быстрый старт
- Освоите видение проекта с 0
- Познакомитесь с процессом разработки и Agile методологиями
- Научитесь различным подходам к оценке трудозатрат и прибыли
- Быстрый старт в продакт-менеджменте
- Разберете специфику профессии
- Прокачаете hard-skills и подготовите свой дипломный проект
- Изучите нюансы mobile-продуктов
- Научитесь управлять командой мобильной разработки
- Начнете развивать собственный mobile продукт
- Изучите внедрение ML-задач в компании
- Научитесь строить AI стратегию
- Поработаете с датасетами и моделями, изучите внедрение фичей
- 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
- 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
- Освоите навыки growth hacking
- Углубитесь в приоритизацию и быструю проверку гипотез
- Много практики и кейсы реальных компаний
- 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.
- Изучите CJM, User и Impact Mapping
- Узнаете принципы и подходы CustDev и JTBD
- Много практики и работы на реальных кейсах
- Научитесь приоритизировать и принимать решения, стратегически мыслить и защищать свои идеи перед командой
- Много практики и работы на реальных кейсах
- Освоите методы обработки данных
- Научитесь автоматизировать данные в реальном времени на SQL и визуализировать их
- Много практики и кейсы реальных компаний
- Научитесь работать с большими данными
- Применение полученных знаний на реальных кейсах с продвинутыми инструментами
- Работа с NumPy и Pandas
- Выучите SQL, необходимый в 70% вакансий аналитиков и получите средний прирост з/п +20-40%
- Научим получать и визуализировать данные без помощи разработчиков
- Прокачаете навыки мат. статистики
- Поймёте нюансы A/B-тестов на прикладных рабочих кейсах
- Научитесь необходимому набору инструментов для проведения A/B
- Составим на практике финансовый отчёт для продуктовой команды
- Используем подходы Growth hacking
- Составим Unit-экономику проекта
- Изучим подходы к монетизации сервисов
- Научимся правильно собирать модели данных для последующего анализа
- Научимся настраивать взаимодействия, между визуализациями
- Изучим синтаксис и языковые конструкции
- 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
- Научитесь с нуля запускать грамотную таргетированную рекламу
- Узнаете, как анализировать результаты и находить точки роста
- 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 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 с нуля создавать сайты и мобильные приложения без программирования
- Изучите, как быстро проверять гипотезы
- С нуля создадите несколько приложений, которые заберете в портфолио
- 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 -
Ксения ПетроваHead of monetization,
Skyeng -
Андрей МендеProduct Owner,
Booking.com -
Анна АтласоваBusiness Intelligence Analyst,
Booking.com -
Анна МорозоваМенеджер-аналитик,
Яндекс
- Мне очень нравится качество материалов лекций, особенно то, как структурирован опыт работы организаторов и приглашенных лекторов. Нравится, что у лекторов разные взгляды на управление продуктами, разный опыт и специализация, это позволяет создать своё понимание профессии.Александр Елисеев (слушатель)Data Engineer в Wrike
- Очень полезный и прикладной курс! NPS- 9 (чтобы было куда расти на втором потоке :)) Самое важное, что без отрыва от основной деятельности, можно послушать и пообщаться с сильными экспертами, узнать интересные кейсы, и после лекций всегда можно задать вопросы и попросить материалы, чтобы погрузиться в тему глубже. Если описать обучение 3 словами: структура, общение, рост!Артём Нуриев (слушатель)Senior marketing analyst, ivi.ru
- Отличный набор тем, основанный на том, что действительно пригодится в работе, а не на том, что написано в теории управления продуктами. Много практикующих спикеров, которые рассказывают о процессах в разных компаниях и делятся личным опытом решения рабочих задач. Внимательный разбор вопросов — реально получаешь ответы на свои запросы. Если у вас не так много практики, или вы в принципе хотели бы стать продактом и погружаетесь в профессию — рекомендую!Александра Рудаковская (слушатель)Product Manager, 2ГИС
- Очень крутой курс! Миша и Рома супер позитивные и отзывчивые, всегда ответят и подскажут, сложность скорее хороший вопрос придумать)) Очень нравится, что много разных лекторов из разных направлений, у каждого свой опыт и мнение, это помогает смотреть на некоторые вещи с разных сторон. Хочется больше разборов конкретных кейсов, но конечно всегда можно спросить. Спасибо!Михаил Нестеренко (слушатель)Project manager, Bookmate
- Лучший способ в чем-то ещё лучше разобраться - рассказать об этом другим, поэтому был рад возможности выступить в роли спикера. Формат вебинара непривычен, но наблюдение за другими спикерами показало, что обратную связь от аудитории можно получать, если проактивно создавать диалог со слушателямиСергей Михеев (спикер)Senior Associate at The Boston Consulting Group
- Мне очень понравилось читать лекцию в рамках этого курса. В первую очередь, было интересно работать над материалами. Во-вторых, на лекции потрясающая групповая динамика, вдохновляющая атмосфера в целом. Организация, платформа - все сработало идеально.Sofia Pogrebynska (спикер)Product Manager, Amazon
| | Скидка 10 000₽ на все мини-курсы ProductStar Запишитесь на курс сейчас, чтобы забронировать скидку + возможность беспроцентной рассрочки на 24 месяца |