Курсы по продуктовой аналитике в Астрахани

Научитесь следить за состоянием продукта с помощью метрик, выявлять его сильные и слабые стороны. Стройте прогнозы на основе данных и формулируйте гипотезы, которые помогут найти верные управленческие решения

• - Бизнес‑контекст - Продукт. Жизненный цикл продукта - Soft-skills для аналитика
• - Основы Python - Веб-аналитика - Основы SQL - Основы системной аналитики
• - Анализ рынка - Целевая аудитория - Аналитика в маркетинге - Анализ пользовательского опыта и клиентского пути
• - Генерация, приоритизация и тестирование гипотез - Microsoft Excel - Статистика - Прогнозирование
• - Основы аналитики бизнес‑процессов - Метрики в бизнесе - Основы работы в PowerBI - Визуализация данных - Работа в команде

• Введение в аналитику, аналитический отчёт в Google Sheets. Узнаете, кто такой аналитик данных и какие задачи он решает. Познакомитесь с пайплайном работы аналитика. Создадите свой первый аналитический отчёт в Google Sheets.
• Основы SQL, извлечение данных для анализа. Узнаете, как могут храниться данные, и познакомитесь с языком запросов SQL для работы с базами данных. Напишете первые запросы на SQL и научитесь извлекать данные под задачу с фильтрацией, группировкой, сортировкой.
• SQL, обработка данных. Продолжите знакомиться с инструментами SQL и научитесь обрабатывать данные для анализа: устранять дубликаты и работать с пропущенными значениями. Сможете извлекать данные из нескольких таблиц, используя операторы JOIN, подзапросы и СТЕ.
• SQL, анализ данных и решение ad-hoc задач. Научитесь применять продвинутые инструменты SQL для решения ad-hoc задач разной сложности. Познакомитесь с необходимыми понятиями описательной статистики.
• Визуализация данных с помощью DataLens, создание дашбордов. Разберётесь с основами визуализации данных в BI-инструменте DataLens. Научитесь подбирать тип визуализации под задачу. Изучите основы создания и настройки дашбордов.
• Основы Python. Начнёте знакомство с языком программирования Python. Изучите основы синтаксиса, которые нужны для написания кода.
• Python, предобработка данных. Начнёте работу с библиотекой Pandas. Научитесь предобрабатывать данные с помощью Python: очищать данные от выбросов, пропусков и дубликатов, преобразовывать разные форматы данных.
• Исследовательский анализ данных и визуализация с помощью Python. Научитесь использовать Python для исследования и визуализации данных. Разберётесь с основами описательной статистики на примерах.
• Расчёт и визуализация бизнес-метрик и показателей. Погрузитесь глубже в контекст бизнеса и продукта. Рассчитаете и визуализируете важные для бизнеса показатели с помощью SQL, разберётесь с основами когортного анализа.
• Формулировка и проверка гипотез, статистический анализ данных. Изучите основы статистического анализа данных и сможете применять статистику для проверки продуктовых гипотез.
• Анализ результатов А/В-тестирования с помощью Python. Познакомитесь с дорожной картой А/В-тестирования. Научитесь самостоятельно анализировать результаты А/В-теста и формулировать выводы для бизнеса.
• Как живёт продукт, логирование. Узнаете, как работает продуктовая команда и какое место в ней занимает продуктовый аналитик. Научитесь самостоятельно анализировать действия пользователей в продукте и составлять аналитические спецификации исходя из ТЗ продакт-менеджера.
• Построение системы метрик продукта. Погрузитесь в понимание метрик. Разберётесь, как они связаны и как ухудшение одной метрики может повлиять на другие. Научитесь оценивать состояние продукта с помощью анализа и сравнения метрик. Научитесь обнаруживать аномалии и делать визуализацию метрик.
• Экономика продукта. Углубитесь в расчёты метрик юнит-экономики и когортного анализа.
• A/B-тесты в работе продуктового аналитика. Научитесь готовить и проводить A/B-тесты, делать выводы по их результатам.
• Поиск инсайтов в работе продукта. Научитесь использовать наиболее популярные методики поиска точек роста, чтобы улучшить продукт.
• Финальный проект. Решите несколько сложных аналитических кейсов на большом объёме реальных данных, используя изученные на курсе инструменты: SQL, PostgreSQL, DataLens, Python, Pandas, SciPy, Statsmodels. И презентуете бизнесу своё решение.
• 10 кейсов от реальных компаний. Мы попросили у наших партнёров реальные задачи, проработали решение и добавили в курс. Вы сможете сами выбрать, сколько задач дополнительно взять в работу, необязательно решать их все. Благодаря этим задачам вы с первых дней обучения будете видеть, с чем сталкиваются аналитики на работе.
• Карьерный трек. Эта часть курса для тех, кто решил найти работу в IT. Вы изучите стратегии поиска работы и узнаете о тонкостях выбора компании-работодателя, подготовите резюме, напишете сопроводительное письмо и оформите портфолио.
• Акселерация. Программа сопровождения: вы ищете работу, мы консультируем и помогаем. Участвовать в программе могут те, кто закончил программу трудоустройства и находится в активном поиске работы. Основной формат участия — индивидуальные консультации и публичные собеседования.

Курс для руководителей, продактов и менеджеров.

Вас научат управлять бизнесом, командами и процессами на основе данных.

Чему вы научитесь:

• Критически оценивать задачи: декомпозировать работу и оценивать реалистичность проектов
• Разбираться в структуре данных и строить пирамиду метрик
• Выбирать аналитические инструменты, исходя из задач (excel, python, BI)
• Балансировать между предыдущим опытом и опорой на данные через фреймворки приритизации
• Использовать данные для обоснования своих решений бизнесу
• Управлять проектом через контрольные точки или финальный трекинг
• Масштабировать проекты или бизнес с уверенностью в результате