Курс «Профессия: Аналитик»

Направление
Product-аналитика
Формат
Видео в записи
Домашние задания
Есть
Итоговый экзамен
Есть
Количество уроков
3
Документ об обучении
Сертификат
Обратная связь
Есть
Доступ
Сразу после покупки
Последнее обновление 17.05.2022

О курсе

Освойте с нуля профессию Аналитик продуктов, подробно разберете всю специфику и инструменты данной профессии от Google Analytics, Python и BI-инструментов до Machine Learning и DataScience.

Программа курса

  1. Блок 1: Продуктовая аналитика Занятия: Роль аналитика в команде Роль и место аналитика в команде Lean Canvas HADI циклы Основные типы бизнес-метрик Декомпозиция метрик: иерархия метрик и пирамида метрик Декомпозиция метрик и работа с кастомными метриками Блок 2: Google Sheets и Excel для задач аналитики Занятия: Основы работы в Google Sheets Сводные таблицы Форматирование данных Визуализация данных Базовые вычислительные функции и формулы Логические функции и инструменты Текстовые функции и инструменты Работа с диапазонами Массивы Прогнозирование Блок 3: SQL для анализа данных Занятия: 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 4: Веб-аналитика и аналитика мобильных приложений Занятия: 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 Расширенные возможности GTM. Практические кейсы Google Analytics 4: Важные особенности и возможности Переход с Google Analytics на Google Analytics 4 Инструменты app-аналитики Основные отчеты App Metrica Возможности передачи и сбора данных из систем аналитики — BigQuery, ClickHouse, OWOX BI Мобильная аналитика и А/Б-тесты Блок 5: Проведение исследований и анализ пользовательских сценариев Занятия: Анализ целевой аудитории и конкурентов Введение в инструменты исследований Принципы и подходы Customer Development Тренажёр CustDev и практика "в полях" на реальных кейсах
  2. Блок 1: A/B-тестирование Занятия: 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 2: Мат. статистика и математика для аналитика Занятия: Основы линейной алгебры и теории множеств Методы математической оптимизации Основы описательной статистики Статистический анализ данных Блок 3: Unit-экономика и работа с данными Занятия: Unit-экономика Жизненный цикл клиента и когортный анализ Работа с бюджетами Нюансы бюджетов и P&L Прикладная аналитика Feature Adoption Growth Hacking Монетизация Блок 4: Python Занятия: 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 5: Использование Power BI и визуализация данных Занятия: Введение в Power BI Power Query. Получение и преобразование данных Модель данных в Power BI DAX (Data Analysis Expressions) Работа с отчетами, базовые принципы визуализации данных Power BI Service и создание дашборда Power BI и Python Итоговый проект: Uber & Lyft Блок 6: Работа с Tableau и дашбордами Занятия: Введение в Tableau. Знакомство с инфраструктурой Tableau Модели данных и Табличные вычисления Параметры и уровни детализации в Tableau Псевдонимы, сортировка, Actions Разработка дашбордов. Настройка взаимодействия между визуализациями
  3. Блок 1: Специализация: Data Scientiest Занятия: Кто такой Data Scientiest Знакомство с машинным обучением Линейная регрессия Бинарная классификация Валидация. Почему это важно Решающие деревья Бутстрап, Бэггинг и случайный лес Feature Engineering, Feature Selection Градиентный бустинг A/B тестирование Обучение без учителя Введение в рекомендательные системы Метрики и бейзлайны Матричное разложение Рекомендации через поиск ближайших соседей Воркшоп: предсказание оттока клиентов и прогноз продаж Воркшоп: скоринг кредитного портфеля Блок 2: Специализация: Маркетолог-аналитик Занятия: Введение в маркетинговую аналитику Выстраивание аналитики в performance маркетинге Сквозная аналитика или считаем LTV Основы CRM-аналитики. Сегментация клиентов Введение в маркетинговые исследования Блок 3: Специализация: Бизнес-аналитик Занятия: Кто такой Бизнес-аналитик? Блок 4: Специализация: Системный аналитик Занятия: Кто такой системный аналитик? Блок 5: Дипломная работа и помощь с трудоустройством Занятия: Работа над дипломным проектом для портфолио Как расти в руководителя аналитики Подготовка резюме Подготовка к собеседованию Финальная защита и консультации

Другие курсы по этой теме

Помогите нам улучшить наш сервис, поделитесь своим опытом, пройдя небольшой опрос. Он займет у вас не больше 5 минут.
Пройти опрос