ProductStar
8 отзывов

Курс: Data Scientist от ProductStar

Освойте самую востребованную специальность 2022 года и станьте Data Scientist с нуля. Вы научитесь анализировать большие данные, методы машинного обучения и продвинутого математического анализа. Поработаете с нейросетями и научитесь строить прогнозы, которые принесут прибыль компании. Преподаватели курса — специалисты из Сбера, Яндекса и Amazon. Курс составлен с упором на практику: вы решите кейсы реальных компаний и добавите их в портфолио. Ваши работы будет проверять опытный наставник, который поможет освоить Data Science с нуля. При покупке вы получите курс по управлению AI и BigData продуктами в подарок
  • 16 месяцев
  • Сертификат об обучении
74 900 ₽
145 000 ₽

Актуальная стоимость обучения.

Данные обновлены 22 ноября 2022 г.

Рассрочка: 4396 ₽ / мес.

  • 16 месяцев
  • Сертификат об обучении
Перейти на страницу курса
Важно. Итоговая цена на странице курса может отличаться.

Программа курса

Ознакомьтесь с программой курса «Курс: Data Scientist» от ProductStar

Ступень 1. "Инструменты для базового анализа данных":

Блок 1: Продуктовая аналитика

  • Роль аналитика в команде

  • Роль и место аналитика в команде

  • Lean Canvas

  • HADI циклы

  • Основные типы бизнес-метрик

  • Декомпозиция метрик: иерархия метрик и пирамида метрик

  • Декомпозиция метрик и работа с кастомными метриками

Блок 2: Google Sheets и Excel для задач аналитики

  • Основы работы в Google Sheets

  • Сводные таблицы

  • Форматирование данных

  • Визуализация данных

  • Базовые вычислительные функции и формулы

  • Логические функции и инструменты

  • Текстовые функции и инструменты

  • Работа с диапазонами

  • Массивы

  • Прогнозирование

Блок 3: SQL для анализа данных

  • Введение в блок SQL

  • Извлечение и фильтрация данных (часть 1)

  • Извлечение и фильтрация данных (часть 2)

  • Преобразование и сортировка данных (часть 1)

  • Преобразование и сортировка данных (часть 2)

  • Группировка данных

  • Введение в базы данных

  • Объединение таблиц

  • Подзапросы

  • Обновление, добавление и удаление данных

  • Создание, изменение и удаление таблиц

  • Advanced

  • Итоговый проект LEGO

  • Бонусный урок

Блок 4: Веб-аналитика и аналитика мобильных приложений

  • Введение в digital-аналитику: основные понятия и инструменты

  • Базовые настройки инструментов аналитики Google Analytics и Yandex Metrica

  • Основные отчеты Google Analytics. Метрики и параметры

  • Метрики и параметры. Основные отчеты Yandex Metrica

  • GTM особенности работы и основные возможности

  • Расширенные возможности GTM. Практические кейсы

  • Google Analytics 4: Важные особенности и возможности

  • Переход с Google Analytics на Google Analytics 4

  • Инструменты app-аналитики

  • Основные отчеты App Metrica

  • Возможности передачи и сбора данных из систем аналитики — BigQuery, ClickHouse, OWOX BI

  • Мобильная аналитика и А/Б-тесты

Блок 5: Проведение исследований и анализ пользовательских сценариев

  • Анализ целевой аудитории и конкурентов

  • Введение в инструменты исследований

  • Принципы и подходы Customer Development

  • Тренажёр CustDev и практика "в полях" на реальных кейсах

Ступень 2. "Применение на прикладных проектах и продвинутые инструменты анализа данных":

Блок 1: A/B-тестирование

  • Проверка гипотез и поиск точек роста с помощью A/B-тестирования

  • Основы математической статистики для A/B тестирования

  • Статистический тест для оценки результатов A/B эксперимента

  • Цель и метрики A/B теста

  • Практическая реализация A/B теста

  • Продвинутые методики тестирования

  • Инструменты для A/B тестирования

Блок 2: Мат. статистика и математика для аналитика

  • Основы линейной алгебры и теории множеств

  • Методы математической оптимизации

  • Основы описательной статистики

  • Статистический анализ данных

Блок 3: Unit-экономика и работа с данными

  • Unit-экономика

  • Жизненный цикл клиента и когортный анализ

  • Работа с бюджетами

  • Нюансы бюджетов и P&L

  • Прикладная аналитика

  • Feature Adoption

  • Growth Hacking

  • Монетизация

Блок 4: Python

  • Введение в 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

Блок 5: Использование Power BI и визуализация данных

  • Введение в 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

Блок 6: Работа с Tableau и дашбордами

  • Введение в 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. "Специализация и погружение в Data Science":

Блок 1: Специализация: Data Scientiest

  • Кто такой Data Scientiest

  • Знакомство с машинным обучением

  • Линейная регрессия

  • Бинарная классификация

  • Валидация. Почему это важно

  • Решающие деревья

  • Бутстрап, Бэггинг и случайный лес и т.д.

Блок 2: Специализация: Маркетолог-аналитик

  • Введение в маркетинговую аналитику

  • Выстраивание аналитики в performance маркетинге

  • Сквозная аналитика или считаем LTV

  • Основы CRM-аналитики. Сегментация клиентов

  • Введение в маркетинговые исследования

Блок 3: Специализация: Бизнес-аналитик

  • Кто такой Бизнес-аналитик?

Блок 4: Специализация: Системный аналитик

  • Кто такой системный аналитик?

Блок 5: Дипломная работа и помощь с трудоустройством

  • Работа над дипломным проектом для портфолио

  • Как расти в руководителя аналитики

  • Подготовка резюме

  • Подготовка к собеседованию

  • Финальная защита и консультации

Подробная информация о курсе

Город
Онлайн
Формат обучения
Онлайн
Сертификат
Есть
Инструменты на курсе
Flask
Google Analytics
Google Sheets
Lean
Power BI
Python
Tableau
pandas
Поделись курсом с друзьями

Подробнее о школе ProductStar
ProductStar - это онлайн-школа по обучению менеджменту и аналитике от практиков-экспертов, успешно функционирующая на рынке уже более 10 лет. После обучения школа гарантирует каждому студенту трудоустройство и сопровождение до конца испытательного срока. В числе выпускников более 3000 студентов по направлениям продакт-менеджмента, аналитики, маркетинга и DataScience.
  • Преимущества и недостатки обучения в ProductStar
  • Компетентность преподавателей. Все педагоги обладают высококлассным образованием и многолетним опытом работы.

  • Практика. Решение кейсов из реальной жизни, а в случае какого-то вопроса наставники всегда на связи.

  • Качество предоставляемой информации. Контент достаточно полезный, современный и актуальный.

  • Низкие цены. Стоимость курсов в ProductStar куда ниже и доступнее, чем на других платформах.

  • Слабый интерфейс. Полезным и качественным курсам необязательно завлекать клиентов только с помощью "красивой" обёртки.

  • Технические сбои. С проверкой заданий случаются задержки, а вебинары иногда отстают по времени, но это не слишком критично.

  • Отзывы о курсе

    Взгляните, что студенты и выпускники говорят про ProductStar

    Преимущества: Приближенные к рабочим условиям задачи, аналитика по продукту, а не в вакууме, блок с аб-тестами, оперативные ответы преподавателя Недостатки: Первый блок, сделанный на скорую руку Отзыв: Я проходила курс для продактов в 2018 году, в 2020 году поступила на курс анал...

    Показать отзыв полностью
    Отзыв о школе

    Всем привет) Ребят прям приятно слушать, постоянно проводят вебинары, без воды, с спикерами из ведущих компаний, делятся опытом). Скоро и я начну обучение на продакта). Недавно на одном из семинаров в качестве подарка сказали предоставят доступ к курсу) Жду теперь с нетерпением) ...

    Показать отзыв полностью
    + ещё 6 отзывов о ProductStar
    Мы ежедневно собираем, публикуем и обновляем отзывы об онлайн-курсах на просторах Интернета.
    Все отзывы →
    Оставить отзыв о курсе
    Проходили курс «Курс: Data Scientist» от ProductStar? Поделитесь своим отзывом: расскажите о плюсах и минусах обучения на данной программе.

    Прикрепите к отзыву сертификат о прохождении курса. После проверки мы пометим ваш отзыв как достоверный. Мы не будем делиться вашими данными с другими лицами.

    Курс: Data Scientist
    • ProductStar
    • 16 месяцев
    • 74 900 ₽