Formation Data Science pour Product Manager

Leçon 1 • Taxonomie des métriques produit clés

Définit les métriques d'acquisition, d'engagement, de rétention et de revenu ainsi que leurs relations. Donne aux chefs de produit un langage commun pour la sélection et la priorisation des métriques.

Leçon 2 • Concepts statistiques fondamentaux pour les chefs de produit

Couvre la moyenne, la médiane, la variance, les distributions et la corrélation sans mathématiques lourdes. Fournit l'intuition statistique nécessaire pour évaluer les métriques produit de manière critique.

Leçon 3 • Comment les données circulent dans les produits

Tracez comment les actions des utilisateurs deviennent des données structurées par la collecte, le stockage et la récupération. Établit le modèle mental dont les chefs de produit ont besoin avant d'analyser une métrique.

Leçon 1 • Schémas de requêtes spécifiques aux chefs de produit

Applique SQL à des tâches réelles de chef de produit : analyse d'entonnoir, requêtes de cohorte et adoption des fonctionnalités. Fait le pont entre la connaissance de la syntaxe et les questions réelles que les chefs de produit se posent chaque semaine.

Leçon 2 • Fondamentaux des bases de données relationnelles

Explique les tables, les clés, les relations et les schémas dans le contexte des données produit. Pose la base structurelle nécessaire avant d'écrire une requête.

Leçon 3 • Écrire des requêtes SELECT de base

Couvre SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT et la logique de filtrage de base. Permet aux chefs de produit de récupérer immédiatement des tranches de données ciblées à partir des bases de données produit.

Leçon 4 • Agrégations et regroupement de données

Enseigne COUNT, SUM, AVG, GROUP BY et HAVING pour résumer le comportement produit. Débloque la capacité de calculer directement les métriques d'engagement et de rétention.

Leçon 1 • Pièges courants de l'expérimentation

Identifie le picorage, les comparaisons multiples, les effets de réseau et le biais de survie. Équipe les chefs de produit pour auditer leurs propres expériences et contester celles qui sont erronées.

Leçon 2 • Concevoir des expériences valides

Enseigne la randomisation, la sélection du groupe de contrôle et la mise en place de métriques de garde-fou. Empêche les défauts de conception courants qui invalident les résultats avant même la collecte des données.

Leçon 3 • Fondements statistiques des tests A/B

Couvre les valeurs p, les intervalles de confiance, la puissance statistique et le calcul de la taille de l'échantillon. Garantit que les chefs de produit peuvent évaluer la validité d'un test sans externaliser le jugement aux analystes.

Leçon 4 • Réflexion produit basée sur les hypothèses

Cadre les changements produit comme des hypothèses testables avec des critères de succès clairs. Établit l'état d'esprit scientifique qui rend l'expérimentation rigoureuse et reproductible.

Leçon 1 • Métriques de session et d'engagement

Quantifie la profondeur, la fréquence et l'interaction avec les fonctionnalités des sessions pour mesurer la qualité de l'engagement. Aide les chefs de produit à distinguer l'utilisation superficielle de la valeur profonde du produit.

Leçon 2 • Analyse des parcours et des heatmaps

Utilise les parcours de clics et les heatmaps pour comprendre les schémas de navigation et les frictions dans l'interface utilisateur. Apporte une texture qualitative aux conclusions quantitatives de l'entonnoir.

Leçon 3 • Analyse de cohorte et de rétention

Construit des tableaux de rétention par cohorte pour mesurer comment l'engagement des utilisateurs évolue dans le temps. Révèle la rétention du produit et informe le marketing du cycle de vie et la stratégie de fonctionnalités.

Leçon 4 • Techniques d'analyse d'entonnoir

Cartographie les étapes de conversion, calcule les taux d'abandon et identifie les goulots d'étranglement dans les flux utilisateurs. Informe directement la priorisation des améliorations de l'onboarding et de l'activation.

Leçon 1 • Équilibrer les entrées quantitatives et qualitatives

Intègre la recherche utilisateur, les données du support et les signaux des ventes aux côtés des métriques quantitatives. Empêche une dépendance excessive aux chiffres tout en maintenant une discipline de données.

Leçon 2 • Modèles de notation et de classement

Construit des modèles de notation pondérés utilisant les intrants d'impact, de confiance et d'effort. Fournit une méthode transparente et reproductible pour comparer des initiatives disparates.

Leçon 3 • Dimensionnement des opportunités avec les données

Estime les populations d'utilisateurs adressables et les augmentations potentielles de métriques à l'aide des données produit. Empêche le surinvestissement dans des fonctionnalités à faible impact en quantifiant le potentiel avant la construction.

Leçon 1 • Automatiser le suivi des métriques

Met en place des alertes automatisées, la détection d'anomalies et des contrôles de santé des métriques pour les KPI clés. Fait passer les chefs de produit d'une gestion réactive à une gestion proactive des métriques.

Leçon 2 • Suivi d'événements et instrumentation

Définit les schémas d'événements, les conventions de nommage et les plans de suivi pour les nouvelles fonctionnalités. Garantit la qualité des données à la source avant toute analyse.

Leçon 3 • Business Intelligence et reporting

Couvre les bases des outils de BI : connexion aux sources de données, création de graphiques et conception de tableaux de bord pour chefs de produit. Étend l'analyse en libre-service au-delà des outils comportementaux pour couvrir les données à l'échelle de l'entreprise.

Leçon 4 • Qualité des données et gouvernance pour les chefs de produit

Identifie les problèmes de qualité des données, les événements manquants et la dérive des schémas qui corrompent l'analyse. Apprend aux chefs de produit à auditer les données avant de tirer des conclusions ou de présenter des résultats.

Leçon 1 • Cadrer et lancer des fonctionnalités ML

Définit le rôle du chef de produit dans le cadrage d'un projet ML, les critères de succès et la préparation au lancement. Fait le pont entre le développement du modèle et la livraison produit.

Leçon 2 • Besoins en données pour les fonctionnalités ML

Explique les données d'entraînement, les labels, l'ingénierie des caractéristiques et les besoins en volume de données. Permet aux chefs de produit d'évaluer la faisabilité du ML avant d'engager des ressources d'ingénierie.

Leçon 3 • Types de problèmes ML et cas d'usage

Mappe la classification, la régression, le clustering et le classement à des applications produit réelles. Aide les chefs de produit à identifier quand le ML est la bonne solution par rapport à des approches plus simples.

Leçon 4 • Évaluer les performances d'un modèle de ML

Couvre la justesse, la précision, le rappel, l'AUC et les métriques d'évaluation pertinentes pour l'activité. Équipe les chefs de produit pour responsabiliser les équipes data science vis-à-vis des résultats produit, et pas seulement des scores du modèle.

Leçon 1 • Bâtir une culture d'équipe fondée sur les données

Établit des définitions de métriques partagées, des rythmes de revue et des normes de culture des données entre les équipes. Étend l'influence data du chef de produit au-delà des analyses individuelles vers les habitudes organisationnelles.

Leçon 2 • Bonnes pratiques de visualisation

Applique les principes de visualisation de données pour choisir le bon graphique et éliminer le chartjunk. Maximise la clarté et le pouvoir de persuasion de chaque diapositive et tableau de bord.

Leçon 3 • Gérer les désaccords sur les données

Fournit des cadres pour résoudre les interprétations contradictoires des données et les litiges entre parties prenantes. Maintient l'intégrité analytique tout en préservant les relations interfonctionnelles.

Leçon 4 • Présenter aux dirigeants et aux parties prenantes

Adapte la profondeur et le cadrage des données à différents publics, des ingénieurs à la direction générale. Bâtit la crédibilité en anticipant les questions et en prévenant les objections sur les données.