Оставить заявку

Профессия: Аналитик

онлайн-курс
Освоите с нуля профессию Аналитик продуктов, подробно разберете всю специфику и инструменты данной профессии от Google Analytics, Python и BI-инструментов до Machine Learning и DataScience
в удобное время
Онлайн
на практике
Обучение
Что вы получите
Поддержка ментором
прохождение курса с удобной вам скоростью
Акцент на практику
практика после каждой из 60 лекций на кейсах ведущих компаний рынка
Ваша будущая зарплата: от 125.000 рублей
Сейчас на рынке более 5400+ вакансий Аналитиков от ведущих компаний (с которыми мы сотрудничаем) — Яндекс, Skyeng, Nimax, Ingate, RedKeds, Selectel, Avito и другие.


Чему вы научитесь
Анализировать трафик и сайт
На основе данных составлять аргументированные рекомендации по изменению стратегии и рекламных кампаний
Использовать на продвинутом уровне Google Analytics и Яндекс.Метрику
Настраивать счётчики и цели в Google Analytics и Яндекс.Метрике, разбираться в стандартных отчётах и создавать свои
Проектировать систему сквозной аналитики
Отслеживать полный путь клиента от перехода на сайт до продажи и определять эффективность инвестиций
Визуализировать данные
Наглядно показывать динамику изменения данных
Почему студенты нам доверяют
10 лет обучаем продактов
Мы организаторы ProductCamp — крупнейшего в России и СНГ комьюнити продакт-менеджеров
Зарубежные спикеры
С разносторонним опытом — от стартапов до банков и ритейла
Более 5000 выпускников
Которые работают  в ведущих российских и зарубежных компаниях
Записаться на курс или получить бесплатную консультацию
Ответим на вопросы и расскажем про курс
Как проходит обучение
Изучаете тему
В курсе — полезные видеоуроки
Выполняете домашнее задание
В том темпе, в котором вам удобно
Общаетесь с наставником
Закрепляете знания и исправляете ошибки
Защищаете дипломный проект
И дополняете им свое портфолио
Курс по Аналитике
  • 16 блоков от практиков рынка с проверкой
  • Курс можно проходить со своей скоростью на нашей платформе
  • Нетворкинг: общение внутри группы курса и поддержка ментора
Программа курса
Ступень 1: "Инструменты для базового анализа данных"
Блок 1: Продуктовая аналитика
Занятия:
  • Роль аналитика в команде
  • Роль и место аналитика в команде
  • Lean Canvas
  • HADI циклы
  • Основные типы бизнес-метрик
  • Декомпозиция метрик: иерархия метрик и пирамида метрик
  • Декомпозиция метрик и работа с кастомными метриками
Блок 2: Google Sheets и Excel для задач аналитики
Занятия:
  • Основы работы в Google Sheets
  • Сводные таблицы
  • Форматирование данных
  • Визуализация данных
  • Базовые вычислительные функции и формулы
  • Логические функции и инструменты
  • Текстовые функции и инструменты
  • Работа с диапазонами
  • Массивы
  • Прогнозирование
Блок 3: SQL для анализа данных
Занятия:
  • Введение в блок SQL
  • Извлечение и фильтрация данных (часть 1)
  • Извлечение и фильтрация данных (часть 2)
  • Преобразование и сортировка данных (часть 1)
  • Преобразование и сортировка данных (часть 2)
  • Группировка данных
  • Введение в базы данных
  • Объединение таблиц
  • Подзапросы
  • Обновление, добавление и удаление данных
  • Создание, изменение и удаление таблиц
  • Advanced
  • Итоговый проект LEGO
  • Бонусный урок
Блок 4: Веб-аналитика и аналитика мобильных приложений
Занятия:
  • Введение в digital-аналитику: основные понятия и инструменты
  • Базовые настройки инструментов аналитики Google Analytics и Yandex Metrica
  • Основные отчеты Google Analytics. Метрики и параметры
  • Метрики и параметры. Основные отчеты Yandex Metrica
  • GTM особенности работы и основные возможности
  • Расширенные возможности GTM. Практические кейсы
  • Google Analytics 4: Важные особенности и возможности
  • Переход с Google Analytics на Google Analytics 4
  • Инструменты app-аналитики
  • Основные отчеты App Metrica
  • Возможности передачи и сбора данных из систем аналитики — BigQuery, ClickHouse, OWOX BI
  • Мобильная аналитика и А/Б-тесты
Блок 5: Проведение исследований и анализ пользовательских сценариев
Занятия:
  • Анализ целевой аудитории и конкурентов
  • Введение в инструменты исследований
  • Принципы и подходы Customer Development
  • Тренажёр CustDev и практика "в полях" на реальных кейсах
Ступень 2: "Применение на прикладных проектах и продвинутые инструменты анализа данных"
Блок 1: A/B-тестирование
Занятия:
  • Проверка гипотез и поиск точек роста с помощью A/B-тестирования
  • Основы математической статистики для A/B тестирования
  • Статистический тест для оценки результатов A/B эксперимента
  • Цель и метрики A/B теста
  • Практическая реализация A/B теста
  • Продвинутые методики тестирования
  • Инструменты для A/B тестирования
Блок 2: Мат. статистика и математика для аналитика
Занятия:
  • Основы линейной алгебры и теории множеств
  • Методы математической оптимизации
  • Основы описательной статистики
  • Статистический анализ данных
Блок 3: Unit-экономика и работа с данными
Занятия:
  • Unit-экономика
  • Жизненный цикл клиента и когортный анализ
  • Работа с бюджетами
  • Нюансы бюджетов и P&L
  • Прикладная аналитика
  • Feature Adoption
  • Growth Hacking
  • Монетизация
Блок 4: Python
Занятия:
  • Введение в Python
  • Типы данных, функции, классы, ошибки
  • Строки, условия, циклы
  • Списки и словари в Python
  • Пакеты, файлы, Pandas – начало
  • Pandas – продолжение
  • Визуализация данных
  • Базы данных и статистика
  • Многопоточность
  • Веб-сервер flask и контроль версий GIt
  • Итоговый проект
Блок 5: Использование Power BI и визуализация данных
Занятия:
  • Введение в Power BI
  • Power Query. Получение и преобразование данных
  • Модель данных в Power BI
  • DAX (Data Analysis Expressions)
  • Работа с отчетами, базовые принципы визуализации данных
  • Power BI Service и создание дашборда
  • Power BI и Python
  • Итоговый проект: Uber & Lyft
Блок 6: Работа с Tableau и дашбордами
Занятия:
  • Введение в Tableau. Знакомство с инфраструктурой Tableau
  • Модели данных и Табличные вычисления
  • Параметры и уровни детализации в Tableau
  • Псевдонимы, сортировка, Actions
  • Разработка дашбордов. Настройка взаимодействия между визуализациями
Ступень 3: "Специализация и погружение в Data Science"
Блок 1: Специализация: Data Scientiest
Занятия:
  • Кто такой Data Scientiest
  • Знакомство с машинным обучением
  • Линейная регрессия
  • Бинарная классификация
  • Валидация. Почему это важно
  • Решающие деревья
  • Бутстрап, Бэггинг и случайный лес
  • Feature Engineering, Feature Selection
  • Градиентный бустинг
  • A/B тестирование
  • Обучение без учителя
  • Введение в рекомендательные системы
  • Метрики и бейзлайны
  • Матричное разложение
  • Рекомендации через поиск ближайших соседей
  • Воркшоп: предсказание оттока клиентов и прогноз продаж
  • Воркшоп: скоринг кредитного портфеля
Блок 2: Специализация: Маркетолог-аналитик
Занятия:
  • Введение в маркетинговую аналитику
  • Выстраивание аналитики в performance маркетинге
  • Сквозная аналитика или считаем LTV
  • Основы CRM-аналитики. Сегментация клиентов
  • Введение в маркетинговые исследования
Блок 3: Специализация: Бизнес-аналитик
Занятия:
  • Кто такой Бизнес-аналитик?
Блок 4: Специализация: Системный аналитик
Занятия:
  • Кто такой системный аналитик?
Блок 5: Дипломная работа
Занятия:
  • Работа над дипломным проектом для портфолио
  • Как расти в руководителя аналитики
  • Подготовка резюме
  • Подготовка к собеседованию
  • Финальная защита и консультации
Получить полную программу курса и консультацию
Ваше резюме и проф.навыки после курса
Должность: Аналитик
Зарплата от: 125.000 рублей
Веб-аналитика
Продвинутая работа с инструментами веб-аналитики (Google Analytics, Я.Метрика)
Mobile-аналитика
Навыки работы с инструментами мобильной аналитики (Appsflyer, AppMetrica)
Конкурентный анализ
Работа с инструментами SEMRush, Similarweb, Яндекс.Радар
Продуктовые навыки
Построение и анализ MVP-решений, работа с HADI-циклами
Декомпозиция метрик
Навыки выбора корректных метрик для продукта
Маркетинговая аналитика
UTM-ки, постбэки, промо-коды, колтрекинг и другие способы анализа трафика
Аналитика воронки продаж
Навык построения сквозной аналитики воронки продаж
A/B-тестирование
Проведение и расчёт A/B-тестов с корректной стат.значимостью
SQL
Продвинутый уровень анализа данных за счёт использования SQL-запросов
Python
Построение базовых отчётов и автоматизация работы с помощью библиотек Python
Визуализация данных
Навыки работы с OWOX, продвинутый уровень в Google Sheets и Google Data Studio
Презентация данных
Подготовка отчётов и презентация результатов анализа данных
Цифровой сертификат
Выпускники получают сертификат об успешном прохождении курса
Дипломные проекты
Как дипломную работу можно взять проект с работы, личную идею или один из проектов, предложенных ментором
Построение с 0 системы сквозной аналитики
В большинстве компаний на данный момент нет нормально настроеных систем аналитики, студенты, получившие опыт построения сквозной аналитики с 0, могут отлично помочь таким компаниям
Предсказательная модель оттока пользователей с сервиса
Частотная задача построения модели (и системы нотификаций) прогнозирования ухода пользователей с сервиса с целью их удержания "на опережение"
Создание системы дашбордов для менеджмента компании
Для качественной работы компании нужна "картинка сверху" — анализ текущей ситации в компании, проблемных точек и настроенная система нотификации
Спикеры курса
Денис Соболев
Skyeng
Александра Кулачикова
Николай Пекальн
Везёт
Анна Морозова
Яндекс
Андрей Менде
Product Owner,
Booking.com
Основатель тренажера ProductDo

Александр Тихоиванов
Яндекс.Еда
Данил Семёнов
Пикабу
Секретные гости
Наши курсы ProductStar уже закончили 2000+ студентов,
вы всегда можете попросить у них рекомендации

Также у нас действует программа полного возврата в первый месяц обучения
Отзывы с курса "ProductStar"
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.
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!
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!
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 слушателями
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
Стоимость обучения:
145 000 / 94 250₽
При беспроцентной рассрочке на 24 месяца