Основные курсы
Это основы, которые важно изучить для успешного старта карьеры в аналитике. Вы познакомитесь с разными видами аналитики и поймёте, какая специализация вам подходит.
Введение в аналитику
Зачем бизнесу аналитика
Метрики в аналитике
Чем занимается маркетолог-аналитик
Чем занимается продуктовый аналитик
Чем занимается веб-аналитик
Как выбрать специализацию
Веб-аналитик с нуля до Junior 2.0
Введение в веб-аналитику
Введение в веб-технологии
Google Analytics. Настройка счётчика
Google Analytics для бизнеса. Базовый уровень. Часть 1
Google Analytics для бизнеса. Базовый уровень. Часть 2
Google Analytics. Настройки отслеживания
Google Analytics. Сегменты и электронная коммерция
Яндекс.Метрика. Отличия от Google Analytics
Яндекс.Метрика. Основной функционал
Яндекс.Метрика. Основные отчёты
Отчёты, метрики и навыки веб-аналитика
Google Tag Manager
Google Tag Manager: настройка событий
Google Tag Manager: работа с dataLayer
SQL и Google BigQuery. Часть 1
Визуализация: теория
Визуализация: практика
A/B-тестирование: теория
A/B-тестирование: практика
Веб-аналитик в команде
Начало карьеры
На этом этапе вы готовы к трудоустройству. Карьерный консультант поможет вам в поиске работы и подготовит к собеседованию.
Выбор специализации
Курсы, которые определят вашу дальнейшую специализацию в профессии. Если не можете определиться, карьерные консультанты помогут выбрать подходящее направление.
Продуктовая аналитика
Истории о данных: зачем бизнесу нужна аналитика
Как аналитик смотрит на продукты
Метрики: MAU, NPS, ARPU, Retention, конверсия, CTR, North Star
Метрики: счастье, удержание, вовлечение, успех, выполнение, принятие
Выбор метрик и постановка KPI
Как создать первый дашборд
Как принять задачу у заказчика
Cбор и оценка данных с помощью Power BI
Сведение и очистка данных с помощью Power BI
Как интерпретировать данные
Визуализация данных
Как находить инсайты в данных
Как принять решение на основе дашборда
Можно ли верить данным из дашборда
Введение в SQL
Яндекс.Метрика и AppMetrica
Как находить инсайты с помощью библиотек Python
Тестирование гипотез
Методы анализа: регрессионный, когортный и предиктивный
Продвинутый SQL: как улучшить производительность дашборда
Сквозная аналитика
Что такое сквозная аналитика и зачем она нужна
Аналитика товарного ассортимента
Аналитика клиентской базы
Доставка и последняя миля
Пользовательский опыт
Retention-marketing
Поп-апы и рекомендательные системы
Аналитика сайта и мобильных приложений
Call-tracking
Рекламные расходы
Оценка периода
P&L
Веб-аналитика PRO
Google Analytics для бизнеса. Продвинутый уровень
Виды счётчиков в Google Analytics
Обогащение данных в Google Analytics
JavaScript: основы
JavaScript: продвинутый уровень
Как написать скрипты для настройки событий в аналитике
Google Tag Manager: настройка электронной торговли
Google Tag Manager: динамический ремаркетинг
Продвинутая обработка данных в SQL и Google BigQuery
Как автоматизировать выгрузку данных
Дополнительные курсы
Вспомогательные курсы, которые помогут повысить квалификацию. Вы можете проходить их параллельно или смотреть материалы по мере необходимости.
SQL для анализа данных
Анализ данных и SQL
Оператор SELECT — выбор колонок
Оператор SELECT — фильтрация строк
Сортировка и функции для работы со строками
Функции для работы с датой и временем. Часть 1
Функции для работы с датой и временем. Часть 2
Агрегатные функции и группировка
Объединение данных из разных таблиц
Модификация таблиц
Оконные функции
Подготовка данных для Excel
Power BI
Загрузка данных в Power BI
Соединение данных из разных таблиц и ресурсов
Виды графиков и фильтр даты
Основные виды фильтров и синхронизация фильтров
Визуальные фильтры
Работа с иерархией данных в графиках
Детализация в отчётах с помощью функциональности Drill through pages
Работа с картами мира в графиках
Работа с подсказками (tooltips)
Основные метрики и язык запросов DAX
Метрики и DAX: применение CALCULATE и агрегатных функций
Функции SUMX, AVERAGEX, ALL и SWITCH
Построение Dashboard для сквозной аналитики
Построение Dashboard с графиками прибыли и убытков
Программные службы Power BI
A/B-тестирование
Введение в A/B-тестирование
Элементы статистики для построения гипотез
Статистические инструменты
Вариации А/В-тестирования и его приложения
Организация массового A/B-тестирования
Ускорение и оптимизация
Бонус-модуль. Продвинутые подходы к A/B-тестированию
Аналитик данных с нуля 2.0
Знакомство с Python
Основы Python
Операторы и выражения в Python
Python. Условный оператор if, ветвления
Python. Условный оператор if: продолжение
Цикл while в Python
Python. Цикл for: работа со счётчиком. Часть 1
Python. Цикл for: работа со счётчиком. Часть 2
Python. Цикл for: работа со строками
Python. Базовые коллекции: списки
Методы для работы со списками в Python
Вложенные циклы в Python
Python. Цикл for: работа со списками
Функции в Python
Python. Тип данных float
Python. Установка и настройка IDE
Представление списков в Python
Библиотека NumPy. Часть 1
Библиотека NumPy. Часть 2
Библиотека pandas. Часть 1
Библиотека pandas. Часть 2
Основы SQL
Чтение и запись данных. Часть 1
Чтение и запись данных. Часть 2
Введение в статистику
Знакомство с большими данными
Основные метрики бизнеса и системы аналитики: Google Analytics и Яндекс.Метрика
Загрузка данных в Power BI
Соединение данных из разных таблиц и ресурсов
Бонусный курс без практических заданий
На этом курсе вы научитесь составлять сложные отчёты, рассчитывать данные и строить прогнозы с помощью таблиц.
Excel с нуля до PRO
Введение
Структура листа. Ввод и обработка данных
Форматы и значения. Стилевое и условное форматирование
Анализ таблиц. Печать
Проверка данных, поиск ошибок
Сводные таблицы
Вычисления и формулы. Умные таблицы
Функции подсчёта и суммирования. Статистические функции. Функции округления
Логические функции
Текстовые функции и инструменты
Функции для работы с датой и временем
Условное форматирование с применением формул
Функции поиска и подстановки данных
Расширенный фильтр и функции баз данных
Формулы массива. Динамические массивы
Базовые диаграммы и спарклайны
Сложные диаграммы. Динамические диаграммы
Оптимизация и прогнозирование
Связывание книг. Импорт данных из внешних источников
Надстройка Power Query и Power Pivot
