Данные

Что такое эмбеддинг: вектор смысла, косинусная близость, размерность и Matryoshka. Код на Python с Ollama, замер RU/EN и выбор модели на ноябрь 2026.

Self-hosted аналитика продукта (PostHog) и BI-дашборды (Metabase) через Docker. AI-промпты для генерации дашбордов, интеграция, production-чеклист.

Фреймворк выбора North Star Metric с помощью AI: критерии по бизнес-моделям, промпты, валидация через unit economics и retention. Примеры для SaaS и e-commerce.

Как распознать product-market fit по retention curve: SQL для когортного анализа, определение flattening, промпты для AI-интерпретации кривых удержания.

Anomaly detection, AI-промпты для настройки алертов, инструменты (Grafana, PostHog, custom). Практические правила и конфигурации для продуктовых метрик.

Практическое руководство по дашбордам для стартапов: executive, product и engineering. Конкретные метрики, SQL-запросы и промпты для Metabase и Grafana.

7 SQL-запросов для когортного анализа: retention, revenue cohorts, activation, churn prediction. Готовые промпты для генерации через AI. Копируй и запускай.

Методология поиска magic number: когортный анализ в SQL, AI-корреляция действий пользователей с 30-day retention, валидация A/B-тестами. Готовые запросы и промпты.

Фреймворк экспериментов для соло-фаундера: генерация гипотез с LLM, шаблон experiment doc, статистическая валидация, инструменты PostHog и Statsig.

Проектируем event taxonomy от бизнес-вопросов до проверяемых payloads: naming, properties, identity, privacy, versioning, QA и AI без выдумок.