Факультет продуктовой аналитики
Описание курса
Пройдите обучение и станьте востребованным специалистов в области продуктовой аналитики с нуля за 12 месяцев. Методика обучения разработана преподавателями-экспертами платформы GeekBrains.
Образовательная программа продуктовой аналитики подойдет как для новичков, которые не имеют специальной подготовки, но планируют построить карьеру в данной области, так и для практикующих специалистов, которые хотят получить новые знания и закрепить имеющиеся навыки.
Чему вы научитесь
Программа курса
Продуктовая аналитика и развитие продуктов
— Введение
— Роль и место аналитика в продуктовой команде
— Управление цифровым продуктом на основе модели Lean Canvas и роль аналитики в этой модели
— HADI-циклы в продуктовой аналитике
— Основные типы бизнес-метрик
— Навыки построения метрик (например, по методологии Lean Analytics)
— Unit-экономика
— Декомпозиция метрик и факторный анализ: практика
1 месяц — 8 уроков
12 часов обучающего контента, 24 часа практики
Организация и проведение исследований
— Общие сведения об организации исследований
— Сбор и оценка данных
— Анализ рынка digital-продуктов на открытых данных. Сравнение с конкурентами
— Способы анализа продукта и продуктовых матриц
— Инструменты комплексного анализа рынка
— Оценка ёмкости рынка
— Основные правила конкурентного анализа, ключевые показатели. Анализ конкурентных сил по Портеру. Направления конкурентного анализа и оценка конкурентных преимуществ
— Особенности проведения исследований клиентов
1 месяц — 8 уроков
12 часов обучающего контента, 24 часа практики
Маркетинговая и клиентская аналитика
— Введение в маркетинговую аналитику
— KPI и метрики
— Основные источники данных и методы их анализа
— Сквозная аналитика
— Сравнительный анализ основных CRM-систем. Операционные и аналитические модули CRM
— Методы сегментации клиентов и целевой аудитории
— Введение в RFM-анализ
— Введение в когортный анализ
1 месяц — 8 уроков
12 часов обучающего контента, 24 часа практики
Web-аналитика
— Введение в web-аналитику: основные понятия и инструменты
— UTM-метки
— Инструменты веб-аналитики
— Регулярные выражения и их использование в Google Analytics и Яндекс.Метрика
— GTM — особенности работы и основные возможности
— Специальные отчеты Google Analytics
— Виджеты и специальные отчеты Yandex Metrica
— Создание отчетов в Google Data Studio
— Возможности передачи, хранения и обработки данных из систем аналитики
— Google Analytics 4: основные отличия от Google Analytics Universal
— Google Analytics 4: установка через Google Tag Manager
1,5 месяца — 11 уроков
15 часов обучающего контента, 30 часов практики
App-аналитика
— Введение в App-аналитику
— Инструменты аналитики
— Подсчет информации в приложениях и ее визуализация
— Функционал Firebase
— Сырые данные и отчеты
— Составление ТЗ по дизайну или приложению
3 недели — 6 уроков
8 часов обучающего контента, 16 часов практики
A/B-тестирование
— Проверка гипотез и поиск точек роста с помощью A/B-тестирования
— Введение в теорию выборочных обследований
— Статистическая проверка итогов тестирования
— Последовательность проведения A/B-тестов и оценка затрат
— Основные проблемы A/B-тестирования
— Настройка A/B-тестов в Google Optimize
— Настройка A/B-тестов в Firebase
— Итоговое занятие и разбор проблемных зон
1 месяц — 10 уроков
12 часов обучающего контента, 24 часа практики
Концепции CJM и JtBD
— Customer Development
— Метод персон
— Введение в Customer Journey Map
— Построение Customer Journey Map
— Разбор кейсов Customer Journey Map
— Концепция Jobs to be doneCX-проектирование для команды
1 месяц — 7 уроков
12 часов обучающего контента, 24 часа практики
SQL
— Введение в SQL
— Фильтрация данных и вычисляемые поля. Практика
— Группировка данных, подзапросы и объединение таблиц. Практика
— Обновление, добавление и удаление данных. Работа с таблицами
— Представления и хранимые процедуры. Особенности обработки транзакций
— Расширенные возможности SQL и основные ограничения
— Работа с популярными программами
1 месяц — 7 уроков
12 часов обучающего контента, 24 часа практики
Python
— Введение в Python
— Циклы и функции. Основы визуализации данных
— Библиотека Pandas
— Работа с разными типами данных
— Основы статистики с Python
— Тестирование и проверка гипотез
— Маркетинговый анализ: RFM анализ
— Когортный анализ на Python — практика
— Основы программирования и визуализации в R
— Визуализация отчетов в R
— Презентация результатов
1,5 месяца — 11 уроков
15 часов обучающего контента, 30 часов практики
Введение в Data Science
— Data Science и Big Data — основные понятия
— Возможности Data Science в распознавании речи и эмоциональной окраски для оптимизации обработки клиентских обращений
— Возможности Data Science в распознавании образов и текста для улучшения пользовательского опыта
— Возможности Data Science в прогнозировании оттока пользователей для роста Retention RateData Science и прогноз LTV
— Кластеризация и random forest: примеры использования
— Сравнительный анализ R и Python
— Обзор основных библиотек на Python и R
1 месяц — 8 уроков
12 часов обучающего контента, 24 часа практики
Инструменты визуализации и презентация аналитики
— Сравнительный обзор основных инструментов визуализации данных
— Основные ошибки при проектировании отчётности и визуализации данных
— Расширенные возможности визуализации в Excel и Google Sheets
— Google Data Studio + практика
— Возможности OWOX для визуализации отчётов по веб-аналитике
1 месяц — 5 уроков
12 часов обучающего контента, 24 часа практики
Power BI
— Анализ данных
— Power BI
— Введение в Power Query
— Создание модели данных в Power Pivot
— Язык DAX — Data Analysis Expressions
— Создание визуального слоя отчёта
— Использование расширенного функционала Power View
— Обзор функционала портала Power BI
1 месяц — 8 уроков
12 часов обучающего контента, 24 часа практики
Аналитическая культура в компании
— Организация хранения данных для целей анализа
— Презентация результата команде
— Решение бизнес-задач в команде
— Как работать с командой и подрядчиками
— Как управлять процессами по аналитике
1 месяц — 5 уроков
12 часов обучающего контента, 24 часа практики
Итоговый проект по продуктовой аналитике
Собеседование и резюме. Видеокурс
Видеокурс по Excel
— Основы работы в Excel
— Поиск данных и логика
— Работа с текстом и датой
— Фильтры, сортировка, условное форматирование
— Сводные таблицы
— Диаграммы и графики
— Основы Google Sheets
— Продвинутая работа с Google Sheets
— Для SEO-специалистов. Обзор популярных плагинов
— Для SEO-специалистов. Применение Excel в работе SEO-специалиста
— Для маркетологов и Project-менеджеров. Получение данных и работа с большими данными
— Для маркетологов и Project-менеджеров. Продвинутые программы
12 видеоуроков
Английский для IT-специалистов
Курс разработан совместно со школой EnglishDom. Поможет освоить ключевые англоязычные темы, актуальные для IT-специалистов. Вы разберёте составление CV, технических заданий и деловых писем, собеседования и переговоры, международное общение при продвижении своего проекта.
10 видеоуроков
Часто задаваемые вопросы
Похожие курсы
