Наша программа одна из самых объёмных и содержательных. В то же время её легко понять, потому что знания даются постепенно: от базы к продвинутым инструментам.

Подготовительные курсы
Курсы
Пока ждешь старта основной программы, рекомендуем пройти подготовку. Это поможет тебе влиться в обучение постепенно и быть готовым на 100%.
Видеокурс «Как учиться эффективно»
• Особенности обучения в GeekBrains
• Почему тяжело учиться
• Инструменты для самообразования
• Учимся от компетенций
• Особенности обучения взрослых
• Постановка целей по SMART
• Как формулировать образовательный запрос
Видеокурс Excel 2.0
• Структура геймдев-компании. Структура команды проекта
• Роли аналитиков в команде
• Цикл разработки
• Клиентская и серверная разработка. Архитектура приложения
• Дизайн списка событий
• Постановка технического задания на трекинг событий. Таск-менеджеры

Введение в геймдев
Курсы
Познакомитесь с концепциями гейм-дизайна, структурой команды, процессами разработки и техническими аспектами, значимыми для аналитики. Курс по Python поможет сформировать базовые навыки по работе с данными.
Вводное занятие
Узнаете о роли игрового аналитика в играх. Декан факультета поможет разобраться, какие знания и навыки нужны для этой профессии.
Введение в геймдев и гейм-дизайн
• История игр. Психология игроков. Игры как продукт
• Игровая индустрия. Жанры, сеттинги и платформы
• Модели монетизации и дистрибуции
• Этапы создания игр. От прототипа к оперированию
• Исследование рынка, анализ референсов
• Туториал. Базовый игровой цикл
• Механики удержания. Деконструкция игр
• Механики монетизации. Деконструкция игр
• Баланс времени и ресурсов в игре. Внутриигровая экономика
• Периодическая активность. Акции и ивенты
Процесс разработки игр
• Структура геймдев-компании. Структура команды проекта
• Роли аналитиков в команде
• Цикл разработки
• Клиентская и серверная разработка. Архитектура приложения
• Дизайн списка событий
• Постановка технического задания на трекинг событий. Таск-менеджеры
Основы Python
• Введение в Python
• Базовый синтаксис Python 
• Функции и знакомство с библиотекой pandas
• Индексы и базовые операции в pandas
• Фильтрация и агрегация данных
• Множества и операции над ними
• Подготовка данных к анализу. NaN values.
• Функционал Time Series
• Оптимизация
• Метод apply и лямбда-выражения
• Расширенный Python
Проект
• Исследовательская работа по анализу сеттинга, жанра, активностей и монетизации любой игры. Придумаете, как улучшить монетизацию.

Базовые hard-скиллы: SQL, статистика, визуализация
Курсы
На практике освоите работу с базами данных и визуализацию данных.
Введение в SQL
• Введение в SQL и базы данных
• Фильтрация данных, сортировка и ограничение
• Вычисляемые поля. Арифметические функции. Работа со временем, строками и json в полях
• Группировка данных. Оконные функции.
• Объединение таблиц
• CTE. Представления
• Создание, обновление и удаление таблиц
• Оптимизация запросов
Визуализация
• Задачи визуализации. Распространенные инструменты
• Типы графиков их задачи. Правила визуализации. Графики, вводящие в заблуждение
• Визуализация в Python. Статичные графики
• Визуализация в Python. Статичные графики
• Визуализация в Python. Интерактивные графики
• Дашборды. Архитектура взаимодействия SQL и Python в дашбордах
• Визуализации и дашборды в Tableu / Power BI
• Визуализации и дашборды в Tableu / Power BI
Проект
• Разработка динамического дашборда с ключевыми метриками игры на основе реальных данных.

Задачи продуктовой и маркетинговой аналитики игр
Курсы
Узнаете, как привлекать пользователей и оценивать эффективность маркетинга. Изучите задачи продуктовой аналитики: расчёт и визуализацию ключевых метрик, оценку баланса и гейм-дизайнерских фич, стратегии поисковых исследований.
Маркетинговая аналитика
• Введение в маркетинг игр. Рекламные площадки
• Виды рекламных кампаний. Органический трафик. Виральность
• Обзор сервисов трекинга. Проблема атрибуции и реатрибуции.
• Маркетинговая воронка и метрики привлечения пользователей
• Отчёты в сервисах трекинга: Amplitude/Appsflyer/MyTracker
• Рекламная монетизация. Отчёты в Ironsource
• Взаимодействие с магазинами приложений. Фичеры
• Основные идеи юнит-экономики
Анализ игровых метрик и процессов
• Инсталлы. Стартовая воронка
• Метрики удержания. Retention rate и rolling retention
• Метрики монетизации. Конверсия в платящего пользователя
• Метрики монетизации. Точки конверсии и их эффективность. Повторные платежи
• Метрики монетизации. ARPU, ARPPU и LTV
• Прогнозирование ARPU/LTV. Проблемы и подходы
• Метрики вовлеченности. Количество сессий, прохождение базового игрового цикла
• Исследования оттока и снижение активности. Проблема прогнозирования отвалов
• Скорость потребление контента. Приоритеты разработки
• Баланс ресурсов. Дефицит и профицит
• Анализ релизов. Каннибализация фич
• Исследование причин неожиданных изменений. Гипотезы и стратегия исследований
Проекты
• Расчёт маркетинговых метрик игры и анализ эффективности маркетинговой кампании на основе реальных данных
• Расчёт продуктовых метрик игры на основе реальных данных.

Продвинутые инструменты
Курсы
Рассмотрите виды и задачи A/B-тестов, расчёт выборки. Научитесь строить прогностические модели и презентовать своё исследование команде разработчиков.
A/B-тесты
• Задачи A/B-тестов. Границы применимости
• Виды A/B-тестов. Классический A/B-тест, последовательный (sequential) A/B-тест
• Байесовское тестирование и многорукие бандиты
• Основные ошибки при проведении AB-тестов
• Планирование A/B-теста
• Проблема выборки. Расчет выборки в Python
• Анализ результатов A/B-теста
• A/B-тесты в Firebase
Введение в машинное обучение
• Основные идеи и задачи машинного обучения
• Подготовка данных и создание фич (feature engineering)
• Снижение размерности. PCA
• Разбиение на обучающую и проверочную выборки. Кросс-валидация
• Обучение с учителем. Деревья решений и случайные леса
• Обучение с учителем. Логистическая регрессия
• Метрики качества модели-классификатора
• Обучение без учителя. Линейная регрессия. Метрики качества модели
Презентация результатов
• Организация работы. Таск-трекеры. Приоритизация задач
• Ведение документации и базы знаний
• Структура отчётов. Представление статистических данных и графиков в отчётах
• Представление результатов команде
Проект
• Подготовка плана A/B-тестирования и анализ достоверности результатов.

Курсы с открытой датой
Курсы
Вы можете проходить их, когда вам удобно: во время обучения или после защиты итогового проекта. Их тоже нужно пройти, чтобы получить диплом и помощь в трудоустройстве.
Подготовка к поиску работы
• Как составить резюме, которое точно заметят
• Составляем карту поиска работы
• Зачем нужны сопроводительные письма
• Что вас ждёт на собеседовании с HR

Видеокурс «Основы языка Python»
• Введение в Python
• Встроенные типы и операции с ними
• Функции
• Модули и библиотеки
• Работа с файлами. Кодировки
• Полезные инструменты. Обработка исключений
• Практикум. Игра «Угадай число»
• Практикум. Консольный файловый менеджер
• Разбор практических заданий