Стань продуктовым аналитиком за 48 часов
Продуктовый аналитик справляется с задачами топовых индустрий: IT, FinTech, e-commerce, digital
Продуктовый аналитик использует самый современный стек технологий. Он превращает сырые данные в информацию, а это позволяет бизнесу развиваться.
После обучения вы выполните финальный проект. Этот проект — тестовое задание на позицию продуктового аналитика от одной из ведущих компаний.
Проект 1
Определите, какие иллюстрации в welcome-сценариях поднимают конверсию, опираясь на сырые данные
Компания провела 18 А/В-тестов с разными иллюстрациями. Вам нужно взять сырые данные и определить, какая иллюстрация сработала лучше.
Проект 2
Проанализируйте мультиплатформенную игру
Мы предоставим вам реальные данные, которые позволят проанализировать большое количество метрик, описать данные и найти закономерности.
Проект 3
Предскажите выручку с клиента
На основе платежей пользователей в течении первых двух недель, сделаете прогноз LTV 30-го, 90-го и 120-го дней.
Модуль 1. Основной. Научимся проводить исследования
1 занятие · 6 видео · 2 часа
Методология исследований
Рассмотрим общие принципы проверки гипотез, а также основные виды исследований. Опишем структуру методов исследования.
2 занятие · 8 видео · 2 часа
Обработка результатов исследований
Узнаем, как обрабатывать полученные данные. Рассмотрим основные методы статистической обработки для каждого из типов исследований.
3 занятие · 8 видео · 1 час
Представление результатов и выводы
Научимся описывать полученные результаты и выводы правильно.
Модуль 2. Основной. Разберемся в статистике и SQL
4 занятие · 11 видео · 1 час
Теория вероятности
Урок о базовых концепциях теории вероятностей и статистики, которые помогают понять механизм работы методов анализа данных. Разберем популярные распределения и явления, построим доверительные интервалы.
5 занятие · 2 часа
Основы синтаксиса SQL
Научимся делать простые запросы к базам данных и сразу считать метрики.
Модуль 3. Основной. Погрузимся в индустрию
Вебинары от сотрудников ведущих компаний индустрии.
Модуль 4. Продвинутый. Обучимся Python
6 занятие · 3 часа
Операторы, переменные, типы данных, условия
Установим Python и научимся делать простейшие операции. Познакомимся с типами данных, научимся сравнивать и обрабатывать величины. Познакомимся с логическими операциями.
7 занятие · 5 часов
Циклы, строки, списки
Научимся выполнять действия автоматически при помощи конструкции циклов "while" и "for". Научимся работать со строками и символами.
8 занятие · 5 часов
Функции, словари, библиотеки для анализа данных
Научимся писать функции, подключать модули и библиотеки. Познакомимся с основными библиотеками для анализа и визуализации данных: NumPy, Pandas, Matplotlib.
Модуль 5. Профессиональный. Познакомимся с машинным обучением
9 занятие · 13 видео · 9 часов
Машинное обучение и линейные модели
Узнаем, что такое машинное обучение, какие в нём бывают постановки задач, и что особенного в обучении на размеченных данных. Научимся делать предсказания с помощью линейных моделей.
10 занятие · 14 видео · 9 часов
Борьба с переобучением и оценивание качества
Узнаем, что такое проблема переобучения, познакомимся с кросс-валидацией и метриками качества. Освоим библиотеку scikit-learn.
11 занятие · 14 видео · 7 часов
Линейные модели: классификация и практические аспекты
Познакомимся с логистической регрессией и узнаем о некоторых важных нюансах работы с линейными моделями: масштабировании признаков, переходе в новые признаковые пространства и т.д.
Цена 20 000 р. до 5 апреля
Спойлер
Продуктовый аналитик справляется с задачами топовых индустрий: IT, FinTech, e-commerce, digital
Продуктовый аналитик использует самый современный стек технологий. Он превращает сырые данные в информацию, а это позволяет бизнесу развиваться.
После обучения вы выполните финальный проект. Этот проект — тестовое задание на позицию продуктового аналитика от одной из ведущих компаний.
Проект 1
Определите, какие иллюстрации в welcome-сценариях поднимают конверсию, опираясь на сырые данные
Компания провела 18 А/В-тестов с разными иллюстрациями. Вам нужно взять сырые данные и определить, какая иллюстрация сработала лучше.
Проект 2
Проанализируйте мультиплатформенную игру
Мы предоставим вам реальные данные, которые позволят проанализировать большое количество метрик, описать данные и найти закономерности.
Проект 3
Предскажите выручку с клиента
На основе платежей пользователей в течении первых двух недель, сделаете прогноз LTV 30-го, 90-го и 120-го дней.
Модуль 1. Основной. Научимся проводить исследования
1 занятие · 6 видео · 2 часа
Методология исследованийРассмотрим общие принципы проверки гипотез, а также основные виды исследований. Опишем структуру методов исследования.
2 занятие · 8 видео · 2 часа
Обработка результатов исследованийУзнаем, как обрабатывать полученные данные. Рассмотрим основные методы статистической обработки для каждого из типов исследований.
3 занятие · 8 видео · 1 час
Представление результатов и выводыНаучимся описывать полученные результаты и выводы правильно.
Модуль 2. Основной. Разберемся в статистике и SQL
4 занятие · 11 видео · 1 час
Теория вероятностиУрок о базовых концепциях теории вероятностей и статистики, которые помогают понять механизм работы методов анализа данных. Разберем популярные распределения и явления, построим доверительные интервалы.
5 занятие · 2 часа
Основы синтаксиса SQLНаучимся делать простые запросы к базам данных и сразу считать метрики.
Модуль 3. Основной. Погрузимся в индустрию
Вебинары от сотрудников ведущих компаний индустрии.
Модуль 4. Продвинутый. Обучимся Python
6 занятие · 3 часа
Операторы, переменные, типы данных, условияУстановим Python и научимся делать простейшие операции. Познакомимся с типами данных, научимся сравнивать и обрабатывать величины. Познакомимся с логическими операциями.
7 занятие · 5 часов
Циклы, строки, спискиНаучимся выполнять действия автоматически при помощи конструкции циклов "while" и "for". Научимся работать со строками и символами.
8 занятие · 5 часов
Функции, словари, библиотеки для анализа данныхНаучимся писать функции, подключать модули и библиотеки. Познакомимся с основными библиотеками для анализа и визуализации данных: NumPy, Pandas, Matplotlib.
Модуль 5. Профессиональный. Познакомимся с машинным обучением
9 занятие · 13 видео · 9 часов
Машинное обучение и линейные моделиУзнаем, что такое машинное обучение, какие в нём бывают постановки задач, и что особенного в обучении на размеченных данных. Научимся делать предсказания с помощью линейных моделей.
10 занятие · 14 видео · 9 часов
Борьба с переобучением и оценивание качестваУзнаем, что такое проблема переобучения, познакомимся с кросс-валидацией и метриками качества. Освоим библиотеку scikit-learn.
11 занятие · 14 видео · 7 часов
Линейные модели: классификация и практические аспектыПознакомимся с логистической регрессией и узнаем о некоторых важных нюансах работы с линейными моделями: масштабировании признаков, переходе в новые признаковые пространства и т.д.
Цена 20 000 р. до 5 апреля
Спойлер
https://analyticscourse.ru/