Продуктовая аналитика

В этом модуле вы узнаете, для чего нужна аналитика в компании, какие задачи она решает и почему это важно.

Тема 1: Бизнес-смысл. Зачем нужна аналитика и что такое аналитическая культура в компании. Виды аналитиков и их задачи. BI, продуктовый аналитик, дата-аналитик, бизнес-аналитик. Чем продуктовый аналитик отличается от них всех

Тема 2: 2. Задачи в аналитике: ad-hoc запросы, построение дашбордов, исследования, факторный анализ, А/В-тесты

Тема 3: Инструменты для анализа бизнес-показателей. Взаимосвязь продуктовых метрик и жизненного цикла продукта

Тема 4: Иерархия метрик

В этом модуле мы научимся решать основные задачи аналитика при помощи SQL. Разберем основные команды и приемы в работе с данным инструментом.

Тема 1: Основные команды: select * from #, ключи. Различные типы данных: булевы, числовые, строковые, временные, Nullable, массивы и геокоординаты

Тема 2: Разница в join-ах. Различие между having и where. О чем говорят аббревиатуры ASC/DESC. Откуда в SQL индексы

Тема 3: Подзапросы и with

Тема 4: Агрегирующие функции. Сложные функции row_number, lag. Оконные функции и их применение

Тема 5: Хинты в скриптах для ускорения запроса. Оптимизация запроса

В рамках модуля мы изучим основные понятия из Python, научимся подготавливать данные к дальнейшему анализу, а также рассмотрим несколько библиотек, которые помогут в решении типовых рабочих задач.

Тема 1: Знакомство с Python. Введение в Jupyter и Jupyter Notebooks. Типы переменных

Тема 2: Основные понятия в Python: списки, словари, сеты. Циклы for/while

Тема 3: Логистические выражения, условные конструкции, функции

Тема 4: Pandas и Numpy: основной функционал и решаемые задачи с его помощью

Тема 5: Этапы очистки и подготовки данных к анализу

Тема 6: Визуализируем данные с трендами с помощью Seaborn и Matplotlib

Тема 7: Работа с API и его полезность в автоматизации задач

В этом модуле мы рассмотрим основные виды задач, которые предстоит решать продуктовому аналитику: построение иерархии метрик, когортного анализа и юнит-экономики с помощью 2-х подходов.

Тема 1: Продуктовая аналитика: расчеты retention/churn/ltv/cac

Тема 2: Когортный анализ и все о сегментациях

Тема 3: Юнит-экономика в Excel

Тема 4: Формулирование гипотез, поиск точек роста

В этом модуле мы рассмотрим основные понятия из курса статистики, научимся рассчитывать уровни значимости и научимся применять статистические критерии в зависимости от типа А/В-тестирования.

Тема 1: Выборка, генеральная совокупность, метрики. База для анализа данных — среднее, медиана, дисперсия, квартили

Тема 2: Нормальное распределение и ЦПТ

Тема 3: Расчет уровня значимости и доверительные интервалы. Виды статистических критериев и их применение

Тема 4: Регрессионный и корреляционный анализ

Тема 5: Со*: логистическая регрессия и кластерный анализ (для сложных задач с предсказаниями)

В этом модуле вы изучите А/А, А/В-тесты и мультивариантное тестирование. Детально разберем дизайн эксперимента и его последующую интерпретацию.

Тема 1: Поговорим о смыслах: А/В и А/В/n- тесты. А/А - тесты и почему они важны

Тема 2: Дизайн А/В-теста - полный цикл. Как правильно организовать А/В-тест?

Тема 3: Избегаем основные ошибки в А/В- тестировании: проблемы подглядывания, неравномерность выборок, достижение стат.значимости, недостаток данных

Тема 4: Снова про А/В/n- тесты. Поправки на множественное тестирование

Тема 5: Анализ и интерпретация результатов теста. Бизнес-смысл А/В-тестов

Тема 6: Валидация продуктовых гипотез - как понять, нужно тестировать эту идею или нет?

В рамках модуля вы научитесь создавать дашборды. Подробно разберете популярные системы визуализации, научитесь подключаться к хранилищу данных и визуализировать бизнес-показатели. Большое внимание будет уделено лучшим практикам в построении дашбордов: выбору метрик, их правильному и полезному отображению.

Тема 1: Дашборды. Основные инструменты для визуализации данных

Тема 2: Основные приемы в построении дашбордов. Good/bad practice: нюансы в визуализации, как графики могут вас обманывать

В этом модуле вы получите шаблон резюме и узнаете, какие есть этапы собеседования и что от них ждать. Вы сделаете тестовое задание для аналитика - live-собеседование с поведенческими вопросами. Затем сделаете разбор собеседования на hard-skills.

Тема 1: Управление требованиями и ожиданиями

Тема 2: Роль аналитика в команде. Как оптимизировать свое время

В рамках этого модуля, вы научимся проходить собеседования на аналитика. Узнаем, как грамотно подсветить навыки в резюме и что нужно сделать в первые 90 дней работы.

Тема 1: Шаблон резюме. Этапы собеседования - hard и soft skills

Тема 2: Как расти в грейде - отличие junior/middle/senior

Заключительный месяц курса посвящен проектной работе. Свой проект — это то, что интересно писать слушателю. То, что можно создать на основе знаний, полученных на курсе. При этом не обязательно закончить его за месяц. В процессе написания по проекту можно получить консультации преподавателей.

Тема 1: Итоговое занятие по пройденному материалу. Выбор темы и организация проектной работы

Тема 2: Защита проектных работ

Тема 1: Git ///