Сложность
Сложность
Начинающий
Тип обучения
Тип обучения
Профессия
Сертификат
Сертификат
Да

Стоимость курса

95 000 ₽
есть рассрочка

Кому подойдет курс

Новичкам без опыта в аналитике

Получите знания для старта карьеры, освоите ключевые инструменты и сможете решать задачи продуктового аналитика.

Маркетологам и продакт-менеджерам

Сможете внедрить в работу инструменты продуктовой аналитики и найти более эффективные решения для развития проектов.

Веб-аналитикам и UX-дизайнерам

Узнаете всё о метриках. Сможете освоить профессию продуктового аналитика и работать напрямую с продуктом. Стартаперам и руководителям бизнеса Определите точки роста проекта. Сможете выстроить систему метрик и принимать взвешенные решения.

Что вы получите после обучения

Приобретаемые навыки
1
Lean Canvas
4
Юнит-экономика
5
Data Science
6
Google Tag Manager
8
Google Sheets
9
Canva
10
CJM
11
CRM
12
Firebase
13
Google Data Studio
14
Google Optimize

Образовательная организация

Мы учим людей с нуля осваивать программирование, веб-дизайн и маркетинг. Проводим онлайн-курсы со стажировкой и бесплатные мастер-классы, развиваем сообщество, сотрудничаем с компаниями по трудоустройству и непрерывно тестируем новые методики для поднятия эффективности обучения.
Освойте новые профессии на длительных программах. В ходе обучения вы приобретете практические знания, отточите навыки и получите документ, подтверждающий уровень квалификации
GeekBrains — это образовательная платформа, в которой любой человек может получить всё для успешного профессионального будущего.

Мы поможем пройти путь от выбора профессии до выхода на работу по новой специальности. Преподаватели-практики обучают программированию, маркетингу, управлению, дизайну, аналитике и продакшену. После успешного завершения учебы гарантируем стажировку и помощь в трудоустройстве.

На наших ресурсах вы найдете более 1000 бесплатных вебинаров, которые помогают развиваться профессионально и прокачивают soft skills — непрофильные навыки для эффективной работы.

За 10 лет на платформе зарегистрировались и получили доступ к новым знаниям более 4,5 млн человек. А в 2016 году мы вошли в состав Mail.ru Group — крупнейшего IT-гиганта России.

Присоединяйтесь, чтобы освоить новую профессию и поменять жизнь к лучшему!

Программа курса

I четверть
Введение в экономику продукта и маркетинговую аналитику
Проект
Подготовка маркетинговой стратегии развития на год.
Курсы
Продуктовая аналитика и развитие продуктов
— Введение
— Роль и место аналитика в продуктовой команде
— Управление цифровым продуктом на основе модели Lean Canvas и роль аналитики в этой модели
— HADI-циклы в продуктовой аналитике
— Основные типы бизнес-метрик
— Навыки построения метрик (например, по методологии Lean Analytics)
— Unit-экономика
— Декомпозиция метрик и факторный анализ: практика
Организация и проведение исследований
— Общие сведения об организации исследований
— Сбор и оценка данных
— Анализ рынка digital-продуктов на открытых данных. Сравнение с конкурентами
— Способы анализа продукта и продуктовых матриц
— Инструменты комплексного анализа рынка
— Оценка ёмкости рынка
— Основные правила конкурентного анализа, ключевые показатели. Анализ конкурентных сил по Портеру. Направления конкурентного анализа и оценка конкурентных преимуществ
— Особенности проведения исследований клиентов
Маркетинговая и клиентская аналитика
— Введение в маркетинговую аналитику
— KPI и метрики
— Основные источники данных и методы их анализа
— Сквозная аналитика
— Сравнительный анализ основных CRM-систем. Операционные и аналитические модули CRM
— Методы сегментации клиентов и целевой аудитории
— Введение в RFM-анализ
— Введение в когортный анализ
II четверть
Пользовательские сценарии онлайн/офлайн и проведение тестов
Проект
Построение ключевых срезов в различных типах продуктов и системах аналитики.
Курсы
Web-аналитика
— Введение в web-аналитику: основные понятия и инструменты
— UTM-метки
— Инструменты веб-аналитики
— Регулярные выражения и их использование в Google Analytics и Яндекс.Метрика
— GTM — особенности работы и основные возможности
— Специальные отчеты Google Analytics
— Виджеты и специальные отчеты Yandex Metrica
— Создание отчетов в Google Data Studio
— Возможности передачи, хранения и обработки данных из систем аналитики
— Google Analytics 4: основные отличия от Google Analytics Universal
— Google Analytics 4: установка через Google Tag Manager
App-аналитика
— Введение в App-аналитику 
— Инструменты аналитики
— Подсчет информации в приложениях и ее визуализация 
— Функционал Firebase
— Сырые данные и отчеты
— Составление ТЗ по дизайну или приложению
A/B-тестирование
— Проверка гипотез и поиск точек роста с помощью A/B-тестирования
— Введение в теорию выборочных обследований
— Статистическая проверка итогов тестирования
— Последовательность проведения A/B-тестов и оценка затрат
— Основные проблемы A/B-тестирования
— Настройка A/B-тестов в Google Optimize
— Настройка A/B-тестов в Firebase
— Итоговое занятие и разбор проблемных зон
Концепции CJM и JtBD
— Customer Development
— Метод персон
— Введение в Customer Journey Map
— Построение Customer Journey Map
— Разбор кейсов Customer Journey Map
— Концепция Jobs to be doneCX-проектирование для команды
III четверть
Знакомство с SQL. Введение в Data Science и работа с Python
Проект
Изучение данных при помощи SQL. Исследовательский анализ данных и их предобработка в Python. Построение ML модели.
Курсы
SQL
— Введение в SQL
— Фильтрация данных и вычисляемые поля. Практика
— Группировка данных, подзапросы и объединение таблиц. Практика
— Обновление, добавление и удаление данных. Работа с таблицами
— Представления и хранимые процедуры. Особенности обработки транзакций
— Расширенные возможности SQL и основные ограничения
— Работа с популярными программами
Python
— Введение в Python
— Циклы и функции. Основы визуализации данных
— Библиотека Pandas
— Работа с разными типами данных
— Основы статистики с Python
— Тестирование и проверка гипотез
— Маркетинговый анализ: RFM анализ
— Когортный анализ на Python — практика
— Основы программирования и визуализации в R
— Визуализация отчетов в R
— Презентация результатов
Введение в Data Science
— Data Science и Big Data — основные понятия
— Возможности Data Science в распознавании речи и эмоциональной окраски для оптимизации обработки клиентских обращений
— Возможности Data Science в распознавании образов и текста для улучшения пользовательского опыта
— Возможности Data Science в прогнозировании оттока пользователей для роста Retention RateData Science и прогноз LTV
— Кластеризация и random forest: примеры использования
— Сравнительный анализ R и Python
— Обзор основных библиотек на Python и R
IV четверть
Аналитическая культура и инструменты визуализации данных
Курсы
Инструменты визуализации и презентация аналитики
— Сравнительный обзор основных инструментов визуализации данных
— Основные ошибки при проектировании отчётности и визуализации данных
— Расширенные возможности визуализации в Excel и Google Sheets
— Google Data Studio + практика
— Возможности OWOX для визуализации отчётов по веб-аналитике
Power BI
— Анализ данных
— Power BI
— Введение в Power Query
— Создание модели данных в Power Pivot
— Язык DAX — Data Analysis Expressions
— Создание визуального слоя отчёта
— Использование расширенного функционала Power View
— Обзор функционала портала Power BI
Аналитическая культура в компании
— Организация хранения данных для целей анализа
— Презентация результата команде
— Решение бизнес-задач в команде
— Как работать с командой и подрядчиками
— Как управлять процессами по аналитике
V четверть
Дипломная работа и подготовка к собеседованию
Курсы
Дипломный проект по продуктовой аналитике
Собеседование и резюме. Видеокурс
Курсы с открытой датой старта
Курсы
Видеокурс по Excel
— Основы работы в Excel
— Поиск данных и логика
— Работа с текстом и датой
— Фильтры, сортировка, условное форматирование
— Сводные таблицы
— Диаграммы и графики
— Основы Google Sheets
— Продвинутая работа с Google Sheets
— Для SEO-специалистов. Обзор популярных плагинов
— Для SEO-специалистов. Применение Excel в работе SEO-специалиста
— Для маркетологов и Project-менеджеров. Получение данных и работа с большими данными
— Для маркетологов и Project-менеджеров. Продвинутые программы
Английский для IT-специалистов
Курс разработан совместно со школой EnglishDom. Поможет освоить ключевые англоязычные темы, актуальные для IT-специалистов. Вы разберёте составление CV, технических заданий и деловых писем, собеседования и переговоры, международное общение при продвижении своего проекта. 

Рейтинг курса

4.6
рейтинг
1
0
0
1
0

Отзывы о курсе

2 отзыва
по рейтингу по дате
tommycens

Интересные курсы с удобным форматом

Долго присматривался к курсу по продуктовой аналитике, но в итоге решился. У меня уже раньше был опыт обучения на онлайн-курсе по аналитике данных, где не было четких дедлайнов и вебинаров с теорией, обучение строилось в основном на заданиях. Когда пришёл в Geekbrains мне больше понравился их подход: как в универе с лекциями и заданиями после них. В итоге мне этот формат оказался ближе. К тому же...
Решила я пройти курс "продуктовой аналитики". Долго выбирала платформу, очень хотела что бы обучение было в формате вебинара и я сразу могла задавать вопросы преподавателю. Вроде выбрала, первые пару мес даже нравилось. Но потом ГикБерейнс начал выдавать просто маразматические планы моего обучения. 1. Появились каникулы (эт вроде хорошо, но двигает сроки обучения) 2. Курсовая. Ее нам должны били...

Может быть интересно

обновлено 05.06.2023 07:40
Факультет Продуктовой аналитики

Факультет Продуктовой аналитики

Оставить отзыв
Поделиться курсом с друзьями