Формат курса и программа (120 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: 8-12 месяцев) 4) Все материалы будут доступны и после окончания курса 5) В процессе обучения вы защищаете диплом
Блок 1: "Базовые навыки Продакт-менеджера"
Тест-собеседование
Погружение в существующий продукт
Кто такой продакт
Навыки и качества продакта
Процессы в продуктовой команде и взаимодействие с разработкой
Метрики продукта
Мокапы - как придумывать UI
CustDev
...
Блок 2: "Продуктовая аналитика и работа в команде"
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
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 3: "Маркетинговая аналитика"
Введение в маркетинговую аналитику
KPI и метрики
UTM-метки. Сквозная аналитика
Методы сегментации клиентов и целевой аудитории
Введение в RFM-анализ
Введение в когортный анализ
...
Блок 4: "Навыки для Middle-продакта"
Unit экономика
Софт-скиллз продакта
Документы продакт-менеджера
Различия B2B и B2C
Быстрая проверка гипотез и MVP
Диджитализация оффлайн бизнеса
Защита своего проекта
Смежники
Growth hacking
Перезапуски
Собеседование
Финал блока
...
Блок 5: "A/B-тестирование"
Проверка гипотез и поиск точек роста с помощью A/B-тестирования
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
...
Блок 6: "SQL и получение данных"
Основы SQL
Обновление, добавление и удаление данных. Работа с таблицами
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 7: "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