Профессия: Аналитик
Практический курс, на котором вы с нуля разберете специфику и инструменты систем аналитики.
Формат
Лекции в записи
Начало обучения
Сразу после оплаты
Продолжительность курса
6 месяцев
Где проходит обучение
На собственной платформе
Уровень сложности
Новичок
Этот курс включает
Видеоуроки в записи
Чему вы научитесь?
Работать с основными инструментами веб-аналитики, мобильной аналитики. Анализировать сайт, и составлять рекомендации по развитию. Настраивать счётчики, цели, вести отчеты в Google Analytics и Яндекс.Метрике. Отслеживать весь путь клиента от перехода на сайт до осуществления продажи. Определять эффективность вложенных в продукт инвестиций. Визуализировать динамику изменения данных.О курсе
Аналитик продуктов – новая и востребованная онлайн-профессия. Рынок онлайн-труда насчитывает свыше 5 тыс. вакансий, а средняя заработная плата такого специалиста от 125 тыс. рублей. Если эта сфера вам нравится, и вы хотите реализовать себя в ней, то курс школы «ProductStar», создан для вас. В нем вы с нуля освоите профессию Аналитик продуктов и детально разберетесь в тонкостях и нюансах этого направления.
Продолжительность обучения – 6 месяцев. Курс содержит минимум воды, уроки и задания – сплошная практика от практикующих экспертов. На протяжении всего курса осуществляется менторская поддержка. Во время подготовки вы познакомитесь с проектировкой системы сквозной аналитики, научитесь работать с Google Analytics и Яндекс.Метрикой, анализировать трафик и сайт и др.
В программе курса «Аналитик продуктов»:
- Продуктовая аналитика и работа в команде.
- Маркетинговая и клиентская аналитика.
- Последовательность проведения A/B-тестов.
- Основы SQL. Python и обработка данных.
- Обзор и изучение главных инструментов визуализации данных.
В результате у вас сформируются необходимые навыки, и будет полный комплект знаний для старта в профессии. На защите дипломного проекта будут потенциальные работодатели и есть высокая вероятность того, что вы сразу найдете работу.
Программа обучения
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
Основы работы в Google Sheets
Базовые вычислительные функции и формулы
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
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
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
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
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
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
Работа над дипломным проектом
Подготовка резюме
Подготовка к собеседованию
Финальная защита и консультации
