Подпишитесь на телеграмм-канал про ИИ в образовании: Егошин | Кеды профессора
Сложность
Сложность
Начинающий
Тип обучения
Тип обучения
Курс
Формат обучения
Формат обучения
С проверкой домашнего задания
Трудоустройство
Трудоустройство
Содействие
Сертификат
Сертификат
Да

Стоимость курса

109 451 ₽
есть рассрочка
  • Помощь с работой
    карьерный центр поможет найти работу в аналитике

  • Удобный темп
    вы можете проходить курс с удобной скоростью и интенсивностью

  • Фокус на практику
    практикуйтесь после каждого урока на реальных кейсах

  • Доступ навсегда
    используйте материалы в своей работе и повторяйте пройденное

На курсе вы научитесь:

  • Анализировать большие объемы данных
    С помощью SQL, Python и других инструментов обрабатывать большие объемы данных и искать инсайты
     
  • Использовать на продвинутом уровне Google Analytics и Яндекс.Метрику
    Настраивать счётчики и цели в Google Analytics и Яндекс.Метрике, разбираться в стандартных отчётах и создавать свои
     
  • Проектировать систему сквозной аналитики
    Отслеживать полный путь клиента от перехода на сайт до продажи и определять эффективность инвестиций
     
  • Визуализировать данные
    Создавать дашборды с помощью Tableau, Power BI и Python

 

Как проходит обучение

  1. Изучение темы
    Изучаете тему с помощью видеоуроков, которые доступны на обучающей платформе

  2. Выполнение ДЗ
    Выполняете домашнее задание в том темпе, в котором Вам удобно это сделать

  3. Наставничество
    Общаетесь с наставником, закрепляете знания и исправляете ошибки

  4. Защита проекта
    Защищаете проект и дополняете им свое портфолио

Что вы получите после обучения

Приобретаемые навыки
2
Веб-аналитика
5
Mobile-аналитика
6
Appsflyer
7
AppMetrica
8
Конкурентный анализ
9
MVP
10
HADI-циклы
11
Декомпозиция метрик
12
Маркетинговая аналитика
13
Воронки и автоворонки продаж
15
SQL
17
Визуализация данных
18
OWOX
19
Tablaeu
20
Google DS
21
Презентация данных
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Вас будут обучать

Operations Research, Technical University of Munich

Team Lead, Pinely

ex-Procter&Gamble
ex-Head of BA, СберМаркет

ex-Procter&Gamble
ex-Head of BA, СберМаркет

Директор по аналитике СберМаркета
В 2018 году приходил вторым аналитиком данных в Instamart
Через год стал тимлидом бизнес аналитики
Сейчас управляет командой из 50 аналитиков различных направлений

Образовательная организация

ProductStar — онлайн-университет с экспертизой в продуктовом менеджменте, аналитике, маркетинге и программировании: более 10 лет обучаем IT-профессиям. Компания ProductStar выросла из ProductCamp - это международная крупнейшая конференция по продакт менеджменту. Мы сотрудничаем с Google developers group и являемся организатором крупной конференции в мире разработки - Devscamp. Среди наших спикеров специалисты из Google, Amazon, Epam, Booking, Яндекса, Сбера. Обучение построено на прикладных кейсах российских и международных компаний. Также есть собственный карьерный центр, который помогает в трудоустройстве студентов как в российские, так и в зарубежные компании. 

Честные обещания по трудоустройству и качеству курсов:

— Мы уверены в качестве программы, наших спикеров и партнёрств карьерного центра
— Мы полностью вернём деньги, если у вас не получится найти работу, в рамках изучения профессии
— Собственный карьерный центр с базой стажировок: более 80% наших студентов устраиваются на работу в процессе обучения
— Средний срок трудоустройства студентов – 2,5 месяца
—  В течение первых 20 дней действует гарантия полного возврата.  Это как раз то время, чтобы понять, хотите ли вы развиваться в данной профессии

Корпоративное обучение:
— 30% студентов учатся за счёт компании
— Соберём программу обучения под задачи вашей компании.
— Бесплатно поможем с наймом студентов наших курсов

 

Программа курса

Ступень 1: Инструменты начинающего аналитика

Блок 1: Знакомство с профессией аналитик данных

Знакомимся профессией и изучаем первые фреймворки

Занятия:

  • В чем роль аналитика?
  • Анализ продукта с помощью Lean Canvas и HADI-циклов
  • Основные бизнес-метрики
  • Ищем инсайты: декомпозиция метрик

Блок 2: Google Sheets и Excel для задач аналитики

Изучаем первый инструмент для анализа данных

Занятия:

  • Знакомство с интерфейсом
  • Основные функции и формулы
  • Работа с диапазонами и массивами
  • Прогнозирование и визуализация

Блок 3: SQL и базы данных

Учимся работать с данными с помощью SQL

Занятия:

  • Знакомство с SQL
  • Пишем первые запросы: кейс Airbnb
  • Работа с ключевыми запросами SQL
  • Ищем данные по определенным условиям
  • Преобразуем полученные данные
  • Функции агрегации и группировки
  • Знакомимся с базами данных
  • Объединение таблиц
  • Работаем с подзапросами
  • Изменение данных и таблиц
  • Оконные функции и оптимизация запросов
  • Работа с дата-сетом LEGO
  • Бонус: знакомимся с другими инструментами аналитика данных

Блок 4: Web и mobile аналитика

Знакомимся с основными инструментами для анализа сайтов и мобильных приложений

Занятия:

  • Знакомимся с digital-аналитикой
  • Основные инструменты Google Analytics и Яндекс Метрики
  • Основные возможности Google Tag Manager
  • Продвинутые функции Google Tag Manager
  • Переход на Google Analytics 4: возможности и изменения
  • Mobile аналитика: возможности App Metrica
  • BigQuery, ClickHouse, OWOX BI для передачи данных из систем аналитики
  • А/Б-тестирование для мобильной аналитики

Блок 5: Продуктовые навыки для аналитика данных

Учимся понимать цели бизнеса и переводить в язык цифр

Занятия:

  • Анализ целевой аудитории и конкурентов
  • Основные инструменты работы с пользователями
  • Customer Development
  • Практическое занятия по Custdev
     

Ступень 2: Продвинутые навыки аналитика

Блок 1: A/B-тестирование

Учимся проводить анализ данных с помощью А/B-тесты

Занятия:

  • Проверка гипотез и поиск точек роста с помощью A/B-тестирования
  • Доверительные интервалы и математическая статистика
  • Проверка А/Б-теста на статистическую значимость
  • Целевые и второстепенные метрики
  • Практическая реализация
  • А/А-тест, Мультивариантный тест и использование ML
  • Инструменты проведения A/B-теста

Блок 2. Unit-экономика и работа с данными

Занятия:

  • Unit-экономика
  • Жизненный цикл клиента и когортный анализ
  • Работа с бюджетами
  • Нюансы бюджетов и P&L
  • Прикладная аналитика
  • Feature Adoption
  • Growth Hacking
  • Монетизация

Блок 3. Основы Python

Изучаем самый популярный язык программирования 

Занятия:

  • Введение в Python
  • Переменные и типы данных.
  • Строки. Условия и циклы
  • Практическое занятие: строки
  • Практическое занятие: циклы
  • Списки и словари в Python
  • Функции
  • Практическое занятие: функции
  • Библиотеки
  • Практическое занятие: библиотеки
  • Структуры данных в Python
  • Пакеты и модули
  • Менеджер пакетов Pip
  • Ошибки и исключения
  • Практическое занятие: ошибки и исключения

Блок 4. Система контроля версий Git. Flask

  • Системы контроля версий
  • Знакомство с Git и GitLab
  • Разработка API на Flask
  • Практический проект на flask

Блок 5. Мат. статистика и математика для аналитика

  • Введение в статистику
  • Статистические критерии
  • Дисперсионный анализ
  • Корреляционный анализ
  • Регрессионный анализ
  • Факторный анализ
  • Основы линейной алгебры и теории множеств
  • Методы математической оптимизации

Блок 6. Использование Power BI и визуализация данных

  • Введение в Power BI
  • Power Query. Получение и преобразование данных
  • Модель данных в Power BI
  • DAX (Data Analysis Expressions)
  • Работа с отчетами, базовые принципы визуализации данных
  • Power BI Service и создание дашборда
  • Power BI и Python
  • Итоговый проект: Uber & Lyft

Блок 7. Работа с Tableau и дашбордами

  • Введение в Tableau. Знакомство с инфраструктурой Tableau
  • Модели данных и Табличные вычисления
  • Параметры и уровни детализации в Tableau
  • Псевдонимы, сортировка, Actions
  • Разработка дашбордов. Настройка взаимодействия между визуализациями

Блок 8. Chat GPT для аналитика

  • Введение в ChatGPT и его применение в разработке программного обеспечения
  • Устранение неполадок в коде и отладка программа с помощью ChatGPT
  • Повышение качества кода с помощью ChatGPT
  • Проверка кода и документирование с помощью ChatGPT
  • Автоматизированное тестирование с помощью ChatGPT
  • Генерация частей вашего кода с помощью ChatGPT
  • Лучшие практики и советы по работе с ChatGPT

Блок 9. Дипломная работа

  • Работа над дипломным проектом для портфолио
  • Как расти в руководителя аналитики
  • Подготовка резюме
  • Подготовка к собеседованию

Рейтинг курса

4.4
рейтинг
0
0
0
0
0

Может быть интересно

обновлено 17.12.2024 15:43
Аналитик

Аналитик

Оставить отзыв
Поделиться курсом с друзьями