Профессия: Аналитик
Практический курс для всех, кто хочет сделать первые шаги в сфере аналитики данных. Уроки включают информацию про роль и место аналитика в команде, его основные задачи и инструменты, фреймоворки Lean Canvas и HADI, декомпозицию метрик, тесты и практические задания.
демоверсия
Создатели и спикеры курса - эксперты из Amazon, Yandex и Skyeng
С нуля и для действующих специалистов
Формат: онлайн
Создатели и спикеры курса - эксперты из Amazon, Yandex и Skyeng
С нуля и для действующих специалистов
Формат: онлайн
7 000 +
Студентов уже сменили профессию
10+
Кейсов в ваше портфолио
Средняя зарплата специалиста (источник данных: Хабр Карьера)
Ваше обучение окупится с первой зарплаты
Станьте аналитиком с нуля
Открытых вакансий прямо сейчас
10 000 +
Мы поможем вам получить все необходимые навыки, собрать проекты для вашего резюме и получить достойную работу в интересующей вас компании.
junior
middle
senior
На демо-курсе вы научитесь:
-
Познакомитесь с задачами и инструментами аналитика данных -
Узнаете, как аналитик участвует в принятии самых важных для компании решений
-
Освоите популярные фреймворки для работы над продуктом — Lean Canvas и HADI -
Сможете визуализировать взаимосвязи продуктовых метрик
-
Познакомитесь с задачами и инструментами аналитика данных -
Узнаете, как аналитик участвует в принятии самых важных для компании решений -
Освоите популярные фреймворки для работы над продуктом — Lean Canvas и HADI -
Сможете визуализировать взаимосвязи продуктовых метрик
Как проходит обучение
Изучаете тему с помощью видеоуроков,
которые доступны на обучающей платформе
которые доступны на обучающей платформе
Изучение темы
Выполнение ДЗ
Выполняете домашнее задание в том темпе, в котором Вам удобно это сделать
Наставничество
Общаетесь с наставником, закрепляете знания и исправляете ошибки
Защита проекта
Защищаете проект и дополняете
им свое портфолио
им свое портфолио
Доступно после приобретения курса
Доступно после приобретения курса
Эксперты курса
Только практики c большим опытом
Программа курса
Ступень 1: Инструменты начинающего аналитика
Знакомимся профессией и изучаем первые фреймворки
Занятия:
Занятия:
- Введение
- Задачи и инструменты аналитика данных
- Роль и место аналитика в команде. Теория
- Роль и место аналитика в команде. Практика
- Lean Canvas. Теория
- Lean Canvas. Практика
- HADI циклы
- Декомпозиция метрик: иерархия метрик и пирамида метрик. Теория
- Декомпозиция метрик: иерархия метрик и пирамида метрик. Практика
Знакомимся профессией и изучаем первые фреймворки
Занятия:
Занятия:
- Введение
- Задачи и инструменты аналитика данных
- Роль и место аналитика в команде. Теория
- Роль и место аналитика в команде. Практика
- Lean Canvas. Теория
- Lean Canvas. Практика
- HADI циклы
- Декомпозиция метрик: иерархия метрик и пирамида метрик. Теория
- Декомпозиция метрик: иерархия метрик и пирамида метрик. Практика
Доступно после приобретения курса
Изучаем первый инструмент для анализа данных
Занятия:
Занятия:
- Знакомство с интерфейсом
- Основные функции и формулы
- Работа с диапазонами и массивами
- Прогнозирование и визуализация
Учимся работать с данными с помощью SQL
Занятия:
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
Знакомимся с основными инструментами для анализа сайтов и мобильных приложений
Занятия:
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
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
Занятия:
Анализ целевой аудитории и конкурентов
Основные инструменты работы с пользователями
Customer Development
Практическое занятия по Custdev
Изучаем первый инструмент для анализа данных
Занятия:
Занятия:
- Знакомство с интерфейсом
- Основные функции и формулы
- Работа с диапазонами и массивами
- Прогнозирование и визуализация
Учимся работать с данными с помощью SQL
Занятия:
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
Знакомимся с основными инструментами для анализа сайтов и мобильных приложений
Занятия:
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
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
Занятия:
Анализ целевой аудитории и конкурентов
Основные инструменты работы с пользователями
Customer Development
Практическое занятия по Custdev
Ступень 2: Продвинутые навыки аналитика
Учимся проводить анализ данных с помощью А/B-тесты
Занятия:
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
Занятия:
- Основы линейной алгебры и теории множеств
- Методы математической оптимизации
- Основы описательной статистики
- Статистический анализ данных
Учимся анализировать бизнес с помощью юнит-экономики
Занятия:
Занятия:
- Основные метрики unit-экономики
- Когортный анализ клиентов
- Жизненный цикл пользователей
- Работа над Feature Adoption
- Поиск точек роста: кейсы growth hacking
Изучаем самый популярный язык программирования
Занятия:
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
Учимся продвинутым BI инструментам
Занятия:
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
Осваиваем визуализацию в Tableau
Занятия:
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
Учимся проводить анализ данных с помощью А/B-тесты
Занятия:
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
Занятия:
- Основы линейной алгебры и теории множеств
- Методы математической оптимизации
- Основы описательной статистики
- Статистический анализ данных
Учимся анализировать бизнес с помощью юнит-экономики
Занятия:
Занятия:
- Основные метрики unit-экономики
- Когортный анализ клиентов
- Жизненный цикл пользователей
- Работа над Feature Adoption
- Поиск точек роста: кейсы growth hacking
Изучаем самый популярный язык программирования
Занятия:
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
Учимся продвинутым BI инструментам
Занятия:
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
Осваиваем визуализацию в Tableau
Занятия:
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
Ступень 3: Специализации аналитика
Погружаемся в новую отрасль и работаем с BigData
Занятия:
Занятия:
- Кто такой Data Scientiest
- Знакомство с машинным обучением
- Линейная регрессия
- Бинарная классификация
- Валидация. Почему это важно
- Решающие деревья
- Бутстрап, Бэггинг и случайный лес
- Feature Engineering, Feature Selection
- Градиентный бустинг
- A/B тестирование
- Обучение без учителя
- Введение в рекомендательные системы
- Метрики и бейзлайны
- Матричное разложение
- Рекомендации через поиск ближайших соседей
- Воркшоп: предсказание оттока клиентов и прогноз продаж
- Воркшоп: скоринг кредитного портфеля
Учимся анализировать каналы привлечения и рекламу
Занятия:
Занятия:
- Основы маркетинговой аналитики
- Аналитика performance каналов
- Сквозная аналитика или считаем LTV
- Сегментация клиентов и работа с CRM
- Виды исследований в маркетинге (NPS и TOM)
Учимся принимать бизнес-решения на основе данных
Занятия:
Занятия:
- Кто такой Бизнес-аналитик?
- Схема бизнес-процессов
- Управление изменениями. Поиск проблем бизнеса
- Анализ влияния. Критерии успешности
- Лучшие практики бизнес-анализа
Занятия:
- Кто такой системный аналитик?
- Виды, критерии и источники требований
- Регулирующие документы, нотации
- Пользовательские интерфейсы
- Программные интерфейсы
- Документирование
Занятия:
- Работа над дипломным проектом для портфолио
- Как расти в руководителя аналитики
- Подготовка резюме
- Подготовка к собеседованию
- Финальная защита и консультации
Погружаемся в новую отрасль и работаем с BigData
Занятия:
Занятия:
- Кто такой Data Scientiest
- Знакомство с машинным обучением
- Линейная регрессия
- Бинарная классификация
- Валидация. Почему это важно
- Решающие деревья
- Бутстрап, Бэггинг и случайный лес
- Feature Engineering, Feature Selection
- Градиентный бустинг
- A/B тестирование
- Обучение без учителя
- Введение в рекомендательные системы
- Метрики и бейзлайны
- Матричное разложение
- Рекомендации через поиск ближайших соседей
- Воркшоп: предсказание оттока клиентов и прогноз продаж
- Воркшоп: скоринг кредитного портфеля
Учимся анализировать каналы привлечения и рекламу
Занятия:
Занятия:
- Основы маркетинговой аналитики
- Аналитика performance каналов
- Сквозная аналитика или считаем LTV
- Сегментация клиентов и работа с CRM
- Виды исследований в маркетинге (NPS и TOM)
Учимся принимать бизнес-решения на основе данных
Занятия:
Занятия:
- Кто такой Бизнес-аналитик?
- Схема бизнес-процессов
- Управление изменениями. Поиск проблем бизнеса
- Анализ влияния. Критерии успешности
- Лучшие практики бизнес-анализа
Занятия:
- Кто такой системный аналитик?
- Виды, критерии и источники требований
- Регулирующие документы, нотации
- Пользовательские интерфейсы
- Программные интерфейсы
- Документирование
Занятия:
- Работа над дипломным проектом для портфолио
- Как расти в руководителя аналитики
- Подготовка резюме
- Подготовка к собеседованию
- Финальная защита и консультации
Практика
в реальных компаниях
в реальных компаниях
Организуем part-time стажировки в компаниях-партнерах, где вы сможете получить практический опыт и рекомендательные письма
01.
04.
03.
10+ кейсов в портфолио
Помогаем прокачивать навыки с помощью практических заданий, которые станут вашим плюсом на собеседовании
02.
Менторство
Ментор курирует в процессе обучения, отвечает на вопросы по курсу и помогает быстро освоить программу
Карьерный центр
PRODUCTSTAR
PRODUCTSTAR
Мы поможем найти работу, проекты или стажировку и дадим работающие инструменты, которые останутся с вами навсегда
Трудоустраиваем
более 80% студентов в процессе обучения
Поддержка на испытательном сроке
Специалист Карьерного центра подскажет, как успешно пройти испытательный срок после трудоустройства
Честные обещания о трудоустройстве
Вернем деньги, если не найдете работу по профессии — условия зафиксированы в оферте
Где работают наши студенты
ProductStar — онлайн-университет с честным рейтингом
3 простых шага регистрации
Заполните форму ниже
Подпишитесь на наш чат-бот в telegram или вконтакте
Получите бесплатный доступ к курсу
Заполните форму ниже
Подпишитесь на наш чат-бот в telegram или вконтакте
Получите бесплатный доступ к курсу
Регистрация
Не закрывайте страницу после отправки данных
Отправляя заявку, я соглашаюсь с офертой и политикой конфиденциальности