Программа курса
Курс рассчитан на 3 месяца, советуем уделять учёбе минимум 10 часов в неделю
Бесплатный модуль 1 час Онбординг в продуктовую аналитику
Узнаете, как продуктовая аналитика помогает бизнесу. Познакомитесь с ролью и рабочими инструментами продуктового аналитика.
Протестируете уровень владения SQL. С помощью SQL решите реальную продуктовую задачу.
1 модуль 3 недели Расчёт продуктовых метрик
Познакомитесь с классификацией продуктовых метрик. Узнаете, как определять ключевые метрики продукта, и научитесь рассчитывать их с помощью SQL. Построите продуктовые воронки и познакомитесь с лучшими практиками визуализации метрик. Узнаете, как использовать Tableau, и сможете построить с его помощью дашборд для мониторинга ключевых метрик продукта.
Тема 1
Основные и уникальные продуктовые метрики
Тема 2
Как определить и рассчитать ключевые метрики с помощью SQL
Тема 3
Принципы визуализации данных
Тема 4
Продуктовые воронки
Тема 5
Как использовать Tableau для визуализации рассчитанных метрик
+1 проект
Разработаете дашборд в Tableau для мониторинга ключевых метрик
2 модуль 2 недели Когортный анализ и расчёт юнит-экономики
Научитесь правильно сегментировать аудиторию и определять когорты. Изучите нюансы расчёта юнит-экономики. Выполните когортный анализ для расчёта юнит-экономики на примере сервиса доставки. Сделаете выводы, насколько устойчив бизнес и можно ли масштабировать сервис.
Тема 1
Сегментация как метод исследования, подходы в сегментировании
Тема 2
Как выполнять когортный анализ
Тема 3
Как рассчитывать юнит-экономику
Тема 4
Интерпретация и оценка результатов
+1 проект
Рассчитаете юнит-экономику сервиса и сформулируете выводы об устойчивости бизнеса
3 модуль 2 недели Поиск точек роста продукта
Погрузитесь в методы исследования продукта: изучите сферу применения и особенности RFM-анализа, рассчитаете в SQL критерии для сложной сегментации. Исследуете аномалии в данных и определите причины возникновения аномалий. Научитесь определять точки роста на основе проведённых исследований.
Тема 1
RFM-анализ и область его применения
Тема 2
Продвинутая сегментация для поиска точек роста
Тема 3
Исследование аномалий в данных
Тема 4
Продуктовое развитие на основе data-driven подхода
+1 проект
С помощью изученных методов исследования найдёте точки роста сервиса и предложите возможные варианты развития продукта
4 модуль 3 недели Подготовка и анализ A/B-экспериментов
Пройдёте полный путь А/В-эксперимента: от определения ключевой метрики до подведения итогов теста. Используете знания математической статистики для определения параметров А/В-эксперимента. Познакомитесь с основными статистическими критериями и научитесь определять подходящий критерий для анализа эксперимента. Изучите варианты работы с аномальными данными при проведении теста. Используете Python для анализа А/В-теста и подведёте итоги теста, опираясь на изменения в поведении пользователей.
Тема 1
Когда использовать
А/В‑эксперимент. Альтернативные подходы к проверке гипотез.
Тема 2
Математическая статистика для экспериментов: статистическая значимость. Нормальное распределение, центральная предельная теорема. Сравнение средних, t-тест и u-тест.
Тема 3
Как подготовить А/В-эксперимент.
Тема 4
Проведение эксперимента.
Тема 5
Анализ А/В-эксперимента с помощью библиотек Python для работы с данными.
Тема 6
Как подвести итоги теста и исследовать его эффект на показатели продукта и поведение пользователей.
+1 проект
Проведёте А/В-эксперимент со скидочной программой. Выполните все основные шаги подготовки и подведёте итоги теста в развёрнутой аналитической записке