Профессия: Аналитик [productstar] [Денис Соболев и др.]

Складчина: Профессия: Аналитик [productstar] [Денис Соболев и др.]

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!



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

Ваше резюме и проф.навыки после курса



Спикеры курса:

• Денис Соболев - Skyeng
• Александра Кулачикова - SEMrush
• 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

Программа курса

• 120 лекций и 120 практических заданий от практиков рынка

Ступень 1: "Инструменты для базового анализа данных"
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

Спойлер: 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

Блок 2


Google Sheets и Excel

• Основы работы в Google Sheets
• Базовые вычислительные функции и формулы

Блок 3


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

Блок 4


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

Блок 5


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

Блок 6


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

Блок 7


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

Блок 8


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

Финал


Дипломная работа и помощь с трудоустройством

• Работа над дипломным проектом
• Подготовка резюме
• Подготовка к собеседованию
• Финальная защита и консультации

Спойлер: Старое описание

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)

1. Веб-аналитика - Продвинутая работа с инструментами веб-аналитики (Google Analytics, Яндекс.Метрика)
2. Mobile-аналитика - Навыки работы с нструментами мобильной аналитики (Appsflyer, AppMetrica)
3. Конкурентный анализ - Работа с инструментами SEMRush, Similarweb, Яндекс.Радар
4. Продуктовые навыки - Построение и анализ MVP-решений, работа с HADI-циклами
5. Декомпозиция метрик - Навыки выбора корректных метрик для продукта
6. Маркетинговая аналитика - UTM-ки, постбэки, промо-коды, колтрекинг и другие способы анализа трафика
7. Аналитика воронки продаж - Навык построение сковзной аналитики воронки продаж
8. A/B-тестирование - Проведение и обсчёт A/B-тестов с корректной стат.значимостью
9. SQL - Продвинутый уровень анализа данных за счёт использования SQL-запросов
10. Python - Построение базовых отчётов и автоматизация работы с помощью библиотек Python
11. Визуализация данных - Навыки работы с OWOX, продвинутый уровень в Google Sheets и Google Data Studio
12. Презентация данных - Подготовка отчётов и презентация результатов анализа данных

Скрытая ссылка