Тренажер «Google Таблицы для анализа данных»
3 недели, 7 ч/нед
Владение таблицами – базовая компетенция аналитика. А решить сложные задачи, не изобретая велосипед — мастерство:
- 6 модулей, нацеленных на продвинутых пользователей
- Анализ данных и визуализация
- 240 упражнений
- Подборки внешних материалов
- Возможность задать вопросы экспертам
Тренажер «Базы данных и SQL»
3 недели, 7 ч/нед
Согласно анализу, в 84% вакансий аналитиков с опытом от 1 до 3 лет требуется знания SQL:
- 6 модулей, упорядоченных по сложности
- 240 упражнений
- Подборки внешних инструментов для дополнительной практики
- Возможность задать вопросы по обучению экспертам
Тренажер «Python для анализа данных»
8 недель, 7 ч/нед
Скриптовый язык требуется в 83% вакансий для сотрудников с опытом от 1 до 3 лет. В ближайшее время владение Python станет блокирующим для роста в сфере:
- 16 модулей, от введения в программирование до работы с API
- 480 упражнений
- Подборки внешних материалов
- Возможность задать вопросы практикам
Курс «Статистика для аналитиков»
6 недель, 7 ч/нед.
Математическая статистика — требование для кандидатов-аналитиков, на третьем месте по популярности:
- 12 модулей, от базовых понятий теории вероятности до множественных регрессий
- 400 упражнений
- Возможность задать вопросы экспертам
Курс «Построение отчетов в BI системах»
Визуализация данных и сбор дашбордов — необходимое умение для аналитиков:
- Установка и настройка Power BI
- Подключение источников данных
- Оформление результатов с помощью визуализации
Специализация на выбор
Вариант 1: Продуктовая аналитика
На продуктовой специализации вы разберетесь в основных метриках продукта, получите понимание, какие данные нужно собирать и где их хранить, научитесь структурировать информацию, строить графики, проверять гипотезы и получать ценные для бизнеса инсайты на основе данных.
- Продуктовое мышление: 3 недели
- Клиентская аналитика: 5 недель
- А/В-тестирование: 6 недель
- Data-driven культура: 2 недели
Вариант 2: Маркетинговая аналитика
На маркетинговой специализации вы научитесь настраивать сквозную аналитику, понимать взаимосвязи различных источников трафика, проводить когортный и RFM-анализ и составлять простые и понятные отчеты и дашборды, строить гипотезы, запускать статистически обоснованное А/В-тестирование и делать грамотные выводы с использованием математического аппарата.
- Сегментирование и персонализация ЦА: 2 недели
- Когортный и RFM-анализ: 2 недели
- Работа с базами данных: 2 недели
- Настройка сквозной аналитики: 2 недели
- Внешние источники данных: 2 недели
- Инструменты анализа данных: 2 недели
- А/В-тесты — статистика и математика: 2 недели
- А/В-тесты — проблемы при А/В-тестировании и их решение: 2 недели