データプロダクトのMVP作成・リリース・カスタマーサクセスの全容解明

データプロダクトのMVP作成・リリース・カスタマーサクセスの全容解明

昨今、データサイエンスの分野でもプロダクトを作成していくことの重要性が増してきています。

データサイエンティスト経験者であれば、”スケール”という言葉を日常業務で聞かれたことがあるかと思います。これを実現する手法をこの講座では最初の要件定義の段階から初めてカスタマーサクセスまでをMVPの開発を通して実施・紹介していきます。

より具体的にこの講座では離反顧客(チャーン)の分析を通して

・どのように議論を進めていくのか

・どのようにモデルを作っていくのか

・どのようにMVPを作っていくのか

・作ったプロダクトをどうやって育てていくか

がテーマとなります。

使っていく技術はPythonをGoogle Collaboratoryでコーディングし、それをStreamlitでMVP化、業務における運用を通して把握した課題をもとに最終的にはNo CodeのBubbleで機械学習を扱う所までをカバーします（Streamlitの次のMVPの位置付け）。

データサイエンスを使ったプロダクト開発のトピックをその過程を疑似体験いただくストーリーでご紹介し、一連の流れをマスターできるように設計をしました。

※データサイエンティストが分析をして対応している状態をソリューション提供といい、それが仕組み化されている状態をプロダクトとこの講座では言います。ソリューション→プロダクト提供への流れを体感いただくことが講座で届けたいメッセージです

※データプロダクトをAIを用いて作っていく場合、MVD(Minimum Viable Data)という言い方をすることもあります。講義内では厳密にはMVDであってもMVPとしています。両者の違いは、レクチャー内で解説しています

対象者としてはデータサイエンティスト、データアナリスト、プロダクトマネージャー(PdM)、プロジェクトマネージャー、データサイエンスを経営に活用したい経営企画部の方を想定して、データプロダクトを作成していく過程を体感頂きます。ぜひ、ご受講をいただければと思います。

Pythonモデリングから始め、データプロダクトとしてMVP（Minimum Viable Product：価値ある最小限で使用できるプロダクト）作成、リリース、カスタマーサクセスを一連として疑似体験し、就職・転職・起業に必要なスキルを習得

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What you will learn

• MVPを作成するまでのステップを学習します
• データサイエンスの基礎知識を学習します
• データプロダクトの開発の流れを学習します

Rating: 5

Level: Beginner Level

Duration: 11 hours

Instructor: 水口 真