Профессия: Аналитик

Количество часов (с учетом выполнения домашнего задания): 150
Спикеры:

• Сергей Филатов, senior marketing analyst в Estee Lauder
• Денис Соболев,Head of Product менеджер в b2b направлении
• Миша Морозов, Analytics Team Lead в Skyeng
• Андрей Менде, Product Manager Booking.com
• Александра Кулачикова, Product Owner, Semrush
• Анна Подображных, Senior Product Manager, Avito и другие

Инструменты:

• Многофакторный анализ
• Распределение и медиана
• Доска приоритетов
• График Retention
• MAU по когортам
• Пирамида метрик
• P&L-отчет
• Фреймворк Lean Analytics и другие

Практика:

• Составляем иерархию метрик
• Предлагаем NSM для любой известной крупной компании
• Загрузим свою первую базу данных airbnb с GitHub
• Получим свой первый результат на SQL!
• Настроим самостоятельно СУБД
• Создадим свою первую базу данных

По итогу ступени студент научится: продуктовой аналитике, работе с Google Sheets и Excel для решения задач аналитики, освоит SQL, мобильную аналитику, проведение исследований и анализ их результатов.

Количество часов (с учетом выполнения домашнего задания): 155
Спикеры:

• Михаил Карпов, ex-CPO, Skyeng
• Ксения Аполонская, Growth Product Manager, Miro
• Андрей Менде, Product Manager Booking.com, Booking
• Максим Лукьяненко, Data analyst Team lead, Skyeng
• Александра Кулачикова, Product Owner, Semrush и другие

Инструменты:

• Power BI Desktop
• Power Query
• Python
• Tableau Desktop и другие

Практика:

• Настройка автособытия по шаблону
• Настройка автособытия с использованием свойств элемента
• Настройка автособытия через css-селектор
• Потренируемся тестировать гипотезы с помощью HADI
• Анализируем проблемы продукта, придумываем решение

По итогу ступени студент научится: проводить а/в-тестирование, математическому анализу, unit-экономике, работе с Python, Power Bi, Tableau, визуализировать данные.

Количество часов (с учетом выполнения домашнего задания): 95
Спикеры:

• Влад Лукьянов, Head of Analytics, Qlean
• Александра Кулачикова, Product Owner, Semrush
• Мария Бороухина, Product Manager, Joom и другие

Инструменты:

• Google Analytics
• Campaign URL Builder и другие

Практика:

• Построим рекомендательную систему с использованием метода ALS
• Разберемся с использованием FAISS
• Построим простейший сервис рекомендаций с использованием FAISS
• Составим карту сравнения с конкурентами для своего продукта
• Посчитаем CAC и посчитаем LTV

По итогу ступени студент освоит специализации по направлениям: Data Scientiest, Маркетолог-аналитик, Бизнес-аналитик, Системный аналитик.