Аналитик
Аналитика
60000,00
р.
64000,00
р.
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-тест
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
Блок 7: Дипломная работа
Занятия:
Работа над дипломным проектом для портфолио
Как расти в руководителя аналитики
Подготовка резюме
Подготовка к собеседованию
Left
Right