Профессия: Аналитик [productstar] [Денис Соболев и др.]
Ваша будущая зарплата: от 125.000 рублей
Сейчас на рынке более 5400+ вакансий Аналитиков от ведущих компаний (с которыми мы сотрудничаем) — Яндекс, Skyeng, Nimax, Ingate, RedKeds, Selectel, Avito и другие.
Мы поможем вам получить необходимые навыки, собрать проекты для вашего резюме и получить достойную работу в интересующей вас компании.
Чему вы научитесь
Спикеры курса:
Блок 1: Продуктовая аналитика
Блок 2: Google Sheets и Excel для задач аналитики
Блок 3: SQL для анализа данных
Блок 4: Веб-аналитика и аналитика мобильных приложений
Блок 5: Проведение исследований и анализ пользовательских сценариев
Ступень 2: "Применение на прикладных проектах и продвинутые инструменты анализа данных"
Блок 1: A/B-тестирование
Блок 2: Мат. статистика и математика для аналитика
Блок 3: Unit-экономика и работа с данными
Блок 4: Python
Блок 5: Использование Power BI и визуализация данных
Блок 6: Работа с Tableau и дашбордами
Блок 7: Дипломная работа
Куда трудоустраиваются студенты
Программа курса
Программа курса (60 лекций и воркшопов)
Блок 1
Продуктовая аналитика и развитие продуктов
Google Sheets и Excel
Веб/мобильная-аналитика
Маркетинговая аналитика
A/B-тестирование
SQL для анализа данных
Python для анализа данных
Инструменты визуализации данных
Дипломная работа и помощь с трудоустройством
Ваша будущая зарплата:
от 125.000 рублей
Сейчас на рынке более 5400+ вакансий Аналитиков от ведущих компаний (с которыми мы сотрудничаем) — Яндекс, Skyeng, Nimax, Ingate, RedKeds, Selectel, Avito и другие
Чему вы научитесь
На курсе вы с нуля освоите профессию Аналитик продуктов, подробно разберете всю специфику и инструменты данной профессии.
инструменты данной профессии.
Анализировать трафик и сайт
На основе данных составлять аргументированные рекомендации по изменению стратегии и рекламных кампаний
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
Наглядно показывать динамику изменения данных
Программа курса
Программа курса
Блок 1
(40 часов)
"Продуктовая аналитика и работа в команде"
Роль и место аналитика в продуктовой команде
Приёмка задач: понимание проблем
Типовые задачи по аналитике и планирование работы над подобными задачами
Управление продуктом на основе модели Lean Canvas и роль аналитики в этой модели
MVP-подход для решения аналитических задач
Основные типы бизнес-метрик
Unit-экономика
Декомпозиция метрик и факторный анализ - практика
Введение в web-аналитику: основные понятия и инструменты
Основные отчеты Google Analytics
Основные отчеты Yandex Metrica
Основные отчеты App Metrica
...
20 часов теории + 20 часов практики
Блок 2
(45 часов)
"Маркетинговая и клиентская аналитика"
Введение в маркетинговую аналитику
KPI и метрики
UTM-метки
Основные источники данных и методы их анализа
Сквозная аналитика
Методы сегментации клиентов и целевой аудитории
Введение в RFM-анализ
Введение в когортный анализ
...
20 часов теории + 25 часов практики
Блок 3
(45 часов)
"A/B-тестирование и SQL"
Проверка гипотез и поиск точек роста с помощью A/B-тестирования
Статистическая проверка итогов тестирования
Последовательность проведения A/B-тестов. Оценка затрат на тесты. Карты гипотез
Как проводить тестирование, если данных недостаточно?
Основные проблемы A/B-тестирования и способы их решения.
Обновление, добавление и удаление данных. Работа с таблицами
Представления и хранимые процедуры. Особенности обработки транзакций
Расширенные возможности SQL и основные ограничения
Фильтрация данных и вычисляемые поля - практика (SELECT, SUM, AVG, GROUP BY, ..)
Группировка данных, подзапросы и объединение таблиц - практика (INNER, LEFT, RIGHT, DISTINCT, ..)
Обновление, добавление и удаление данных. Работа с таблицами (INSERT, UPDATE, DELETE, MERGE, FOREIGN KEY, ..)
Работа с популярными программами (MySQL, SQL Server, Redash, Tableau)
...
20 часов теории + 25 часов практики
Блок 4
(30 часов)
"Инструменты визуализации и презентация аналитики"
Сравнительный обзор основных инструментов визуализации данных
Основные ошибки при проектировании отчетности и визуализации данных
Расширенные возможности визуализации в Excel и Google Sheets Google Data Studio + практика
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
15 часов теории + 15 часов практики
Финал
(15 часов)
Д. Соболев, А. Кулачикова, Н. Пекальн, А. Морозова, А. Менде, А. Тихоиванов, Д. Семёнов, М. Годзи, Н. Седова,
А. Мозжухина, В. Миронов
Аналитик данных 2022 - ProductStar
Цена курса 74900 р, берем со скидкой!А. Мозжухина, В. Миронов
Аналитик данных 2022 - ProductStar
Ваша будущая зарплата: от 125.000 рублей
Сейчас на рынке более 5400+ вакансий Аналитиков от ведущих компаний (с которыми мы сотрудничаем) — Яндекс, Skyeng, Nimax, Ingate, RedKeds, Selectel, Avito и другие.
Мы поможем вам получить необходимые навыки, собрать проекты для вашего резюме и получить достойную работу в интересующей вас компании.
Чему вы научитесь
- Анализировать трафик и сайт - На основе данных составлять аргументированные рекомендации по изменению стратегии и рекламных кампаний
- 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 - Наглядно показывать динамику изменения данных
Спикеры курса:
- Денис Соболев - Skyeng
- Александра Кулачикова -
- Николай Пекальн - Везёт
- Анна Морозова - Яндекс
- Андрей Менде - Booking.com
- Александр Тихоиванов - Яндекс.Еда
- Данил Семёнов - Пикабу
- Максим Годзи - Retentioneering
- Наталья Седова - Lamoda
- Александра Мозжухина - Lamoda
- Василий Миронов - Lamoda
- Секретные гости
- 120 лекций и 120 практических заданий от практиков рынка
Блок 1: Продуктовая аналитика
Блок 2: Google Sheets и Excel для задач аналитики
Блок 3: SQL для анализа данных
Блок 4: Веб-аналитика и аналитика мобильных приложений
Блок 5: Проведение исследований и анализ пользовательских сценариев
Ступень 2: "Применение на прикладных проектах и продвинутые инструменты анализа данных"
Блок 1: A/B-тестирование
Блок 2: Мат. статистика и математика для аналитика
Блок 3: Unit-экономика и работа с данными
Блок 4: Python
Блок 5: Использование Power BI и визуализация данных
Блок 6: Работа с Tableau и дашбордами
Блок 7: Дипломная работа
Куда трудоустраиваются студенты
Программа курса
Программа курса (60 лекций и воркшопов)
Блок 1
Продуктовая аналитика и развитие продуктов
- Роль аналитика в продуктовой команде
- Управление продуктом на основе модели Lean Canvas
- HADI-циклы в продуктовой аналитике
- Основные типы бизнес-метрик и Lean Analytics
- Декомпозиция метрик: иерархия метрик и пирамида метрик
- Unit-экономика
Google Sheets и Excel
- Основы работы в Google Sheets
- Базовые вычислительные функции и формулы
Веб/мобильная-аналитика
- Введение в digital-аналитику: основные понятия и инструменты
- Базовые настройки инструментов аналитики Google Analytics и Yandex Metrica
- Основные отчеты Google Analytics. Метрики и параметры
- Метрики и параметры. Основные отчеты Yandex Metrica
- GTM особенности работы и основные возможности
- Инструменты app-аналитики
- Основные отчеты App Metrica
- Google Analytics web+app: важные особенности и возможности
- Возможности передачи и сбора данных из систем аналитики — BigQuery, ClickHouse, OWOX BI
Маркетинговая аналитика
- Введение в маркетинговую аналитику
- Выстраивание аналитики в performance маркетинге
- Сквозная аналитика или считаем LTV
- Жизненный цикл клиента и когортный анализ
- Основы CRM-аналитики. Сегментация клиентов
- Введение в маркетинговые исследования
A/B-тестирование
- Проверка гипотез и поиск точек роста с помощью A/B-тестирования
- Основы математической статистики для A/B тестирования
- Статистический тест для оценки результатов A/B эксперимента
- Цель и метрики A/B теста
- Практическая реализация A/B теста
- Продвинутые методики тестирования
- Инструменты для A/B тестирования
SQL для анализа данных
- Введение в блок SQL
- Извлечение и фильтрация данных (часть 1)
- Извлечение и фильтрация данных (часть 2)
- Преобразование и сортировка данных (часть 1)
- Преобразование и сортировка данных (часть 2)
- Группировка данных
- Введение в базы данных
- Объединение таблиц
- Подзапросы
- Обновление, добавление и удаление данных
- Создание, изменение и удаление таблиц
- Advanced
- Итоговый проект LEGO
- Бонусный урок
Python для анализа данных
- Введение в Python
- Типы данных, функции, классы, ошибки
- Строки, условия, циклы
- Списки и словари в Python
- Пакеты, файлы, Pandas – начало
- Pandas – продолжение
- Визуализация данных
- Базы данных и статистика
- Многопоточность
- Веб-сервер Flask и контроль версий GIt
- Итоговый проект
Инструменты визуализации данных
- Введение в Power BI
- Power Query: Получение и преобразование данных
- Модель данных в Power BI
- DAX (Data Analysis Expressions)
- Работа с отчетами и визуализация данных
- Power BI Service и создание дашборда
- Power BI + Python
- Итоговый проект: Uber & Lyft
- Введение в Tableau. Знакомство с инфраструктурой Tableau
- Модели данных и табличные вычисления в Tableau
- Параметры и уровни детализации
- Псевдонимы, сортировка, Actions
- Разработка дашбордов. Настройка взаимодействия между визуализациями
Дипломная работа и помощь с трудоустройством
- Работа над дипломным проектом
- Подготовка резюме
- Подготовка к собеседованию
- Финальная защита и консультации
Ваша будущая зарплата:
от 125.000 рублей
Сейчас на рынке более 5400+ вакансий Аналитиков от ведущих компаний (с которыми мы сотрудничаем) — Яндекс, Skyeng, Nimax, Ingate, RedKeds, Selectel, Avito и другие
Чему вы научитесь
На курсе вы с нуля освоите профессию Аналитик продуктов, подробно разберете всю специфику и инструменты данной профессии.
инструменты данной профессии.
Анализировать трафик и сайт
На основе данных составлять аргументированные рекомендации по изменению стратегии и рекламных кампаний
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
Наглядно показывать динамику изменения данных
Программа курса
Программа курса
Блок 1
(40 часов)
"Продуктовая аналитика и работа в команде"
Роль и место аналитика в продуктовой команде
Приёмка задач: понимание проблем
Типовые задачи по аналитике и планирование работы над подобными задачами
Управление продуктом на основе модели Lean Canvas и роль аналитики в этой модели
MVP-подход для решения аналитических задач
Основные типы бизнес-метрик
Unit-экономика
Декомпозиция метрик и факторный анализ - практика
Введение в web-аналитику: основные понятия и инструменты
Основные отчеты Google Analytics
Основные отчеты Yandex Metrica
Основные отчеты App Metrica
...
20 часов теории + 20 часов практики
Блок 2
(45 часов)
"Маркетинговая и клиентская аналитика"
Введение в маркетинговую аналитику
KPI и метрики
UTM-метки
Основные источники данных и методы их анализа
Сквозная аналитика
Методы сегментации клиентов и целевой аудитории
Введение в RFM-анализ
Введение в когортный анализ
...
20 часов теории + 25 часов практики
Блок 3
(45 часов)
"A/B-тестирование и SQL"
Проверка гипотез и поиск точек роста с помощью A/B-тестирования
Статистическая проверка итогов тестирования
Последовательность проведения A/B-тестов. Оценка затрат на тесты. Карты гипотез
Как проводить тестирование, если данных недостаточно?
Основные проблемы A/B-тестирования и способы их решения.
Обновление, добавление и удаление данных. Работа с таблицами
Представления и хранимые процедуры. Особенности обработки транзакций
Расширенные возможности SQL и основные ограничения
Фильтрация данных и вычисляемые поля - практика (SELECT, SUM, AVG, GROUP BY, ..)
Группировка данных, подзапросы и объединение таблиц - практика (INNER, LEFT, RIGHT, DISTINCT, ..)
Обновление, добавление и удаление данных. Работа с таблицами (INSERT, UPDATE, DELETE, MERGE, FOREIGN KEY, ..)
Работа с популярными программами (MySQL, SQL Server, Redash, Tableau)
...
20 часов теории + 25 часов практики
Блок 4
(30 часов)
"Инструменты визуализации и презентация аналитики"
Сравнительный обзор основных инструментов визуализации данных
Основные ошибки при проектировании отчетности и визуализации данных
Расширенные возможности визуализации в Excel и Google Sheets Google Data Studio + практика
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
15 часов теории + 15 часов практики
Финал
(15 часов)
- Веб-аналитика - Продвинутая работа с инструментами веб-аналитики (Google Analytics, Яндекс.Метрика)
- Mobile-аналитика - Навыки работы с нструментами мобильной аналитики (Appsflyer, AppMetrica)
- Конкурентный анализ - Работа с инструментами SEMRush, Similarweb, Яндекс.Радар
- Продуктовые навыки - Построение и анализ MVP-решений, работа с HADI-циклами
- Декомпозиция метрик - Навыки выбора корректных метрик для продукта
- Маркетинговая аналитика - UTM-ки, постбэки, промо-коды, колтрекинг и другие способы анализа трафика
- Аналитика воронки продаж - Навык построение сковзной аналитики воронки продаж
- A/B-тестирование - Проведение и обсчёт A/B-тестов с корректной стат.значимостью
- SQL - Продвинутый уровень анализа данных за счёт использования SQL-запросов
- Python - Построение базовых отчётов и автоматизация работы с помощью библиотек Python
- Визуализация данных - Навыки работы с OWOX, продвинутый уровень в Google Sheets и Google Data Studio
- Презентация данных - Подготовка отчётов и презентация результатов анализа данных
https://new.productstar.ru/analytics-course