Специальная скидка на все мини- курсы
ProductStar 10 000₽
- Более 40 курсов по разным направлениям
- Развиваем прикладные навыки на кейсах компаний
- Возможность бесплатной рассрочки
- Быстрый старт в продакт-менеджменте
- Разберете специфику профессии
- Прокачаете hard-skills и подготовите свой дипломный проект
быстрый старт
- Освоите видение проекта с 0
- Познакомитесь с процессом разработки и Agile методологиями
- Научитесь различным подходам к оценке трудозатрат и прибыли
- Изучите внедрение ML-задач в компании
- Научитесь строить AI стратегию
- Поработаете с датасетами и моделями, изучите внедрение фичей
- Изучите нюансы mobile-продуктов
- Научитесь управлять командой мобильной разработки
- Начнете развивать собственный mobile продукт
- Изучите основы работы в Google Sheets
- На примере реальных рабочих кейсов научитесь визуализировать данные, строить сводные таблицы, работать с вычислительными, логическими и текстовыми функциями, массивами и прогнозированием
- Научитесь собирать MVP, быстро собирать mock-up, проводить юзабилити-тестирование и работать с лучшим инструментом для работы над макетами: от основ до плагинов и анимации
- Освоите SQL на уровне сложных запросов
- Узнаете, как визуализировать данные и извлекать из данных точки роста
- Научим работать в Power BI, Tableau, DAX и др.
- Освоите навыки growth hacking
- Углубитесь в приоритизацию и быструю проверку гипотез
- Много практики и кейсы реальных компаний
- Научитесь приоритизировать и принимать решения, стратегически мыслить и защищать свои идеи перед командой
- Много практики и работы на реальных кейсах
- Изучите CJM, User и Impact Mapping
- Узнаете принципы и подходы CustDev и JTBD
- Много практики и работы на реальных кейсах
- Научитесь работать с большими данными
- Применение полученных знаний на реальных кейсах с продвинутыми инструментами
- Работа с NumPy и Pandas
- Освоите методы обработки данных
- Научитесь автоматизировать данные в реальном времени на SQL и визуализировать их
- Много практики и кейсы реальных компаний
- Прокачаете навыки мат. статистики
- Поймёте нюансы A/B-тестов на прикладных рабочих кейсах
- Научитесь необходимому набору инструментов для проведения A/B
- Выучите SQL, необходимый в 70% вакансий аналитиков и получите средний прирост з/п +20-40%
- Научим получать и визуализировать данные без помощи разработчиков
- Научимся правильно собирать модели данных для последующего анализа
- Научимся настраивать взаимодействия, между визуализациями
- Изучим синтаксис и языковые конструкции
- Составим на практике финансовый отчёт для продуктовой команды
- Используем подходы Growth hacking
- Составим Unit-экономику проекта
- Изучим подходы к монетизации сервисов
- Выучите синтаксис Python
- Узнаете ключевые инструменты Machine Learning и научитесь их применять
- Попрактикуетесь в работе с Hadoop и разберем подход MapReduce
- С нуля изучите профессию Devops инженера
- Изучите основы Python, Git и Gitlab
- Научитесь упаковывать приложения в Docker
- Много практики и разработка кейсов в портфолио
- Изучите web-разработку с 0
- Научитесь работать на JavaScript
- Создадите свой проект
- Много практики на реальных кейсах
- Изучите основы Java
- Разработаете свой проект
- Много практики, кейсов и домашних заданий
- Научитесь делать контент для Instagram, VK, ТГ-каналов
- Изучите комьюнити-менеджмент и Influence-marketing
- Научитесь с нуля верстать продающие лендинги
- Научитесь с нуля запускать грамотную таргетированную рекламу
- Узнаете, как анализировать результаты и находить точки роста
- Много практики, кейсов и домашних заданий
- Научитесь с нуля создавать сайты и мобильные приложения без программирования
- Изучите, как быстро проверять гипотезы
- С нуля создадите несколько приложений, которые заберете в портфолио
- Научитесь создавать красивые и функциональные сайты с помощью конструктора Tilda
- Создадите свой сайт, который решит вопросы бизнеса или пополните портфолио для первых заказов в качестве фрилансера
- Научитесь работать с SEO и контекстной рекламой
- Узнаете, как оптимизировать объявления и сайты в поисковой выдачи, чтобы достигать цели бизнеса с минимальными затратами
- Выбор новичков
- для старта в профессии с нуля
- практика на кейсах реальных компаний, помощь со стажировкой и первым собеседованием
- прокачиваем hardskills, помогаем с трудоустройством
- определяемся со специализацией и учимся запускать свой продукт
Ступень 1: "Базовые навыки"
Блок 1: Базовые навыки и продуктовый подход
Блок 2: Менеджмент команды и Agile
Блок 3: Работа с пользователями и CustDev
Блок 4: DataDriven и аналитический подход
Блок 5: Работа с руководителем и защита своих идей
Ступень 2: "Навыки для Middle Product manager"
Блок 1: Планирование задач и развития продукта
Блок 2: Прототипирование и Figma для продактов
Блок 3: NoCode-инструменты и создание MVP
Блок 4: Hard skills — A/B-тестирование и Unit-экономика
Блок 5: Анализ данных: SQL, дашборды и визуализация данных
Блок 6: Soft skills для продакта и работа со стейкхолдерами
Ступень 3: "Специализация и создание продуктов с 0"
Блок 1: Специализация Mobile Product manager
Блок 2: Специализация Product Marketing manager
Блок 3: Специализация Technical&ML Product manager
Блок 4: Специализация: Отраслевая специфика
Блок 5: Создание и запуск продуктов с 0
Блок 6: Дипломная работа и помощь с трудоустройством
- Какие задачи может выполнять SMM-специалист
- Как типизировать SMM по целям и задачам бизнеса
- Чем отличается воронка продаж в SMM
- С чего правильно начать работу над новым проектом в соцсетях
Лекция 2: "Как работает бизнес ВКонтакте"
- Знакомимся с соцсетью
- Создание и оформление сообщества
- Что и как анализировать
- Лайфхаки
Лекция 3: "Как работает бизнес в Instagram"
- Знакомимся с Instagram
- Создание и оформление профиля
- Форматы контента
- Что и как анализировать
- Лайфхаки
Лекция 4: "Как работает бизнес в Facebook"
- Знакомимся с Facebook
- Создание и оформление профиля
- Что и как анализировать
- Лайфхаки и итоги
Лекция 5: "Алгоритмы умных лент в социальных сетях"
- Алгоритмы. Зачем они нужны
- Алгоритмы Facebook
- Алгоритмы Instagram
- Алгоритмы ВКонтакте
- Универсальные правила
Лекция 6: "Составляем контент-план: от гипотезы до аналитики"
- Что такое контент-план и зачем он нужен
- Как составить контент-план: техническое
- Как составить контент-план: идеологическое
- Бонус документы к контент-планированию
Лекция 7: "Комьюнити-менеджмент"
- Алгоритм эффективного сообщества
- Интеграция в достижение целей
- Зона комфорта
- События
- Формирование сообщества и повышение вовлеченности
- Комьюнити-менеджер
- Оценка эффективности
Лекция 8: "Как привлекать подписчиков"
- Зачем, кому и когда нужны подписчики
- Условно бесплатные каналы
- Платные каналы
- Сомнительные инструменты
- Что анализировать
Лекция 9: "Как найти блогера?"
- Зачем нужен инфлюенс маркетинг?
- Какие бывают инфлюенсеры?
- Где искать блогеров?
Лекция 10: "Аналитика в инфлюенс-маркетинге"
- Основные метрики инфлюенс-маркетинга
- Составляем CRM
- Разбираем статистику от блогеров
- Расчет повторных размещений и спецпроектов
Лекция 11: "Какие сервисы упрощают жизнь SMM-щика"
- Почему не стоит делать все руками
- Что поможет с контентом
- Что поможет с орг. вопросами
- Что поможет сделать level up
Лекция 12: "Мессенджеры как SMM канал"
- SMM в мессенджерах
- Рекламные кампании в Telegram
- Обратная связь через мессенджеры
Лекция 13: "Стратегии работы в новых соцсетях"
- Зачем и когда «заходить» в новую соцсеть
- Как разрабатывать контентную стратегию
- На какие соцсети посмотреть сегодня
Лекция 14: "Создание посадочных страниц"
- Что такое лендинг
- Этапы разработки лендинга
- Прототипирование и подготовка контента
- Структуру лендинга и советы по разделам
- Советы по дизайну
Лекция 15: "Мастер-класс по созданию лендингов с помощью сервиса Tilda"
- Сделаем лендинг на Тильде по готовому прототипу
- Запускайте востребованные рынком продукты с 0
- практика на кейсах реальных компаний
Ступень 1: "Навыки для Middle Product manager"
Блок 1: Навыки Middle Product для планирования и развития продукта
Блок 2: DataDriven и аналитический подход
Блок 3: Прототипирование и Figma для продактов
Блок 4: NoCode-инструменты и cоздание MVP
Блок 5: Hard skills — A/B-тестирование и Unit-экономика
Блок 6: Анализ данных: SQL, дашборды и визуализация данных
Блок 7: Soft skills для продакта и работа со стейкхолдерами
Ступень 2: "Специализация и создание продуктов с 0"
Блок 1: Специализация Mobile Product manager
Блок 2: Специализация Product Marketing manager
Блок 3: Специализация Technical&ML Product manager
Блок 4: Специализация: Отраслевая специфика
Блок 5: Создание и запуск продуктов с 0
Ступень 3: "Базовые навыки Senior Product & CPO"
Блок 1: Инструменты аналитики и визуализации
Блок 2: Работа над стратегией
Блок 3: Управление бюджетами и финансами
Блок 4: Управление командой продактов
Блок 5: Мобильная и маркетинговая аналитика
Блок 6: Дипломная работа и помощь с трудоустройством
- Выбор новичков
- для освоения базы продуктового менеджмента
- практика на кейсах реальных компаний и стажировки
- прокачиваем hardskills, помогаем с трудоустройством
Ступень 1: "Базовые навыки"
Блок 1: Базовые навыки и продуктовый подход
Блок 2: Менеджмент команды и Agile
Блок 3: Работа с пользователями и CustDev
Блок 4: DataDriven и аналитический подход
Блок 5: Работа с руководителем и защита своих идей
Ступень 2: "Навыки для Middle Product manager"
Блок 1: Планирование задач и развития продукта
Блок 2: Прототипирование и Figma для продактов
Блок 3: NoCode-инструменты и создание MVP
Блок 4: Hard skills — A/B-тестирование и Unit-экономика
Блок 5: Анализ данных: SQL, дашборды и визуализация данных
Блок 6: Soft skills для продакта и работа со стейкхолдерами
- выбор junior специалистов
- для прокачивания hard-skills
- практика на кейсах реальных компаний и стажировки
Ступень 1: "Работа с пользователями и инструменты исследований"
Блок 1: Пользовательские исследования
Блок 2: Развитие продукта
Блок 3: Запуск продукта
Блок 4: Фреймворки и метрики продукта
Ступень 2: "Работа с данными для руководителей"
Блок 1: Язык запросов SQL
Блок 2: Основы работы с базами данных
Блок 3: Tableau как инструмент анализа и визуализации
Блок 4: Подготовка и проведение А/В тестов
Ступень 3: "Работа с финансами (Unit-экономика, P&L, бюджеты)"
Блок 1: Бюджеты и Стратегия
Блок 2: Работа с метриками
Блок 3: Визуализация и прогнозироване в Google Sheets
Блок 4: Инструменты акселерации роста продукта
- Освоите необходимый набор знаний и навыков для роста до Senior Product и CPO
- Курс можно проходить со своей скоростью на нашей платформе
- По ходу курса мы помогаем вам с трудоустройством и подготовкой к собеседованиям
- Нетворкинг: общение внутри группы курса и поддержка ментора
Ступень 1: "Навыки Senior Product & CPO"
Блок 1: Работа над стратегией
Блок 2: Управление бюджетами и финансами
Блок 3: Управление командой продактов
Блок 4: Инструменты аналитики и визуализации
Ступень 2: "DataDriven подходы и запуск новых направлений"
Блок 1: Запуск новых направлений
Блок 2: Мобильная и маркетинговая аналитика
Блок 3: Аналитика для руководителей
Блок 4: Менеджмент и лидерство
Блок 5: Дипломная работа
Урок 1: "Знакомство с проджект менеджером"
Урок 2: "Инициация и планирование проекта"
Урок 3: "Начало работы над проектом"
Урок 4: "Формирование команды"
Урок 5: "Управление командой и проектом"
Урок 6: "Работа с подрядчиками"
Урок 7: "Коммуникации с заказчиком"
Урок 8: "Методологии управления"
Урок 9: "Инструменты управления проектом. Таск-трекеры. Планирование и контроль"
Урок 10: "Управление стоимостью проекта"
Урок 11: "Рост и мотивация"
Дипломная работа
- Выберете и освоите одну из 4 востребованных IT-профессий
- Начнете работать удаленно
- В среднем мы трудоустраиваем за 2,5 месяца
- Часть оплаты после трудоустройства
Ступень 1: Определяемся с профессией
Блок 1. Основы Digital и IT
Блок 2. Пробуем профессию программиста / тестировщика
Блок 3. Пробуем профессию менеджера и аналитика
Блок 4. Пробуем профессию маркетолога
Блок 5. Карьерная консультация для выбора профессии
Ступень 2: Изучаем профессию
Блок 1. Знакомство с профессией
Блок 2. Инструментарий профессии, практика и стажировки
Блок 3. Подготовка дипломных работ и портфолио
Ступень 3: Собеседования и трудоустройство
Блок 1. Подготовка резюме
Блок 2. Устройство в компанию и на удаленную работу
Блок 3. Помощь на испытательном сроке
Урок 1. Кто такой продакт
Урок 2. Процессы в продуктовой команде
Урок 3. Управление командой и проектом
Урок 4. Методологии управления
Урок 5. Инструменты управления
Урок 6. Управление стоимостью проекта
Урок 7. Приоритизация
Урок 8. Стратегия и видение продукта
Урок 9. Soft skills для продакта
Урок 10. Принципы и подходы customer development
Урок 11. Прикладная аналитика
Урок 12. Управление продуктом на основе модели Lean Canvas
Урок 13. HADI циклы
Урок 14. Основы работы в Google Sheets
Урок 15. Базовые вычислительные функции и формулы
Урок 16. A/B тестирование
Урок 17. Growth hacking
Урок 18. Документы продакт-менеджера
Урок 19. Быстрая проверка гипотез и MVP
Урок 20. Мокапы, UI и CustDev
Сдача диплома
Урок 1: Проектирование
Урок 2: Онбординг
Урок 3: Мобильная аналитика и A/B тесты
Урок 4: Создание и тестирование прототипа мобильного приложения
Урок 5: Понимание технических аспектов мобильного приложения
Урок 6: Промоутирование мобильного приложения существующей аудитории
Урок 7: Работа с App Store и Google Play
Урок 8: Мобильный маркетинг
Урок 9: Принципы и подходы Customer Development
Урок 10: "Управление стоимостью проекта"Инструменты Jobs To Be Done, Impact Mapping и User Story MappingУрок 11: "Рост и мотивация"
Урок 11. Быстрая проверка гипотез и MVP
Урок 12: Инструменты No-Code
Урок 13: Знакомство с Bubble
Урок 14: Базовые действия с Figma
Урок 15: Знакомство с кривыми
Урок 16. Отрисовка элементов интерфейса
Урок 17: Локальные библиотеки
Урок 18: Прототипирование и анимация
Урок 19: Soft skills для продакта
Урок 20: Защита своего проекта и идей перед руководителями
Диплом
Урок 1: Определение бизнесовых точек роста компании, в которых может помочь ML
Урок 2: AI-продукты и машинное обучение
Урок 3: Чек-лист внедрения ML-задач в компании и команде аналитика
Урок 4: Создание и тестирование прототипа мобильного приложения
Урок 5: Лучшие практики работы с BigData/ML-командой
Урок 6: Workshop: создание и запуск датасета
Урок 7: Валидация бизнес-результатов запуска AI/ML функциональности
Урок 8: Technical Product Manager
Урок 9: Введение в блок SQL
Урок 10: Извлечение данных и операторы
Урок 11. Фильтрация данных и условия
Урок 12: Знакомство с машинным обучением
Урок 13: Введение в нейронные сети
Урок 14: Введение (рекомендательные системы)
Урок 15: Методологии анализа больших данных и организации команды. CRISP-DM
Урок 16. Культура сбора и источники данных / Улучшение качества работы с данными
Урок 17: Основы работы в Hadoop и MapReduce
Урок 18: Основы архитектуры хранения и обработки больших данных, виды обработки и масштабирования
Урок 19: Soft skills для продакта
Урок 20: Защита своего проекта и идей перед руководителями
Диплом
Урок 1: "Анализ целевой аудитории и конкурентов"
Урок 2: "Введения в инструменты исследований"
Урок 3: "Мокапы - как продумывать UI"
Урок 4: "Принципы и подходы Customer Development"
Урок 5: "Тренажёр CustDev и практика "в полях" на реальных кейсах"
Урок 6: "Быстрая проверка гипотез и MVP"
Урок 7: "Инструменты NoCode"
Урок 8: "Как проверять гипотезы без программирования"
Урок 9: "Проектирование мобильного приложения"
Урок 10: "Как сделать конверсионный Onboarding"
Урок 11: "Создание прототипа мобильного приложения"
Урок 12: "Создание прототипа в Tilda"
Урок 13: "Работа в Zero-Block"
Урок 14: "Принципы дизайна и UX для прототипов"
Урок 15: "Figma для проектирования прототипов"
Урок 16: "Figma: работа с кривыми"
Урок 17: "Figma: отрисовка элементов интерфейса"
Урок 18: "Use case подход"
Урок 19: "Инструменты Jobs To Be Done"
Урок 20: "Impact Mapping"
Урок 21: "Изучение подхода User Story Mapping и разбор кейсов"
Урок 22: "Работа с Customer Journey Map"
Урок 23: "Управление продуктом на основе модели Lean Canvas"
Урок 24: "HADI циклы в улучшении продукта"
Урок 25: "Основные типы бизнес-метрик"
Урок 26: "Перезапуски"
Урок 27: "Soft skills для продакта"
Урок 28: "Полезные приложения и программы"
Урок 29: "Защита своего проекта"
Урок 30: "Подготовка качественных слайдов"
Урок 31: "Дизайн-мышление"
Урок 32: "Growth hacking: как быстро растить свой продукт"
Блок 33: "Feature Adoption"
- Освоим инструменты для описания стратегии и видения продукта
- Научимся изучать стадии наступающих и заканчивающихся трендов в индустрии
- Познакомимся с шаблонами, помогающими структурировать все составляющие бизнеса
Блок 2: «Приоритизация и принятие решений»
- Определим цели компании и научимся оценивать фичи
- Познакомимся с иерархией метрик и инструментами для сбора идей для приоритизации
- Изучим прикладные инструменты: Impact mapping, Poker planning, RICE
Блок 3: «Инструменты Jobs To Be Done и User Story Mapping»
- Изучим разницу между Jobs-as-progress vs Job-as-activity,
- Разберем конкурентов через призму работ,
- Научимся проводить JTBD-исследования,
- Разберемся в подходе User Story и критериях готовности
Блок 4: «Дизайн-мышление для продакта»
- Разберемся, что такое дизайн-мышление
- Поймем его ограничения и условия применимости
- Рассмотрим все этапы процесса дизайн-мышления и его инструменты
Блок 5: «OKR и среднесрочное планирование»
- Что такое OKR, зачем он нужен и где применяется?
- Рассмотрим основные правила и алгоритм составления OKR
- Обсудим отличия OKR от KPI, связь OKR и метрик продукта
Блок 6: «Стратегическое мышление для продакта»
- Изучим инструменты стратегического мышления
- Поймем, как выбираться из рутины ежедневных мелких задач
- Определим, что повышает ценность продакта в компании
Блок 7: «Работа с командой»
- Изучим, как происходит найм
- Освоим инструменты мотивации
- Поймем, как оценивать, обучать и развивать сотрудников
- Выясним, как адаптироваться в существующую команду и как развивать лидерство
- Научимся работать в распределенной команде
Блок 8: «Работа со смежными подразделениями»
- Узнаем, зачем нужны «смежники» и почему без них нельзя
- Определим, как работать с другими отделами, у которых свои KPI
- Создадим framework и визуализацию процесса взаимодействия
Блок 9: «Как защищать проект у команды и стейкхолдеров»
- Поймем, почему важно уметь защищать проекты у команды и стейкхолдеров
- Разберемся в этапах подготовки к защите проекта
- Научимся презентовать проект
- кейсы Growth
- ключевые инструменты, работа над онбордингами и виральностью
- разбор типовых ошибок
Блок 2: "Нюансы когортного анализа и ABCDX-сегментации"
- инструмент ABCDX-сегментации
- применимость когортного анализа
- практика по сегментации и когортам
Блок 3: "Принципы и подходы Customer Development"
- разбор типовых кейсов
- алгоритм и шаблон подготовки и проведения интервью с пользователями
- нюансы CustDev
Блок 4: "Приоритизация как супер-сила продакта"
- быстрые и медленные способы приоритизации
- ROI-приоритизация с учётом рисков
- как максимизировать вероятность успеха фичи
Блок 5: "Быстрая проверка MVP и гипотез"
- быстрое прототипирование и MVP
- инструменты качественной и количественной проверки идей
- ускорение цикла проверки гипотез
Блок 6: "Feature adoption"
- подходы Feature Adoption
- применимость подхода и разбор кейсов
- ключевые процессы для внедрения подхода
Блок 7: "Как проверять гипотезы без программирования (Zero coding)"
- инструменты ZeroCoding: Glide, Bubble, Integromat
- сбор с 0 мобильного приложения за 15 минут
- использование NoCode для валидации идей
Блок 8: "Стратегическое мышление для продакта"
- переход от фичей к метрикам и направлениям
- построение команды Growth
- построение стратегии роста продукта
Урок 1: Введение в блок SQL
Урок 2: Извлечение данных и операторы
Урок 3: Фильтрация данных и условия
Урок 4: Преобразование данных и операции в SQL
Урок 5: Сортировка данных и работа с датой и временем
Урок 6: Группировка данных
Урок 7: Введение в базы данных
Урок 8: Объединение таблиц
Урок 9: Подзапросы SELECT и FROM
Урок 10: Подзапросы JOIN и WHERE
Урок 11: Обновление, добавление и удаление данных
Урок 12: Создание, изменение и удаление таблиц
Урок 13: Операции с текстом и оконные функции
Урок 14: Ускорение и оптимизация запросов, табличные выражение
Урок 15: Итоговый проект LEGO
Урок 16: Закрепление практики по SQL
Урок 17: Работа с дашбордами
Урок 18: Введение и знакомство с архитектурой Tableau
Урок 19: Модели данных и табличные вычисления
Урок 20: Параметры и уровни детализации Tableau
Урок 21: Псевдонимы, сортировка, Actions
Урок 22: Разработка дашбордов
Урок 23: Tableau и SQL
Урок 24: SQL в Google Sheets и Excel
Урок 25: Введение в Power BI
Урок 26: Power Query: получение и визуализация данных
Урок 27: Модель данных в Power BI
Урок 28: DAX
Урок 29: Работа с отчетами и визуализация данных
Урок 30: Power BI Service и создание дашбордов
Урок 31: Power BI и SQL
Диплом
- Создание объектов
- Работа с текстом
- Использование изображений
Урок 2: "Работа с кривыми"
- Работа с масками
- Основная тема
Урок 3: "Отрисовка элементов интерфейса"
- Работа со слоями
- Smart-selection
- Arrage, Align, Distribute
Урок 4: "Локальные библиотеки"
- Цвет в библиотеке
- Текст в библиотеке
- Базовые компоненты
Урок 5: "Прототипирование и анимация"
- Связывание экранов в прототип
- Простейшая анимация перехода между экранами
- Smart-animate
Урок 6: "Констрейнты и компоненты"
- Автолейаут
- Компоненты
- Констрейнты и сетки
Урок 7: "Варианты и библиотеки"
- Варианты компонентов
- Библиотеки
- Основы дизайн-систем
Урок 8: "Figma Community"
- Введение в комьюнити Figma
- UI-киты и шаблоны
- Плагины
- Работа с текстом, перенос текста в spreadsheets
- Как почистить отступы
- Плагины с иконками
- Выделение слоев
- Скриптинг
Урок 9: "Подготовка макетов для работы в команде"
- Отрисовать UML схему выбранного сервиса
- Плагин Auto Flow
Дипломная работа
- Сдача дипломной работы
- Помощь в подготовке резюме и прохождению тестовых заданий
- Преимущества Google Sheets перед Excel
- База для работы с Google Sheets
- Лайфхаки работы с ячейками, строками и столбцами в Google Sheets
Урок 2: "Сводные таблицы"
- Настройка сводных таблиц
- Простейшие вычислительные формулы
- Формат данных после вычисления
Урок 3: "Форматирование данных"
- Объединение и выделение ячеек
- Заливка цветом
- Условное форматирование
Урок 4: "Визуализация данных"
- Графики и диаграммы: какие для чего лучше использовать
- Обязательные параметры
- Наводим красоту: что еще можно настроить
Урок 5: "Базовые вычислительные функции и формулы"
- Функции для простых арифметических действий
- Протягивание формул по ячейкам
Урок 6: "Логические функции и инструменты"
- Фильтрация данных
- Функции И, ИЛИ, ЕСЛИ
Урок 7: "Текстовые функции и инструменты"
- Проверка данных
- Базовые текстовые функции
- Регулярные выражения
Урок 8: "Работа с диапазонами"
- Обработка ошибок
- Функция ВПР
Урок 9: "Массивы"
- Одномерные и двумерные массивы
- Функции ArrayFormula, ROW, COLUMN
Урок 10: "Прогнозирование"
- Прогнозирование данных
- Функции FORECAST и TREND
- Построение линии тренда на диаграмме
Дипломная работа
- Сдача дипломной работы
- Помощь в подготовке резюме и прохождению тестовых заданий
Ступень 1: Продуктовая аналитика
- Продуктовая аналитика
- Google Sheets и Excel для задач аналитики
- SQL для анализа данных
- Веб-аналитика и аналитика мобильных приложений
- Проведение исследований и анализ пользовательских сценариев
Ступень 2: Применение на прикладных проектах и продвинутые инструменты анализа данных
- A/B-тестирование
- Мат. статистика и математика для аналитика
- Unit-экономика и работа с данными
- Python
- Использование Power BI и визуализация данных
- Работа с Tableau и дашбордами
Ступень 3: Специализация и погружение в Data Science
- Специализация: Data Scientiest
- Специализация: Маркетолог-аналитик
- Специализация: Бизнес-аналитик
- Специализация: Системный аналитик
- Дипломная работа и помощь с трудоустройством
Блок 1: "Получение и подготовка данных: SQL"
- Введение в блок SQL
- Извлечение и фильтрация данных
- Преобразование, сортировка и группировка данных
- Введение в базы данных
- Объединение таблиц
- Вложенные запросы
- Обновление, добавление и удаление данных
- Создание, изменение и удаление таблиц
- Advanced
- Обзор основных программ
Блок 2: "Python для анализа данных"
- Введение в Python
- Типы данных, функции, классы, ошибки
- Строки, условия, циклы
- Списки и словари в Python
- Пакеты, файлы, Pandas
- Визуализация данных
- Базы данных и статистика
- Многопоточность
- Веб-сервер flask и контроль версий GIt
- Итоговый проект
Блок 3: "Построение Machine Learning моделей"
- Знакомство с машинным обучением
- Линейная регрессия и бинарная классификация
- Построение надежных стратегий валидации - важность локальной валидации
- Решающие деревья
- Бутстрап, Бэггинг и случайный лес
- Feature Engineering, Feature SelectionГрадиентный бустинг
- Воркшоп: предсказание оттока и прогноз продаж
- А/B тестирование
- Обучение без учителя
- Воркшоп: скоринг кредитного портфеля
Блок 4: "Нейронные сети и NLP"
- Введение в нейронные сети
- Обучение нейросетей
- Глубокое обучение на практике
- Дополнительные возможности Tensorflow + Keras
- Свёрточные нейронные сети
- Введение в NLP, понятие ембеддинга
- Рекурентные нейронные сети
- Нейросети с вниманием, трансформеры
- Metric learning, обучение без учителя
- Обучение с подкреплением в нейросетях
- Итоговый проект
Блок 5: "Рекомендательные системы"
- Введение
- Метрики и бейзлайны
- Матричное разложение
- Рекомендации через поиск ближайших соседей
- Гибридные рекомендательные системы
- Итоговый проект
Блок 6: Дипломная работа и помощь с трудоустройством
- Работа над дипломным проектом для портфолио
- Подготовка резюме
- Подготовка к собеседованию
- Финальная защита и консультации
Ступень 1. DataDriven подходы
- Блок 1. DataDriven и аналитический подход
- Блок 2. Google Sheets и Excel для задач аналитики
- Блок 3. SQL для анализа данных
- Блок 4. Работа с дашбордами и визуализация данных
- Блок 5. Проведение исследований и анализ пользовательских сценариев
Ступень 2. Продуктовый подход
- Блок 1. Продуктовый подход и навыки
- Блок 2. Работа с пользователями (CustDev, CJM)
- Блок 3: Hard skills — A/B тестирование и Unit- экономика
- Блок 4: Дизайн-мышление
- Блок 5: Дипломная работа
Блок 1: "Python и обработка 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 2: "Работа с Power BI"
- Введение в Power BI2
- Power Query. Получение и преобразование данных
- Модель данных в Power BI4
- DAX5
- Работа с отчетами, базовые принципы визуализации данных
- Power BI Service и создание дашборда
- Power BI и Python
- Итоговый проект
Блок 3: "SQL для анализа данных"
- Введение в блок SQL
- Извлечение и фильтрация данных
- Преобразование и сортировка данных
- Группировка данных
- Введение в базы данных
- Объединение таблиц
- Вложенные запросы
- Обновление, добавление и удаление данных
- Создание, изменение и удаление таблиц
- Advanced
- Обзор основных программ
Блок 4: "Tableau"
- 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
Блок 5: "Python и построение Machine Learning моделей"
- Знакомство с машинным обучением
- Линейная регрессия
- Бинарная классификация
- Построение надежных стратегий валидации - важность локальной валидации
- Решающие деревья
- Бутстрап, Бэггинг и случайный лес
- Feature Engineering, Feature Selection
- Градиентный бустинг
- Воркшоп: предсказание оттока клиентов и прогноз продаж
- A/B тестирование
- Обучение без учителя
- Воркшоп: скоринг кредитного портфеля
Блок 6: "Нейронные сети и NLP"
- Введение в нейронные сети
- Обучение нейросетей
- Глубокое обучение на практике
- Дополнительные возможности Tensorflow + Keras
- Свёрточные нейронные сети
- Введение в NLP, понятие ембеддинга
- Рекурентные нейронные сети
- Нейросети с вниманием, трансформеры
- Metric learning, обучение без учителя
- Обучение с подкреплением в нейросетях
Блок 7: "Рекомендательные системы"
- Введение
- Метрики и бейзлайны
- Матричное разложение
- Рекомендации через поиск ближайших соседей
- Гибридные рекомендательные системы
Блок 8: Дипломная работа и помощь с трудоустройством
- Работа над дипломным проектом для портфолио
- Подготовка резюме
- Подготовка к собеседованию
- Финальная защита и консультации
Часть 1: "Ключевые задачи и инструменты аналитика"
- Урок 1: "Роль и место аналитика в команде"
- Урок 2: "Lean Canvas "
- Урок 3: "HADI циклы"
- Урок 4: "Основные типы бизнес-метрик "
- Урок 5: "Декомпозиция метрик: иерархия метрик и пирамида метрик
Часть 2: "Инструмент SQL для получения и анализа данных"
- Урок 6: "Введение в блок SQL"
- Урок 7: "SQL: Извлечение и фильтрация данных (часть 1)"
- Урок 8: "SQL: Извлечение и фильтрация данных (часть 2)"
- Урок 9: "SQL: Преобразование и сортировка данных (часть 1)"
- Урок 10: "SQL: Преобразование и сортировка данных (часть 2)"
- Урок 11: "Группировка данных"
Часть 3: "SQL и Excel для обработки и визуализации данных"
- Урок 12: "Введение в базы данных"
- Урок 13: "SQL: Объединение таблиц"
- Урок 14: "SQL: Вложенные запросы (подзапросы)"
- Урок 15: "SQL: Обновление, добавление и удаление данных"
- Урок 16: "SQL: Создание, изменение и удаление таблиц"
- Урок 17: "SQL: Advanced"
- Урок 18: "Итоговый проект "
- Урок 19: "Бонусный урок "
Часть 4: "Дипломная работа и помощь с трудоустройством"
- Урок 1: "Введение в Python"
- Урок 2: "Типы данных, функции, классы, ошибки"
- Урок 3: "Строки, условия, циклы"
- Урок 4: "Списки и словари в Python"
- Урок 5: "Пакеты, файлы, Pandas - начало"
- Урок 6: "Pandas: продолжение"
- Урок 7: "Визуализация данных"
- Урок 8: "Работа с базами данных"
- Урок 9: "Многопоточность"
- Урок 10: "Веб-сервер flask и контроль версий GIt"
- Урок 11: "Итоговый проект"
- Лекция 1: "Введение в блок SQL"
- Лекция 2: "SQL: Извлечение данных и операторы
- Лекция 3: "SQL: Фильтрация данных и условия"
- Лекция 4: "SQL: Преобразование данных и операции в SQL"
- Лекция 5: "SQL: Cортировка данных и работа с датой/временем"
- Лекция 6: "Группировка данных"
- Лекция 7: "Введение в базы данных"
- Лекция 8: "SQL: Объединение таблиц"
- Лекция 9: "SQL: Подзапросы SELECT и FROM"
- Лекция 10: "SQL: Подзапросы JOIN и WHERE"
- Лекция 11: "SQL: Обновление, добавление и удаление данных"
- Лекция 12: "SQL: Создание, изменение и удаление таблиц"
- Лекция 13: "SQL: Операции с текстом и оконные функции"
- Лекция 14: "SQL: Ускорение и оптимизация запросов, табличные выражения"
- Лекция 15: "Итоговый проект"
- Лекция 16: "Закрепление практики по SQL"
- Лекция 17: "Работа с дашбордами"
- Лекция 18: "Tableau: знакомство с инфраструктурой Tableau"
- Лекция 19: "Модели данных и Табличные вычисления"
- Лекция 20: "Tableau: Параметры и уровни детализации"
- Лекция 21: "Tableau: Псевдонимы, сортировка, Actions"
- Лекция 22: "Разработка дашбордов. Настройка взаимодействия между визуализациями"
- Лекция 23: "SQL и Tableau"
- Лекция 24: "SQL и Google Sheets, Excel"
- Лекция 25: "Введение в Power BI"
- Лекция 26: "Power Query. Получение и преобразование данных"
- Лекция 27: "Модель данных в Power BI"
- Лекция 28: "Анализ данных на DAX: синтаксис языка, базовые функции"
- Лекция 29: "Визуализация данных: работа с отчетами, базовые принципы визуализации"
- Лекция 30: "Визуализация и работа с дашбордами: Power BI Service, создание и оформление дашбордов"
- Лекция 31: "Визуализация и работа с дашбордами: Power BI Service, создание и оформление дашбордов"
Урок 1: "Проверка гипотез и поиск точек роста с помощью A/B-тестирования"
- Как мы принимаем решения о продуктовых изменениях
- В чем уникальная особенность A/B тестов
- Преимущества и недостатки A/B тестирования
- Что можно тестировать и какие границы применимости у A/B тестов
Урок 2: "Основы математической статистики для A/B тестирования"
- "Что такое метод выборочных обследований
- Как доверительный интервал позволяет давать оценку неопределенности
- Как рассчитывать доверительные интервалы
- Как использовать доверительные интервалы к unit-экономике"
Урок 3: "Статистический тест для оценки результатов A/B эксперимента"
- Как устроен статистический тест на различия параметров выборок
- Как уровень доверия связан с вероятностью получить ложноположительный результат
- Что такое мощность теста
- Как рассчитать необходимый размер
Урок 4: "Цель и метрики A/B теста"
- Гипотеза в основе A/B теста
- Целевая метрика A/B теста
- Какие бывают метрики
- Вспомогательные и контрольные метрики
- Процедура принятия решения
Урок 5: "Практическая реализация A/B теста"
- Объект рандомизации
- Аудитория эксперимента
- Инфраструктура для экспериментирования
- Жизненный цикл теста
- Тестирования в нативных приложениях
- Тестирование когда данных мало (например, B2B)
Урок 6: "Продвинутые методики тестирования"
- A/A тесты
- Мультивариантные тесты и двухэтапное тестирование
- Тест на не-ухудшение метрики
- Сколько тестов может идти одновременно
- Альтернативные методики тестирования
- Синтетические метрики на основе ML
- Тестирование решений на основе ML
- Многорукие бандиты
Урок 7: "Инструменты для A/B тестирования"
- Подготовка данных для A/B-тестов
- Анализ результатов A/B-тестов
- Используемые инструменты и практика
Лекция 1: "Unit-экономика"
- когортный подход к расчётам
- расчёт Unit-экономики продукта
- моделирование и поиск узких мест в продукте
Лекция 2: "Нюансы когортного анализа и ABCDX-сегментации"
- инструмент ABCDX-сегментации
- применимость когортного анализа
- практика по сегментации и когортам
Лекция 3: "Работа с P&L и бюджетами"
- подходы к бюджетированию продукта
- расчёт P&L по команде и по компании
- финансовая документация
Лекция 4: "Прикладная аналитика"
- подходы к продуктовой аналитике
- лайфхаки используемых инструментов
- практика
Лекция 5: "Декомпозиция метрик и работа с кастомными метриками"
- подход кастомных метрик
- способы декомпозиции метрик
- практика по построению метрик
Лекция 6: "Growth hacking"
- кейсы Growth
- разбор типовых ошибок
- ключевые инструменты и структура Growth команды
Лекция 7: "Как сделать конверсионный Onboarding"
- разбор кейсов онбордингов
- походы к проектированию онбордингов
- поиск кратный точек роста в онбординге
Лекция 8: "Монетизация продуктов"
- ключевые типы монетизации продуктов
- выбор типа монетизации под продукт
- состав команды Монетизации и принципы работы
Урок 1: "Введение в Power BI"
- Как изучать с 0?
- Чем полезен PowerBI и где применяется?
- Первая практика
Урок 2: "Power Query. Получение и преобразование данных"
- Учимся работать с получением и подготовкой данных
- Практика
Урок 3: "Модель данных в Power BI"
- Учимся правильно собирать модели данных для последующей визуализации и анализа
- Практика
Урок 4: "Анализ данных на DAX: синтаксис языка, базовые функции"
- Практикуем и изучаем синтаксис и языковые конструкции
- Создание мер и столбцов, работа с числами,
- Базовые функции (SUM, MIN, MAX, CALCULATE)
Урок 5: "Визуализация данных: работа с отчетами, базовые принципы визуализации"
- Строим и визуализируем отчёты
- Разбираемся с базовыми принципами визуализации данных
- Практика
Урок 6: "Визуализация и работа с дашбордами: Power BI Service, создание и оформление дашбордов"
- Изучаем PowerBI Service
- Создаём первые дашборды и изучаем возможности их оформления
Урок 7: "Power BI и Python"
- Разбираемся как связываются Python и Power BI
- Нюансы и практика подобной работы с данными
Урок 8: "Итоговый проект"
- Вспоминаем пройденный материал
- Обрабатываем данные с помощью Power Query и применим Python
- Строим простые связи в модели данных,
- Воспользуемся DAX и построим графики
Урок 9: "Tableau: знакомство с инфраструктурой Tableau. Загрузка данных. Первый дашборд"
- Быстрый старт с инструментом Tableau
- Изучаем загрузку данных в Tableau
- Практика по созданию дашбордов
Урок 10: "Модели данных и Табличные вычисления"
- Рассмотрим логическое и физическое объединение данных
- Иерархии Tableau
- Попрактикуемся в разного рода фильтрах
- Делаем несколько вычисляемых полей, табличных и посмотрим как работают быстрые вычисления
- Создаем иерархию
Урок 11: "Tableau: Параметры и уровни детализации"
- Рассмотрим создание, изменение и удаление параметров
- Кейсы использования параметров
- Типы выражений уровня детализации с примерами
Урок 12: "Tableau: Псевдонимы, сортировка, Actions"
- Разбираемся с ключевыми функциями
- Практика работы с функциями Tableau
Урок 13: "Разработка дашбордов. Настройка взаимодействия между визуализациями"
- Подходы к созданию дашбордов и визуализации
- Сложные операции с дашбордами
- Бережно практикуем и закрепляем материал
Блок 1: "Python, быстрый старт: типы данных, функции, классы, ошибки"
- Введение в Python
- Типы данных, функции, классы, ошибки
Блок 2: "Python, быстрый старт: строки, условия, циклы, списки и словари"
- Строки, условия, циклы
- Списки и словари в Python
Блок 3: "Библиотеки для анализа данных: Pandas"
- Пакеты, файлы, Pandas – начало
- Pandas – продолжение
Блок 4: "Библиотеки для анализа данных: визуализация"
- Библиотеки визуализации данных
- Практика
Блок 5: "Знакомство с машинным обучением"
- Задачи машинного обучения
- Ключевые инструменты Machine Learning и их применени
Блок 6: "Основные модели машинного обучения: линейная регрессии"
- Что такое модели машинного обучения?
- Линейная регрессия
- Практика
Блок 7: "Бинарная классификация"
- Алгоритм бинарной классификации данных
- Применение на задачах
Блок 8: "Валидация. Почему это важно"
- Проблема переобучения и недообучения
- Валидация на отложенной выборке
- KFold и Stratified KFold валидация
Блок 9: "Решающие деревья"
- Определение и процесс построения решающего дерева
- Принцип работы дерево с количественными и категориальными признаками
- Сравнение дерева решений с линейными моделями
Блок 10: "Feature Engineering, Feature Selection"
- Состав Feature Engineering
- Базовые подходы к созданию признаков
- Состав Feature Selection
- Разбор кейсов
Блок 11: "Предсказание оттока клиентов и прогноз продаж"
- Разбор кейса
- Практическая задача по предсказанию оттока пользователей
- Практика и применение алгоритмов
Блок 12: "Воркшоп: скоринг кредитного портфеля"
- Разбор кейса и нюансов
- Практическая задача
Освоить сферу с нуля, получить глубинные знания, выбрать специализацию и закрепиться в сфере (9-16 месяцев). Гарантия трудоустройства.
Курс
Освоить базу и основную необходимую информацию для входа в профессию (6 месяцев). Помощь с трудоустройством.
Мини-курс
Изучить отдельный навык или инструмент. Быстро получить выжимку информации или закрыть отдельные пробелы в знаниях (2-4 месяца). Помощь с трудоустройством.
- Знакомство с языком Java и инструментами
- Переменные и типы данных в Java
- Циклы и языковые конструкции в Java
- Работа с массивами
- Классы и объекты (Часть 1)
- Классы и объекты (Часть 2)
- Обработка исключений
- Строки и регулярные выражения
- Первая программа на Java
- Бонусный урок. Разбираем Домашние задания
Блок 2: "Java Core"
- Знакомство с алгоритмами
- Введение в коллекции: списки, стеки и очереди
- Коллекции: map, set
- Stream api, lambda, optional
- Домашнее задание по коллекциям Java
- Generic-типы. Runtime, wildcards & PECS
- Работа с памятью JVM
- Знакомство с Linux
- Продолжение знакомства с Linux
- Работа с файлами. Адаптер и декоратор
- Домашнее задание: консольная утилита для поиска по файлу
- Сериализация.Взаимодействие сервисов, бинарная сериализация, xml, json, yaml
- Работа с сетью. UPD, TCP/HTTP, OSI
- Домашнее задание: работа с сетью и API
- Java библиотека NIO. Отличия IO и NIO
- Многопоточное программирование в Java. Синхронизация, классы concurrent.
- Рефлексия в Java. Создание аннотаций
Блок 3: "Работа с Git и Spring Framework"
- Системы контроля версий. Версионирование кода, совместная разработка, CSV
- Git & GitHub. Git, Commit, Ветки, слияние веток и разрешение конфликтов, GitHub, Командная работа, Код ревью
- Системы автоматической сборки Java-проектов
- Inversion of control / Dependency Injection
- Что такое Spring framework и зачем он нужен?
- pring Application Context – от XML до Groovy
- Spring Web. REST-архитектура и контроллеры
- Сервера, Tomcat
- MVC & Spring Boot. Архитектура Веб Сервиса, MVC, Spting Boot
- Основы HTML. Язык разметки страницы
- CRUD приложение. Create, Read, Update, Delete application
- Введение в блок SQL
- Извлечение и фильтрация данных
- Преобразование и сортировка данных
- Базы данных, Подключение, запуск instance / JDBC
- Развиваем проект и добавляем в БД (делаем todo)
Блок 4: "SQL и базы данных"
- Группировка данных
- Введение в базы данных
- Объединение таблиц
- Подзапросы
- Обновление, добавление и удаление данных
- Создание, изменение и удаление таблиц
- Advanced
- PostgreSQL + примеры
- Реляционные базы данных PostgreSQL
- Транзакции и уровни изоляции + Индексы
- Spring JDBC / JOOQ
- Hibernate (теория)
- Hibernate (практика) Spring-data
Блок 5: Дипломная работа и помощь с трудоустройством
- Работа над дипломным проектом для портфолио
- Подготовка резюме
- Подготовка к собеседованию
- Финальная защита и консультации
- Чем занимаются Java-программисты
- Как быстро освоить профессию с 0
- История языка и платформы Java
- Принципиальные особенности платформы Java
- Принципиальные особенности языка Java
- Переменные и типы переменных
- Область видимости
- Поля объектов класса
- Статические переменные
- Локальные переменные
Лекция 2: "Переменные и типы данных в Java"
- Параметры функций
- Область видимости
- Стандарты именования
- Примитивные типы
- Ссылочные типы
- Ссылочные типы
- Изменение значения по ссылке
- Использование памяти
- Как JVM использует память
- Stack, Heap, JMM
Лекция 3: "Циклы и языковые конструкции на Java"
- Условные конструкции
- if / if-else
- switch
- Циклы
- for / for-each
- while
- do-while
- Конструкции передачи управления
- break
- continue
- return
Лекция 4: "Работа с массивами"
- Что такое массив
- Создание и чтение массивов
- Создание и инициализация массивов
- Чтение содержимого массива
- Многомерные массивы
- Создание многомерных массивов
- Чтение содержимого многомерных массивов
- Дополнительная информация
- Класс java.util.Arrays
Лекция 5: "Классы и объекты ч.1"
- Класс и его составные части
- Точка входа
- Класс это шаблон
- Члены класса
- Методы класса
- Объекты
Лекция 6: "Классы и объекты ч.2"
- Наследование
- Наследование — возможность неявного переиспользовать код потомка
- Наследование членов
- Наследование методов
- Иерархия классов
- Переопределение методов
- Полиморфизм
Лекция 7: "Обработка исключений"
- Что такое исключения
- Процесс обработки исключений
- Типы исключений
- Нюансы работы с исключениями
- Практика по работе с исключениями
Лекция 8: "Строки и регулярные выражения"
- String в пакете java.lang
- Примеры на создание строк и их сравнение
- Сравнение строк: equals() или ==?
- Пример массив строк.
- Операторы + и += для String
- Форматирование строк. String.format\
- Перевод чисел в строки и обратно.
- Основные API для работы со строками
- Регулярные выражения
- Экранирование символов в регулярных выражениях
- примеры основных метасимволов
Лекция 9: "Первая программа на Java"
- Настройка IDEA
- Минимальные знания о jvm. Подключаем JDK
- Рекомендации по названиям классов, пакетов, методов и переменных.
- Точка входа в программу. Метод Main.
- Пример программы «Телефонный справочник».
- Пример программы «Калькулятор».
- Пример программы «Склад»
Лекция 10: "Разбор домашних заданий"
- Типовые ошибки
- Разбираем нюансы написания первых программ
- Обсуждаем как быстрее писать программы
- Дополнительная практика
- Как создать веб-страницу?
- Осваиваем язык HTML
- Необходимые тэги HTML
- Ваш первый сайт с помощью HTML
Урок 2: "Базовый CSS, селекторы и каскад"
- Правила CSS
- Как изменить внешний вид веб-страницы?
- Работа с селекторами
- Добавление стилей в HTML-документ
- Каскадность в CSS
Урок 3: "Продвинутый CSS, адаптивность и кроссбраузерность"
- Градиенты в CSS
- Как сделать анимацию?
- Как сделать так, чтобы страница не "тормозила"?
- Работа с адаптивностью вебсайта под мобильные устройства
- Добавление кроссбраузерности
Урок 4: "JavaScript. Основы языка, инструменты для разработки и отладки"
- Основы языка JavaScript
- Инструменты для работы с JavaScript
- Отладка кода на JavaScript
- Пишем первый код на JavaScript для вебсайта
Урок 5: "JavaScript. Объекты, массивы, функции"
- Объекты в JavaScript
- Работа с массивами
- Зачем нужны функции и как их полезно использовать?
- Создаём удобные функции для нашего вебсайта
Урок 6: "DOM-модель и работа со страницей"
- DOM-модель для HTML-страницы
- Поиск DOM-элементов по id, классам, тегам
- Как изменить свойства и атрибуты элементов веб-страницы?
- Консоль и инструменты разработчика в браузере
Урок 7: "JavaScript. Обработчики событий"
- Браузерные события
- Обработчики событий (click, mousedown, submit, ..)
- Частые ошибки и исправление проблем
- Улучшаем наш вебсайт с помощью обработки событий в JavaScript
Урок 8: "Взаимодействие с сервером"
- Подход Клиент-Сервер
- Получение данных с сервера
- Асинхронный JavaScript и XML (Ajax)
- Работа с запросом XMLHttpRequest, GET / POST
- Работа с JSON данными
Урок 9: "Дипломная работа и помощь с трудоустройством"
- Работа над дипломным проектом
- Подготовка резюме
- Подготовка к собеседованию
- Финальная защита и консультации
- Подход и методология DevOps
- Основные понятия DevOps и проблематика
- Жизненный цикл ПО
- Циклы и этапы разработки ПО
Урок 2: "Настройка рабочей среды. Инструментарий. Облачный аккаунт"
- Обзор ключевых инструментов DevOps
- Настройка рабочей среды
- Подготовка к первым запускам
Урок 3: "Linux: Bash, программирование. Основные сценарии использования"
- Основы Linux, разновидности Linux
- Работа с Bash и написание скриптов
- Основные сценарии использования Bash для DevOps
Урок 4: "Git, Gitlab. Создание веток, основные понятия"
- Git и знакомство с системами контроля версий
- Git: cоздание веток, основные понятия, клонирование, слияния, merge
- Знакомство с GitHub, GitLab. Создание и работа с репозиториями
Урок 5: "CI/CD. Jenkins. Знакомство и практика"
- Инструментарий и подходы CI и CD
- Изучаем Jenkins
- Практика и разбор кейсов CI/CD
Урок 6: "Контейнеризация. Знакомство с Docker. Docker hub и Docker registry"
- Подход контейнеризации
- Изучаем Docker и его использование в задачах DevOps
- Работа с Docker hub и Docker registry
Урок 7: "Упаковка приложений в Docker"
- Расширенные опции Docker
- Подходы к упаковке приложений
- Практика: Docker и упаковка приложений
Урок 8: "Ansible. Основные концепции и команды. Синтаксис YAML"
- Внедрение систем управления конфигурациями
- Ansible. Синтаксис YAML
- Ad-Hoc команды. Ansible playbook
Урок 9: "Введение в Python"
- Синтаксис
- Форматирование строк, следования, ветвления и циклы
- Создание и применение функций
Урок 10: "Типы данных, функции, классы, ошибки"
- Списки, множества, кортежи, словари
- Тернарный оператора и оператора is
- Трюки для повышения лаконичности кода
Урок 11: "Строки, условия, циклы"
- Строки, числа, логический типы
- Разбор кейсов быстрой проверки гипотез
- Основные ошибки при работе с пользователями
- Роль и место маркетолога в команде
- Основы маркетинга
- Анализ целевой аудитории и конкурентов
- Формирование УТП
- Performance-маркетинг
- Основы веб-аналитики
- Основные типы бизнес-метрик
- Сквозная аналитика
- Методы сегментации клиентов и целевой аудитории
Блок 2: "Контент-маркетинг"
- Стратегия и каналы маркетинга
- Основы контент маркетинга 2020
- Анатомия качественного контента
- Оптимизация контентаБлог для бизнеса
Блок 3: "Создание лендингов"
- Создание посадочных страниц
- Мастер-класс по созданию лендингов с помощью сервиса Tilda
Блок 4: "SMM-маркетинг"
- Как понять свою аудиторию? Анализ аудитории и конкурентов
- Как создавать идеи? Раскладываем идею на контент
- Основы создания рекламной графики для digital
- Как писать не уныло и рекламно
- Комьюнити-менеджмент
- Работа с блогерами
- Как набрать подписчиков с помощью бесплатных методов во всех соцсетях
- Создание рубрикатора и контент-плана для социальных сетей
Блок 5: "Таргетированная реклама"
- Что такое таргетированная реклама
- Выбираем сегменты ЦА и придумываем креативы
- Ретаргетинг, Look-alike и кастомные аудитории
- Запускаем, тестируем и оптимизируем рекламную кампанию
- Особенности продвижения компании во «ВКонтакте»
- Особенности продвижения компании в Facebook + Instagram
- Подсчет конверсий для разных объектов продвижения — Яндекс.Метрика и Google Analytics
- Рекламный кабинет «ВКонтакте» и рекламный кабинет myTarget
- Рекламный кабинет Facebook + Instagram
Блок 6: "SEO и Контекстная реклама"
- Инструменты для прогноза поискового трафика и других типов контекстных кампаний
- Конверсионные элементы лендинга и CTA-формы
- Семантическое ядро для контекстной рекламы: типы ключевых слов, операторы соответствия
- Яндекс.Директ
- Google Ads
Блок 7: "Веб-аналитика"
- Введение в digital-аналитику: основные понятия и инструменты
- Базовые настройки инструментов аналитики Google Analytics и Yandex Metrica
- GTM - особенности работы и основные возможности
Блок 8: "Другие каналы/инструменты"
- Стоит ли работать с СРА-каналом?
- Email marketing: основы, стратегии, KPIs, виды рассылок и практические механики
- Чат-боты
- Вебинары
- Подкасты: что как и зачем
- Видео маркетинг на YouTube
Дипломная работа и помощь с трудоустройством
- Работа над дипломным проектом для портфолио
- Подготовка резюме
- Подготовка к собеседованию
- Финальная защита и консультации
- Основные принципы работы алгоритмов рекламных систем.
- Чем таргетированная реклама отличается от других рекламных инструментов.
- Как определить ключевые метрики для рекламы.
- Что нужно для прогнозирования результатов.
- Какие креативы лучше работают.
Лекция 2: "Рекламный кабинет ВК"
- Узнаем, что такое рекламный кабинет ВК и как применять этот инструмент
Лекция 3: "Инструменты ретаргетинга ВК"
- Узнаем об инструментах ретаргетинга и технических особенностях сбора баз
Лекция 4: "Дизайн и копирайтинг для таргетированной рекламы"
- Как подходы к созданию дизайна для рекламы существуют
- Какие инструменты можно использовать, при создании креативов
- Что самое важное при написании рекламных текстов
- Как можно улучшить любой рекламный текст
Лекция 5: "Рекламный кабинет Facebook (Instagram)"
- Структура рекламного кабинета
- Основные принципы работы рекламных алгоритмов Facebook
- Виды оптимизации при создании кампаний
- Настройки при создании группы объявлений
- Настройки при создании объявлений
Лекция 6: "Лайфхаки Facebook и Instagram. Автоматизация процессов"
- Структура бизнес менеджера
- Функционал ads-менеджера
- Facebook пиксель
- Создание специально настроенных конверсий
- Раздел «аудитории» в Facebook
- Инструмент создания отчетов
- Автоматизация рекламы в Facebook
Лекция 7: "Аналитика результативности рекламных кампаний"
- Статистическая значимость и доверительный интервал в аналитике
- Основные инструменты анализа рекламных кампаний
- Особенности разных источников трафика
- Как правильно подходить к тестированию
Лекция 8: "Работа таргетологом и векторы развития в профессии"
- Векторы развития в профессии
- Форматы работы в таргетинге
- Плюсы и минусы каждого формата
- Начало построения карьеры
- Создание портфолио
- Пути поиска работы
- Подход NoCode
- Базовые инструменты и кейсы их применения
- Границы применимости и лайфхаки использования
Урок 2: "Как проверять гипотезы без программирования"
- Практики Zero coding
- Воркшоп: сбор мобильных приложиний без разботчиков
- Повтор основных навыков и практики
Урок 3: "Быстрая проверка гипотез и MVP"
- подходы к созданию MVP
- разбор кейсов быстрой проверки гипотез
- основные ошибки при работе с пользователями
Урок 4: "Дизайн-мышление для Senior продакта"
- подходы к дизайн-мышлению
- практика на реальных кейсах
- разбор типовых ошибок
Урок 5: "Инструмент Bubble"
- создание сервисов с помощью Bubble
- лайфхаки инструмента
- быстрый старт с Bubble
Урок 6: "Инструменты Glide и Integromat"
- cобираем сервис нотификаций
- собираем мобильное приложение в Glide
- практика и разбор кейсов
Урок 7: "Система расписаний и визуализация данных без кода"
- cобираем сервис нотификаций в Chatforma
- изучаем Google Sheets и Google Data Studio
- практика и разбор кейсов
Урок 8: "Знакомство с платформой Tilda"
- создаем шаблонную страницу
- учимся управлять административной панелью
- практика и разбор кейсов
- Преимущества работы в Тильда
- Примеры работ на данной платформе
- Регистрация
- Тарифы при работе на данной платформе
- Как выглядит внутренний кабинет
- Где искать подсказки при работе
- Активация пробного периода
- Создание страницы по шаблону
- Рассмотрим основные параметры шаблонов
Блок 2: "Создание собственной страницы"
- Виды домена, его покупка и подключение
- Работа с базовыми блоками: какие бывают, зачем нужны некоторые из них
- Адаптация к различным видам устройств
- Создание своей страницы на базе блоков
Блок 3: "Работа в Zero-Block"
- Что такое Zero-блоки
- За счет чего они функционируют и зачем ими пользоваться
- Как выглядит редактирование данного блока
- Какие инструменты используют в Zero-блоках
- Тексты, работа с изображениями, кнопками, шейпами и немножечко другого
- Горячие клавиши
- Адаптация к различным видам устройств
Блок 4: "Работа с модификациями (сторонние скрипты)"
- Как добавлять модификации
- Пример такого кейса
- Где можно брать модификации
Блок 5: "Настройки и дизайнн в Тильде"
- Подбор цветовой палитры, фриштов
- Подключение дополнительных шрифтов
- Использование разделителй и дополнительных блоков
Блок 6: "Базовые интеграции в Тильда"
- Внутренняя CRM
- Платежные системы
- e-mailрассыльщики
- Передача данных в Google Таблицы
Блок 7: "Прокачка Тильды до сложных сервисов (теория)"
- Архитектура сервиса
- Возможности и ограничения Тильды
- Дополнительные сервисы для прокачки Тильды
Блок 8: "Настройка основных действий"
- Персонализация личного кабинета Тильды на примере кейса
Блок 9: "Дополнительные инструменты для управления доступами"
- Кейс с разной длительтностью доступа и правами
Блок 10: "Создаём сайт с нуля"
- Подведение итогов и обобщение знаний
- Создание нового сайта
Бонусный блок 11: "Базовые действия в Figma"
- Создание объектов
- Работа с текстом
- Использование изображений
Бонусный блок 12: "Работа с кривыми"
- Работа с масками
- Основная тема
Бонусный блок 13: "Отрисовка элементов интерфейса"
- Работа со слоями
- Smart-selection
- Arrage, Align, Distribute
Бонусный блок 14: "Локальные библиотеки"
- Цвет в библиотеке
- Текст в библиотеке
- Базовые компоненты
Бонусный блок 15: "Прототипирование и анимация"
- Связывание экранов в прототип
- Простейшая анимация перехода между экранами
- Smart-animate
- SEO
- SERM
- Особенности поискового маркетинга
Лекция 2: «Введение в контекстную рекламу»
- Целевая аудитория Яндекс и Google
- Таргетинги контекстной рекламы
- Кому подходит КР
- Плюсы и минусы контекстной рекламы
- Что запрещено рекламировать
- Формы оплаты контекстной рекламы
- Отличия показателей KPI контекстной рекламы
Лекция 3: «Инструменты для прогноза поискового трафика»
- Понятие медиаплана
- Основные шаги расчета прогноза
- Отличие микро- и макро-конверсий
- Понятие СРА - целей
- Яндекс WordStat – что такое и как применять
- Анализ и расчет сезонности
- Расчет непоисковых кампаний
Лекция 4: «Конверсионные элементы лендинга и CTA-формы»
- Плюсы и минусы лендинга
- Плюсы и минусы многостраничного сайта
- Из чего состоит лендинг, что должно быть на начальном экране
- Структура многостраничного сайта
- Рекомендации по составлению посадочных страниц
- Рекомендации по аналитике сайтов и конверсионных форм
Лекция 5: «Семантическое ядро в контекстной рекламе»
- Что такое семантическое ядро
- Какие бывают типы ключевых слов
- Что такое операторы соответствия и зачем они нужны
- Какими методами можно собирать семантическое ядро
- Что такое минус-слова и как их собирать
Лекция 6: «Яндекс Директ 1 часть»
- Интерфейс Яндекс Директа
- Типы рекламных кампаний
- Структура рекламной кампании
- Особенности креативов в Яндекс Директе
- Настройки рекламных кампаний в поиске и в РСЯ
- Интерфейс Директ Коммандер
Лекция 7: «Яндекс Директ 2 часть»
- Яндекс Аудитории
- Ремаркетинг
- Эксперименты Яндекс Директ
- Принципы написания объявлений
- UTM-разметка
Лекция 8: «Google Ads 1 часть»
- Интерфейс Google Ads
- Типы рекламных кампаний
- Структура рекламной кампании
- Настройки рекламных кампаний в поиске и в КМС
Лекция 9: «Google Ads 2 часть»
- Настройки рекламных кампаний в поиске и в КМС
- Интерфейс Google Editor
- ДПО, ремаркетинг и динамический ремаркетинг в Google Ads
- Принципы написания объявлений Google Ads
Лекция 10: «Практика по дополнительным кампаниям»
- Особенности таргетингов "Баннер на поиске"
- Особенности запуска "Баннер на поиске"
- Особенности таргетингов "Медийная кампания"
- Особенности запуска "Медийная кампания"
- Особенности таргетингов "Видеокампания"
- Особенности запуска "Видеокампания"
Лекция 11: «Работа специалистом по контекстной рекламе»
- Форматы работы контекстолога
- Плюсы и минусы различных форматов работы
- Наиболее распространеные ступени карьеры
- Средний уровень заработка
- Пути поиска работы
Михаил КарповДиректор по продукту,
Skyeng, ex-VK/Яндекс
Илья КрасинскийCEO,
Rick.ai, ex-LinguaLeo