что не помешало мне интуитивно выбирать именно такие форматы курсов.

За прошедшие 7 лет я прошел 13 образовательных программ. На графике ниже я изобразил их стоимость и мои переходы по должностям (QIWI) и местам работы (startup, Gett) . В общей сложности это стоило 750 тыс. руб. , из которых 192 тыс. руб. оплатил работодатель, а 558 тыс. руб. заплатил я сам.

Вывод, который можно сделать — полноценные программы подготовки по новой профессии (специалист по data science, руководитель digital продукта) для меня сработали после того, как я уже получил эту должность. Более узкоспециализированные программы (custdev 2018, юнит-экономика 2020) предшествовали смене работы.

Прочие итоги:

Готов рассказать в личке в Telegram подробнее о курсах. Добавляетесь ко мне в LinkedIn.