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.