Блок 1: Знакомство с профессией аналитик данных Знакомимся профессией и изучаем первые фреймворки Занятия:
В чем роль аналитика?
Анализ продукта с помощью Lean Canvas и HADI-циклов
Основные бизнес-метрики
Ищем инсайты: декомпозиция метрик
Блок 2: Google Sheets и Excel для задач аналитики Изучаем первый инструмент для анализа данных Занятия:
Знакомство с интерфейсом
Основные функции и формулы
Работа с диапазонами и массивами
Прогнозирование и визуализация
Блок 3: SQL и базы данных Учимся работать с данными с помощью SQL Занятия:
Знакомство с SQL
Пишем первые запросы: кейс Airbnb
Работа с ключевыми запросами SQL
Ищем данные по определенным условиям
Преобразуем полученные данные
Функции агрегации и группировки
Знакомимся с базами данных
Объединение таблиц
Работаем с подзапросами
Изменение данных и таблиц
Оконные функции и оптимизация запросов
Работа с дата-сетом LEGO
Бонус: знакомимся с другими инструментами аналитика данных
Блок 4: Web и mobile аналитика Знакомимся с основными инструментами для анализа сайтов и мобильных приложений Занятия:
Знакомимся с digital-аналитикой
Основные инструменты Google Analytics и Яндекс Метрики
Основные возможности Google Tag Manager
Продвинутые функции Google Tag Manager
Переход на Google Analytics 4: возможности и изменения
Mobile аналитика: возможности App Metrica
BigQuery, ClickHouse, OWOX BI для передачи данных из систем аналитики
А/Б-тестирование для мобильной аналитики
Блок 5: Продуктовые навыки для аналитика данных Учимся понимать цели бизнеса и переводить в язык цифр Занятия: Анализ целевой аудитории и конкурентов Основные инструменты работы с пользователями Customer Development Практическое занятия по Custdev
Ступень 2: Продвинутые навыки аналитика
Блок 1: A/B-тестирование Учимся проводить анализ данных с помощью А/B-тесты Занятия:
Проверка гипотез и поиск точек роста с помощью A/B-тестирования
Доверительные интервалы и математическая статистика
Проверка А/Б-теста на статистическую значимость
Целевые и второстепенные метрики
Практическая реализация
А/А-тест, Мультивариантный тест и использование ML
Инструменты проведения A/B-теста
Блок 2: Мат. статистика и математика для анализа данных Занятия:
Основы линейной алгебры и теории множеств
Методы математической оптимизации
Основы описательной статистики
Статистический анализ данных
Блок 3: Применение данных: построение Unit-экономики Учимся анализировать бизнес с помощью юнит-экономики Занятия:
Основные метрики unit-экономики
Когортный анализ клиентов
Жизненный цикл пользователей
Работа над Feature Adoption
Поиск точек роста: кейсы growth hacking
Блок 4: Python Изучаем самый популярный язык программирования Занятия:
Знакомство с 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: Power BI и визуализация данных Учимся продвинутым BI инструментам Занятия:
Основы 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 Осваиваем визуализацию в Tableau Занятия:
Знакомство с 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