Скачать курс: [SkillFactory] Профессия Аналитик данных. Полный курс. Тариф База [Эмиль Магеррамов, Михаил Баранов]

[admin]

[SkillFactory] Профессия Аналитик данных. Полный курс. Тариф База [Эмиль Магеррамов, Михаил Баранов] Кто такой аналитик данных Аналитик данных — это специалист по анализу больших данных: он их собирает, обрабатывает и делает выводы. Аналитик помогает увидеть точки роста бизнеса. На основании его отчетов в компаниях принимают важные решения. Проблема: Низкая эффективность у онлайн-магазина. Пользователи переходят на сайт, но не оформляют заказ. Решение: Аналитик данных выясняет, на каком этапе теряется интерес пользователей. Затем предлагает и проверяет гипотезы, которые помогут удержать клиента и довести до покупки. На курсе вы научитесь Работать с основными метриками продукта и маркетинга Применять знания статистики для анализа данных Проводить сбор данных при помощи: Google Analytics, Google Tag Manager, Amplitude, Яндекс.Метрики, Python Обрабатывать данные при помощи: Google Analytics, Google Tag Manager, Яндекс.Метрики, Google Sheets, SQL, Python Визуализировать данные при помощи: Google Sheets, Power BI, Python Делать выводы и рекомендации для бизнеса на основе анализа данных Вы получите крепкий фундамент профессии Data Analyst: разовьете основы аналитического мышления и освоите ключевые инструменты (Google Analytics, Google Tag Manager, Яндекс.Метрику, Google Sheets, SQL, Python, Power BI, математическую статистику). Программа курса База На первом этапе вам предстоит познакомиться с бизнес-моделями e-commerce (электронная коммерция) и GameDev (разработка игр). Вы рассмотрите не только теорию, но и поработаете с Google Таблицами, изучите основы статистики, SQL и Python, чтобы эффективно анализировать данные. Основы аналитики Казалось бы — зачем теория, лучше сразу в бой! Но нет: без аналитического мышления и умения работать с документацией ничего не выйдет. Поэтому сначала вас ждут: Обзор бизнес-моделей и видов аналитики Логические задачи для собеседований Прокачка аналитического и критического мышления Работа с аналитической документацией Тренажер-Google-таблицы и основы статистики Владение таблицами и статистикой — базовая компетенция аналитика. А еще необходимо научиться решать сложные задачи, не изобретая велосипед. В этом вам поможет тренажер: Более 200 упражнений Самые важные темы — первичный анализ, сводные таблицы, графики, описательная и математическая статистика Отработка материала на аналитических задачах Погружение в сферу E-commerce Онлайн-магазины — сейчас не просто тренд, а новая реальность. В E-commerce есть где разгуляться аналитику: 4 тематических проекта для портфолио Продуктовые и маркетинговые метрики Пирамида метрик и юнит-экономика Инструменты сбора — Google Analytics, Amplitude Самостоятельный проект — анализ бизнес-модели Тренажер-базы данных и SQL В 84% вакансий аналитиков с опытом 1–3 года требуется знание SQL. Вы сможете соответствовать этому критерию: Более 200 упражнений Агрегатные и оконные функции, соединение таблиц, сложные объединения, подзапросы (и это еще краткий список) Запросы не ради запросов, а для решения конкретных задач аналитика Тренажер - PowerBI Невозможно просто посмотреть на массив цифр и вычленить смысл, поэтому аналитики визуализируют данные с помощью Power BI. И вы научитесь: Более 50 упражнений 2 интерактивных отчета Погружение в сферу GameDev Разработка игр сейчас на подъеме, причем «поднимают» эту индустрию не только гейм-дизайнеры и разработчики, но и мастера аналитики. Вот что мы подготовили для вас: 3 тематических проекта в портфолио Сквозная маркетинговая аналитика Сегментация и поведение пользователей 2 самостоятельных проекта — сквозной маркетинговый отчет и анализ воронки ОСНОВНОЙ БЛОК На втором этапе вы продолжите совершенствовать навыки Python, научитесь работать с третьей бизнес-моделью — on-demand (доступ к услугам по требованию), а также выберете дальнейшую специализацию. Тренажер-Python для анализа данных Такие компании, как «Яндекс» и Mail.Ru, хотят видеть среди своих сотрудников аналитиков, которые дружат с программированием. Вы точно подружитесь: Более 300 упражнений Структуры данных, Pandas, методы визуализации и работа с API Погружение в сферу On-Demand Мы все теперь пользуемся моделью «по запросу» — это Uber, «Яндекс.Еда» и другие сервисы, предоставляющие услуги буквально по одному клику. Но работать в этой области могут не все — только те, кто пройдет нашу программу: 3 тематических проекта в портфолио Исследование каналов привлечения Оценка продуктовой фичи А/В-тестирование УРОВЕНЬ PRO На третьем этапе вы погрузитесь в одну из выбранных специализаций — «Маркетинговую аналитику» или «Продуктовую аналитику». Вы научитесь проводить A/B-тесты, визуализировать данные и верно интерпретировать метрики, проверять гипотезы и получать инсайты на основе данных, а также добавите в свое портфолио два проекта. Маркетинговая аналитика На маркетинговой специализации вы научитесь настраивать сквозную аналитику, понимать взаимосвязи различных источников трафика, проводить когортный и RFM-анализ и составлять простые и понятные отчеты и дашборды, строить гипотезы, запускать статистически обоснованное А/В-тестирование и делать грамотные выводы с использованием математического аппарата. Сегментирование и персонализация ЦА: 2 недели Когортный и RFM-анализ: 2 недели Работа с базами данных: 2 недели Настройка сквозной аналитики: 2 недели Внешние источники данных: 2 недели Инструменты анализа данных: 2 недели А/В-тесты — статистика и математика: 2 недели А/В-тесты — проблемы при А/В-тестировании и их решение: 2 недели Продуктовая аналитика На продуктовой специализации вы разберетесь в основных метриках продукта, получите понимание, какие данные нужно собирать и где их хранить, научитесь структурировать информацию, строить графики, проверять гипотезы и получать ценные для бизнеса инсайты на основе аналитики данных. Продуктовое мышление: 3 недели Клиентская аналитика: 5 недель А/В-тестирование: 6 недель Data-driven культура: 2 недели 2 самостоятельных проекта — сквозной маркетинговый отчет и анализ воронки Преподаватели и менторы курса Эмиль Магеррамов, COO Data Lab, компания EORA Михаил Баранов, Ex-Senior ML Engineer, Yandex, Ex-Lead Data Scientist, Sberbank CIB Юлия Мочалова, Machine Learning-инженер, «Газпром-Медиа» Михаил Белоус, Data Scientist, Райффайзен Банк CIB Тариф Базовый