Онлайн

Продуктовая аналитика

Name: Продуктовая аналитика
Price: 88000 RUB
Availability: InStock
Author: Сергей Кукушкин

Онлайн-курс по продуктовой аналитике для аналитиков, маркетологов, продакт-менеджеров и программистов, желающих освоить SQL, Python, A/B-тестирование и визуализацию данных. Программа включает вебинары, домашние задания и проектную работу, по итогам которой слушатели смогут решать задачи продуктового анализа и претендовать на позицию продуктового аналитика.

Формат: Онлайн

Чему вы научитесь

Решать аналитические задачи с использованием SQL и Python
Проводить A/B-тесты, интерпретировать результаты и выдвигать гипотезы
Визуализировать данные и строить дашборды
Рассчитывать продуктовые метрики (retention, churn, LTV, CAC)
Проводить когортный анализ и сегментацию
Формулировать гипотезы и находить точки роста продукта
Применять статистические критерии для анализа данных
Работать в команде и проходить собеседования на аналитика

Программа курса

10 модулей

1Физический смысл аналитики
- Бизнес-смысл аналитики и аналитическая культура
- Задачи аналитики: ad-hoc запросы, дашборды, исследования, факторный анализ, A/B-тесты
- Инструменты для анализа бизнес-показателей
- Иерархия метрик
2SQL
- Основные команды и типы данных
- Разница в join'ах, having и where, индексы
- Подзапросы и with
- Агрегирующие и оконные функции
- Оптимизация запросов
3Python
- Введение в Python и Jupyter
- Списки, словари, сеты, циклы
- Pandas и Numpy
- Очистка и подготовка данных
- Логические выражения и функции
- Работа с API
- Визуализация с Seaborn и Matplotlib
4Виды задач в продуктовой аналитике
- Расчёты retention/churn/LTV/CAC
- Когортный анализ и сегментации
- Юнит-экономика в Excel
- Формулирование гипотез и поиск точек роста
5Статистика
- Выборка, генеральная совокупность, метрики
- Нормальное распределение и ЦПТ
- Уровень значимости и доверительные интервалы
- Регрессионный и корреляционный анализ
- Логистическая регрессия и кластерный анализ
6A/B-тесты
- A/A, A/B и мультивариантные тесты
- Ошибки в A/B-тестировании
- Дизайн A/B-теста
- Поправки на множественное тестирование
- Анализ и интерпретация результатов
- Валидация продуктовых гипотез
7Визуализация данных
- Дашборды и инструменты визуализации
- Приемы построения дашбордов, good/bad practice
8Работа в команде
- Управление требованиями и ожиданиями
- Роль аналитика в команде, оптимизация времени
9Поиск работы
- Шаблон резюме, этапы собеседования
- Рост в грейде: junior/middle/senior
10Проектный модуль
- Выбор темы и организация проектной работы
- Защита проектных работ

Преподаватели: Виктория Казакова, Павел Логинов, Екатерина Пан, Евгений Ревняков, Алексей Добрусин, Вероника Иванова

Кому подойдёт курс

Маркетологи

Научатся решать задачи продуктового анализа для повышения квалификации или перехода в другую сферу.

Продакт-менеджеры

Смогут собирать аналитику о конкурентах и анализировать рынок с помощью SQL и Python.

Начинающие аналитики

Получат навыки для работы продуктовым аналитиком и выстроят план карьерного развития.

Программисты

Смогут эффективнее работать с данными и развиваться в Data Science.

Подготовка: Общее ориентирование в мире IT. Базовое знание статистики, SQL, Python будет плюсом, но не обязательно.

Как проходит обучение

Формат: онлайн
Расписание: 2 занятия по 2 ак. часа в неделю
Практика: Домашние задания с обратной связью и проектная работа

Бонусы: Скидка 10% при бронировании до 25 октября; Карьерная поддержка: разбор резюме, воркшопы, размещение резюме в базе OTUS; Доступ к записям и материалам навсегда

Стоимость обучения

Для частных лиц 88 000 ₽

Сравнение с рубрикой «IT и программирование» (1504 курсов с ценой): медиана — 44 000 ₽, большинство программ — от 5 000 ₽ до 148 400 ₽. Этот курс дороже медианы в 2,0 раза.

5 000 ₽148 400 ₽

Смотреть курсы рубрики подешевле →

Плюсы и минусы

Оценка редакции Курсографа по фактам со страницы курса.

Сильные стороны

Программа охватывает ключевые инструменты продуктового аналитика: SQL, Python, A/B-тесты, визуализацию.
Вебинары проходят в реальном времени, можно задавать вопросы преподавателям.
Преподаватели — практикующие эксперты из компаний (Deeplay, СберМаркет, Exness и др.).
Есть карьерная поддержка: помощь с резюме, подготовка к собеседованиям, доступ к базе резюме.

На что обратить внимание

Для успешного освоения желательно базовое знание статистики, SQL и Python.
Интенсивность может быть недостаточной для полного освоения с нуля: некоторые темы даются обзорно.
Проверка домашних заданий может занимать длительное время (до месяца в отдельных случаях).

Отзывы о школе OTUS

О школе пока нет отзывов на Курсографе.

Учились здесь? Оставьте отзыв

Частые вопросы о курсе

Нужно ли знать SQL и Python для поступления на курс?

Базовые знания статистики, SQL и Python будут плюсом, но не обязательны. Достаточно общего ориентирования в IT.

В каком формате проходят занятия?

Занятия проходят онлайн в формате вебинаров, 2 раза в неделю по 2 академических часа. Записи и материалы доступны навсегда.

Выдаётся ли документ по окончании курса?

Информация о выдаваемом документе на странице курса отсутствует.

Можно ли оплатить курс за счёт работодателя?

Да, курс может быть оплачен работодателем или разделён 50/50. Школа предоставляет шаблон договора и счёт.

Есть ли скидки на обучение?

При бронировании до 25 октября действует скидка 10% на ноябрьские курсы.