Формат курса и программа (60 лекций и воркшопов): 1) Практика после каждого занятия 2) Помощь и проверка ДЗ от персонального ментора 3) По курсу можно идти со своей скоростью (среднее время прохождения: 4-6 месяцев) 4) Все материалы будут доступны и после окончания курса 5) В процессе обучения вы защищаете диплом
Блок 1: "Продуктовая аналитика и работа в команде"
Роль и место аналитика в продуктовой команде
Приёмка задач: понимание проблем
Типовые задачи по аналитике и планирование работы над подобными задачами
Управление продуктом на основе модели Lean Canvas и роль аналитики в этой модели
MVP-подход для решения аналитических задач
Основные типы бизнес-метрик
Unit-экономика
Декомпозиция метрик и факторный анализ - практика
Введение в web-аналитику: основные понятия и инструменты
Основные отчеты Google Analytics
Основные отчеты Yandex Metrica
Основные отчеты App Metrica
...
Блок 2: "Маркетинговая и клиентская аналитика"
Введение в маркетинговую аналитику
KPI и метрики
UTM-метки
Основные источники данных и методы их анализа
Сквозная аналитика
Методы сегментации клиентов и целевой аудитории
Введение в RFM-анализ
Введение в когортный анализ
...
Блок 3: "A/B-тестирование"
Проверка гипотез и поиск точек роста с помощью A/B-тестирования
Теория выборочных обследований
Математическая статистика в теории выборочных обследований
Статистическая проверка итогов тестирования
Последовательность проведения A/B-тестов. Оценка затрат на тесты. Карты гипотез
Основные проблемы A/B-тестирования и способы их решения.
Инструменты A/B-тестирования
Особенности проведения A/B-тестов в оффлайн-бизнесе
...
Блок 4: "SQL и получение данных"
Основы SQL
Обновление, добавление и удаление данных. Работа с таблицами
Представления и хранимые процедуры. Особенности обработки транзакций
Расширенные возможности SQL и основные ограничения
Фильтрация данных и вычисляемые поля - практика (SELECT, SUM, AVG, GROUP BY, ..)
Группировка данных, подзапросы и объединение таблиц - практика (INNER, LEFT, RIGHT, DISTINCT, ..)
Обновление, добавление и удаление данных. Работа с таблицами (INSERT, UPDATE, DELETE, MERGE, FOREIGN KEY, ..)
...
Блок 5: "Python и обработка данных"
Введение в анализ данных с помощью Python
Python: настройка окружения, базовые структуры данных и основные операторы
Python: работа с файлами и форматированный вывод
Python: пространства имен и области видимости, классы и объекты