在硅谷产品经理被环球最牛孵化器YC称为具有Talents的人。那么在硅谷做产品经理是不是要技能背景出身？在硅谷谷歌做产品的朋友给的答案：即是也不是！
这位朋友说他自己的背景是有工程技能背景，本科学的是打算机专业，去应聘google的产品经理也的确是看到他有技能的背景！
不过他说他本人的技能水平比较弱，读书的时候在技能方面也不是一个好学生，这点技能如果去面google的产品经理可能还勉勉强强够，如果去口试google的工程师指定是进不去的。
综合下来在硅谷做产品经理要不要技能背景这个问题为什么说即是也不是呢？
其实在硅谷要技能背景产品经理的公司还是少数。
一样平常两种情形比较须要技能背景：
第一种情形是这个公司有工程师文化传统，比如说google为例，由于google的创始人是斯坦福大学打算机系的博士生，以是全体公司从上到下都充满了工程师的文化。So 谷歌哀求产品经理一定要有技能背景。其余一种情形哀求产品经理有技能背景，是它的产品非常非常的技能性。例如：亚马逊的产品经理有两类，一类是不须要技能背景，还有一类须要专门做技能类产品的是哀求技能背景，亚马逊管后者叫PMT（Product Manager Technical）。其余非常技能型的公司，例如自动驾驶汽车的产品经理，许多都是哀求有技能背景。一样平常是Case By Case，要看详细情形而定。总而言硅谷哀求产品经理有技能背景公司分两类，一类是公司文化有工程师的传统，第二是公司的产品非常技能。
不过大部分的公司对产品经理的技能水平没有硬性哀求。例如商务类公司，Paypal的产品经理、亚马逊里面做商务方面的产品经理也不须要有技能背景、社交类产品例如Facebook、linkin等这些都不哀求有技能背景。
二、AI产品经理需不须要懂技能&算法？1. 什么是AI产品经理
笔者将AI产品经理定义为利用大于即是技能成熟度曲线的AI技能进行商业化运用的人。
AI产品经理也是产品经理但是高于产品经理。运用于上面硅谷环境的产品经理不一定适宜AI产品经理，由于AI产品经理回的内容更加交叉综合，也是源于AI技能本身是个交叉综合技能，AI技能可以包含传统技能，但是更多的是如下图中所示AI技能：
以上图为例：
当AI技能处于ML阶段的时候，AI产品经理要懂的机器学习（ML）是AI的一个分支。AI的历史有着一条从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点的自然、清晰的脉络。显然，ML是实现AI的一个路子，即以ML为手段办理AI中的问题。
ML在近30多年已发展为一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸剖析、打算繁芜性理论等多门学科。ML理论紧张是设计和剖析一些让打算机可以自动“学习”的算法。
ML算法是一类从数据中自动剖析得到规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。由于学习算法中涉及了大量的统计学理论，ML与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，ML理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。很多推论问题属于无程序可循难度，以是部分的ML研究是开拓随意马虎处理的近似算法。
2. AI产品经理需懂的ML算法
第一类是布局间隔理论分布：聚类剖析和模式识别
人工神经网络决策树感知器支持向量机集成学习AdaBoost降维与度量学习聚类贝叶斯分类器第二类是布局条件概率：回归剖析和统计分类
高斯过程回归线性判别剖析最近邻居法径向基函数核第三类是通过再生模型布局概率密度函数
最大期望算法概率图模型：包括贝叶斯网和Markov随机场Generative Topographic Mapping第四类是近似推断技能
马尔可夫链蒙特卡罗方法变分法第五类是最优化：大多数以上方法，直接或者间策应用最优化算法。
3. AI产品经理须要懂算法的程度举例
以监督式支持向量机SVM为例，AI产品经理懂的SVM内容建议如下：
首先：明白SVM模型成熟的用场。
例如：
其一用于文本和超文本的分类，在归纳和直推方法中都可以显著减少所须要的有类标的样本数。其二用于图像分类。支持向量机能够获取明显更高的搜索准确度。其三用于手写字体识别。其四用于医学等分类蛋白质，超过90%的化合物能够被精确分类。其它则靠AI产品经理合营SVM算法模型专家共同磋商研究。其次：知晓SVM的定义及核函数表达式
支持向量机在高维或无限维空间中布局超平面或超平面凑集，其可以用于分类、回归或其他任务。直不雅观来说，分类边界间隔最近的演习数据点越远越好，由于这样可以缩小分类器的泛化偏差。
SVM的原始问题是在有限维空间中陈述的，但用于区分的凑集在该空间中每每线性不可分。为此，有人提出将原有限维空间映射到维数高得多的空间中，在该空间中进行分离可能会更随意马虎。为了保持打算负荷合理，人们选择适宜该问题的核函数 k(x,y) 来定义SVM方案利用的映射，以确保用原始空间中的变量可以很随意马虎打算点积。高维空间中的超平面定义为与该空间中的某向量的点积是常数的点的凑集。
定义超平面的向量可以选择在数据基中涌现的特色向量Xi的图像的参数ai的线性组合。通过选择超平面，被映射到超平面上的特色空间中的点集 x 由以下关系定义：
如果随着 y 逐渐阔别 x，k（x,y） 变小，则求和中的每一项都是在衡量测试点 x 与对应的数据基点 Xi的靠近程度。这样，上述内核的总和可以用于衡量每个测试点相对付待分离的凑集中的数据点的相对靠近度。
第三、至于线性SVM的间隔打算可以由SVM模型算法工程专家来操作。AI产品经理明确SVM的用场、定义、和在碰着问题的时候知道这个问题是由SVM引起的或者可以找SVM专家协作办理即可。
4. AI产品经理核心能力和韶光在哪？
在ML这里AI产品经理核心精力是明确将ML广泛运用于数据挖掘、打算机视觉、自然措辞处理、生物特色识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡敲诈、证券市场剖析、DNA序列测序、语音和手写识别、计策游戏和机器人等领域。
三、技多不压身
AI产品经理除了懂AI的分支ML外还要怎么做？
从第二段AI懂ML的例子，我们可以看到AI产品经理如果懂了AI的知识和具有AI产品的能力，是能够轻松加油一样平常产品经理的岗位的技能需求的。
其余AI产品经理在AI领域只懂ML还是不足的，还要懂的内容比较多，笔者在这里由于篇幅缘故原由先不讲述了日后再开篇或者阅读书本《AI赋能：AI重新定义产品经理》，《AI+时期产品经理的思维方法》两部书本。
末了
实际上无论是硅谷那边朋友在谷歌做产品经理的经历，还是笔者本人的实战经历取得履历如下：
一样平常来说公司不逼迫产品经理懂技能，但是懂技能更随意马虎与工程师沟通，也更早的能判断出产品是否能够做出来。不论做哪种类型的产品经理，懂点AI技能理解AI产品经理的知识范围和提早不雅观察别人做AI产品的流程是技多不压身，同时也是下一个阶段5G到来之前产品经理必须面对的问题，早做AI产品经理知识准备刻不容缓。AI是交叉综合学科，AI产品经理理应是更具有交叉综合知识的人，在面对普通互联网以人为红利流量的时期闭幕，我们要做好产品经理建议学会学习与转换非常主要 ，由于你面对的是奇快无比5G技能和数据积累。目测AI是最最有效的办理方案。虽然AI技能从上文可见仅仅一个SVM线性核函数就够我们理解良久，但是如何学习AI产品经理，笔者有踩过许多坑的实例履历。特殊推举阅读笔者连诗路的两部书《AI赋能：AI重新定义产品经理》，《AI+时期产品经理的思维方法》。同时推举AI产品经理入门课程http://996.pm/MeANw高维打低维，高频能够带动低频，即你会了较高纬度的AI知识和能力后再做普通产品经理低纬知识密度的产品就更加随意马虎。#专栏作家#连诗路，"大众年夜众号：LineLian。大家都是产品经理专栏作家，《产品进化论：AI+时期产品经理的思维方法》一书作者，前阿里产品专家，希望与创业者多多互换。
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