产品经理需要懂技术吗？一文详解六大产品经理类型所需技术能力
产品经理需要懂技术吗？一文详解六大产品经理类型所需技术能力
在当今快速发展的科技时代，产品经理是否需要具备技术背景？这个问题一直困扰着许多产品经理和求职者。本文将从技术分类和产品经理类型两个维度，深入探讨这个问题，并为不同方向的产品经理提供具体的技术能力建议。
技术的分类
技术本身是一个十分笼统的概念，我们先对技术进行分类，分为四个大类：
1.1 工程
利用Java、C语言等编程工具编写脚本，可以实现系统特定功能的开发；同时，通过优化数据结构，可以有效提升系统的特定性能表现。
1.2 算法
首先，深入理解业务需求是至关重要的。接下来，进行数据清洗并精心构建正负样本集，这是确保模型学习效果的基础。随后，开展特征工程，提炼出有助于模型预测的关键数据特征。
在技术实施阶段，我们将采用Python语言，利用其丰富的库和框架，例如调用现成的GBDT（梯度提升决策树）等算法模型。通过这些工具，我们可以高效地完成模型的训练和测试流程。
最后，我们将对经过充分测试的模型进行部署，确保其在实际业务环境中稳定运行，从而为业务决策提供强有力的数据支持和智能辅助。
1.3 数据分析
基于对业务的了解构建一整套的数据分析体系，然后通过Sql和Hive等数据分析语言完成数据分析。
1.4 大数据
利用庞大的数据资源，我们构建了多维度的基础数据表和数据仓库，以此为基石。进一步地，我们运用Hadoop、Spark等行业领先的数据处理技术，精心设计并实施了一系列复杂的数据流任务，确保数据的高效流转和深度分析。
产品经理分类
然后我们基于产品经理的工作内容将市场上的产品经理分为6大类：
2.1 交互产品经理
工作职责：作为交互产品经理，主要职责是精心打磨产品的用户交互设计和操作流程。通过对用户行为的深入研究和对现有系统交互的分析，我致力于创建既直观又高效的用户体验。无论是在移动应用、企业资源规划（ERP）系统还是各类平台产品，这一角色都至关重要。
技术背景：此职位并不要求具备深厚的技术知识。最重要的是能够深刻洞察用户需求和行为，避免提出不切实际或无视用户实际体验的需求。
2.2 业务产品经理
工作职责：在互联网和人工智能的浪潮推动下，推荐系统、搜索引擎、反欺诈和金融科技等领域对产品经理的需求日益增长，并对专业能力的要求也在不断提升。当前，这类产品经理的职责已经超越了单纯的功能设计，转而聚焦于通过数据驱动和用户反馈来设计和优化策略，以提升关键性能指标，如点击率（CTR）和履约率。
技术能力要求：策略产品经理需要具备扎实的算法和数据分析能力。精通SQL和Hive是基本要求，这将使他们能够从数据中洞察异常，并据此提出策略优化建议。此外，对常用算法的数学原理和模型评估指标有清晰的理解至关重要，这有助于与算法团队进行有效沟通，例如理解多路召回机制、召回率、精准率以及GBDT算法和梯度下降的概念。
深度专业知识：对推荐系统和搜索引擎的架构有深入的了解是必不可少的。如果产品经理还能运用Python独立编写机器学习模型，将极大增强其在策略制定和系统优化方面的能力。
2.4 数据产品经理
工作职责：在互联网的早期阶段，数据产品经理的角色并不常见，数据分析任务往往由其他职位兼任。然而，随着移动互联网的兴起和数据量的激增，对专职数据产品经理的需求应运而生。他们不仅负责深入分析庞大的数据集，还需掌握运用先进的数据分析工具和数据可视化看板。
技术能力要求：数据产品经理应具备扎实的数据分析能力和对大数据技术的深刻理解。精通SQL和Hive是基本要求，这将使他们能够有效地进行数据查询和处理。此外，对Hadoop、Spark等底层大数据处理技术的了解将极大增强他们在数据密集型工作环境中的竞争力和效率。
2.5 商业产品经理
工作职责：商业化产品经理的角色在当今互联网行业中备受青睐，他们对公司收益的影响至关重要。随着互联网公司积累的流量日益增长，如何有效实现商业化变现成为了关键。因此，专门负责推动商业化进程的产品经理应运而生，他们专注于搜索、推荐等关键流量领域的变现策略，这不仅需要他们精通流量分发机制，还需具备扎实的广告业务知识。尽管在商业化领域中，负责数据和交互的产品经理与其它领域的同岗位人才在职责上有所重叠，但他们在商业化方面的专长是无可替代的。
技术能力的要求：商业化产品经理的技术要求涵盖了算法和数据分析两大领域。除了对广告业务有深入的了解外，他们的技术能力应与策略产品经理相仿。特别是在搜索和推荐场景的商业化中，他们需要对推荐系统和搜索引擎的架构有透彻的了解。此外，对于系统中各个环节所应用的模型策略及其背后的数学原理也需有清晰的认识。
2.6 AI产品经理
工作职责：随着人工智能技术的迅猛发展，AI领域的产品经理应运而生，他们专注于两大核心方向。一类是将人工智能技术融入现实世界应用的专家，他们致力于将AI的潜力转化为实际解决方案。另一类则是构建AI平台的设计师，这些平台旨在为AI科学家提供一个强大的工具集，以优化特征选择、模型训练和部署上线等关键流程。
技术能力的核心：对于AI产品经理而言，数据分析技能是不可或缺的基础。由于AI与数据紧密相连，因此，精通数据分析是AI产品经理的基本要求。与策略产品经理相比，AI产品经理在算法知识上有着不同的侧重点。他们需要对机器学习建模的整个生命周期有深刻的理解，并对卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等深度学习技术有清晰的认识，特别是对于那些专注于视觉和语音识别领域的产品经理来说更是如此。
深入底层技术：AI产品经理不仅要理解高层算法，还需要对底层技术有更深入的了解。这种对技术深层次的认知使他们能够在产品开发过程中做出更明智的决策，并与技术团队更有效地沟通。
上述的对应是说你想成为这个方向优秀的产品经理，你就得懂这些技术，有些甚至就是基本要求比如数据产品经理就要会数据分析