Аналитик данных от ProductStar

Ступень 1: базовый инструментарий аналитика данных

• Введение в аналитику данных
• Основные этапы анализа данных и жизненный цикл проекта аналитики данных
• Понимание типов данных и структурирование информации

Блок 2. 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

Блок 3. Проведение исследований и анализ пользовательских сценариев

• Анализ целевой аудитории и конкурентов
• Введение в инструменты исследований
• Принципы и подходы Customer Development

Блок 4. Работа с командой

• Коммуникация и работа с командой
• Работа с распределенной командой

Блок 5. Подгрузка данных в SQL

• Введение в блок SQL
• Извлечение и фильтрация данных: начальный уровень

Блок 6. Python для анализа данных

• Введение в Python
• Переменные и типы данных

Блок 7. Математика, статистика и теория вероятности для аналитика данных

• Введение в статистику
• Статистические критерии

Блок 8. A/B-тестирование

• Проверка гипотез и поиск точек роста с помощью A/B-тестирования
• Основы математической статистики для A/B тестирования

Блок 9. Unit-экономика и работа с данными

• Unit-экономика
• Жизненный цикл клиента и когортный анализ

Ступень 2: продвинутая аналитика данных

• Введение в Power BI

• Работа с Tableau и дашбордами

• ChatGPT для аналитика

• Работа с нейросетями для аналитика

• Трудоустройство: работа над дипломным проектом для портфолио.