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