Профессия: Аналитик
Практический курс для всех, кто хочет сделать первые шаги в сфере аналитики данных. Уроки включают информацию про роль и место аналитика в команде, его основные задачи и инструменты, фреймоворки Lean Canvas и HADI, декомпозицию метрик, тесты и практические задания.
демоверсия
Создатели и спикеры курса - эксперты из Amazon, Yandex и Skyeng
С нуля и для действующих специалистов
Формат: онлайн
Создатели и спикеры курса - эксперты из Amazon, Yandex и Skyeng
С нуля и для действующих специалистов
Формат: онлайн
Станьте аналитиком с нуля
Мы поможем вам получить все необходимые навыки, собрать проекты для вашего резюме и получить достойную работу в интересующей вас компании.
junior
middle
senior
10 000 +
Открытых вакансий прямо сейчас
Студентов уже сменили профессию
7 000 +
10+
Кейсов в ваше портфолио
Ваше обучение окупится с первой зарплаты
Средняя зарплата специалиста (источник данных: Хабр Карьера)
На демо-курсе вы научитесь:
Познакомитесь с задачами и инструментами аналитика данных
Узнаете, как аналитик участвует в принятии самых важных для компании решений
Освоите популярные фреймворки для работы над продуктом — Lean Canvas и HADI
Сможете визуализировать взаимосвязи продуктовых метрик
Познакомитесь с задачами и инструментами аналитика данных
Узнаете, как аналитик участвует в принятии самых важных для компании решений
Освоите популярные фреймворки для работы над продуктом — Lean Canvas и HADI
Сможете визуализировать взаимосвязи продуктовых метрик
Как проходит обучение
Защищаете проект и дополняете
им свое портфолио
им свое портфолио
Защита проекта
Общаетесь с наставником, закрепляете знания и исправляете ошибки
Наставничество
Выполняете домашнее задание в том темпе, в котором Вам удобно это сделать
Выполнение ДЗ
Изучение темы
Изучаете тему с помощью видеоуроков,
которые доступны на обучающей платформе
которые доступны на обучающей платформе
Доступно после приобретения курса
Доступно после приобретения курса
Эксперты курса
Только практики c большим опытом
Программа курса
Ступень 1: Инструменты начинающего аналитика
Знакомимся профессией и изучаем первые фреймворки
Занятия:
Занятия:
- Введение
- Задачи и инструменты аналитика данных
- Роль и место аналитика в команде. Теория
- Роль и место аналитика в команде. Практика
- Lean Canvas. Теория
- Lean Canvas. Практика
- HADI циклы
- Декомпозиция метрик: иерархия метрик и пирамида метрик. Теория
- Декомпозиция метрик: иерархия метрик и пирамида метрик. Практика
Знакомимся профессией и изучаем первые фреймворки
Занятия:
Занятия:
- Введение
- Задачи и инструменты аналитика данных
- Роль и место аналитика в команде. Теория
- Роль и место аналитика в команде. Практика
- Lean Canvas. Теория
- Lean Canvas. Практика
- HADI циклы
- Декомпозиция метрик: иерархия метрик и пирамида метрик. Теория
- Декомпозиция метрик: иерархия метрик и пирамида метрик. Практика
Доступно после приобретения курса
Изучаем первый инструмент для анализа данных
Занятия:
Занятия:
- Знакомство с интерфейсом
- Основные функции и формулы
- Работа с диапазонами и массивами
- Прогнозирование и визуализация
Учимся работать с данными с помощью SQL
Занятия:
Занятия:
- Знакомство с SQL
- Пишем первые запросы: кейс Airbnb
- Работа с ключевыми запросами SQL
- Ищем данные по определенным условиям
- Преобразуем полученные данные
- Функции агрегации и группировки
- Знакомимся с базами данных
- Объединение таблиц
- Работаем с подзапросами
- Изменение данных и таблиц
- Оконные функции и оптимизация запросов
- Работа с дата-сетом LEGO
- Бонус: знакомимся с другими инструментами аналитика данных
Знакомимся с основными инструментами для анализа сайтов и мобильных приложений
Занятия:
Занятия:
- Знакомимся с digital-аналитикой
- Основные инструменты Google Analytics и Яндекс Метрики
- Основные возможности Google Tag Manager
- Продвинутые функции Google Tag Manager
- Переход на Google Analytics 4: возможности и изменения
- Mobile аналитика: возможности App Metrica
- BigQuery, ClickHouse, OWOX BI для передачи данных из систем аналитики
- А/Б-тестирование для мобильной аналитики
Учимся понимать цели бизнеса и переводить в язык цифр
Занятия:
Анализ целевой аудитории и конкурентов
Основные инструменты работы с пользователями
Customer Development
Практическое занятия по Custdev
Занятия:
Анализ целевой аудитории и конкурентов
Основные инструменты работы с пользователями
Customer Development
Практическое занятия по Custdev
Изучаем первый инструмент для анализа данных
Занятия:
Занятия:
- Знакомство с интерфейсом
- Основные функции и формулы
- Работа с диапазонами и массивами
- Прогнозирование и визуализация
Учимся работать с данными с помощью SQL
Занятия:
Занятия:
- Знакомство с SQL
- Пишем первые запросы: кейс Airbnb
- Работа с ключевыми запросами SQL
- Ищем данные по определенным условиям
- Преобразуем полученные данные
- Функции агрегации и группировки
- Знакомимся с базами данных
- Объединение таблиц
- Работаем с подзапросами
- Изменение данных и таблиц
- Оконные функции и оптимизация запросов
- Работа с дата-сетом LEGO
- Бонус: знакомимся с другими инструментами аналитика данных
Знакомимся с основными инструментами для анализа сайтов и мобильных приложений
Занятия:
Занятия:
- Знакомимся с digital-аналитикой
- Основные инструменты Google Analytics и Яндекс Метрики
- Основные возможности Google Tag Manager
- Продвинутые функции Google Tag Manager
- Переход на Google Analytics 4: возможности и изменения
- Mobile аналитика: возможности App Metrica
- BigQuery, ClickHouse, OWOX BI для передачи данных из систем аналитики
- А/Б-тестирование для мобильной аналитики
Учимся понимать цели бизнеса и переводить в язык цифр
Занятия:
Анализ целевой аудитории и конкурентов
Основные инструменты работы с пользователями
Customer Development
Практическое занятия по Custdev
Занятия:
Анализ целевой аудитории и конкурентов
Основные инструменты работы с пользователями
Customer Development
Практическое занятия по Custdev
Ступень 2: Продвинутые навыки аналитика
Учимся проводить анализ данных с помощью А/B-тесты
Занятия:
Занятия:
- Проверка гипотез и поиск точек роста с помощью A/B-тестирования
- Доверительные интервалы и математическая статистика
- Проверка А/Б-теста на статистическую значимость
- Целевые и второстепенные метрики
- Практическая реализация
- А/А-тест, Мультивариантный тест и использование ML
- Инструменты проведения A/B-теста
Занятия:
- Основы линейной алгебры и теории множеств
- Методы математической оптимизации
- Основы описательной статистики
- Статистический анализ данных
Учимся анализировать бизнес с помощью юнит-экономики
Занятия:
Занятия:
- Основные метрики unit-экономики
- Когортный анализ клиентов
- Жизненный цикл пользователей
- Работа над Feature Adoption
- Поиск точек роста: кейсы growth hacking
Изучаем самый популярный язык программирования
Занятия:
Занятия:
- Знакомство с 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
Учимся продвинутым BI инструментам
Занятия:
Занятия:
- Основы 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
Осваиваем визуализацию в Tableau
Занятия:
Занятия:
- Знакомство с 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
Учимся проводить анализ данных с помощью А/B-тесты
Занятия:
Занятия:
- Проверка гипотез и поиск точек роста с помощью A/B-тестирования
- Доверительные интервалы и математическая статистика
- Проверка А/Б-теста на статистическую значимость
- Целевые и второстепенные метрики
- Практическая реализация
- А/А-тест, Мультивариантный тест и использование ML
- Инструменты проведения A/B-теста
Занятия:
- Основы линейной алгебры и теории множеств
- Методы математической оптимизации
- Основы описательной статистики
- Статистический анализ данных
Учимся анализировать бизнес с помощью юнит-экономики
Занятия:
Занятия:
- Основные метрики unit-экономики
- Когортный анализ клиентов
- Жизненный цикл пользователей
- Работа над Feature Adoption
- Поиск точек роста: кейсы growth hacking
Изучаем самый популярный язык программирования
Занятия:
Занятия:
- Знакомство с 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
Учимся продвинутым BI инструментам
Занятия:
Занятия:
- Основы 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
Осваиваем визуализацию в Tableau
Занятия:
Занятия:
- Знакомство с 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: Специализации аналитика
Погружаемся в новую отрасль и работаем с BigData
Занятия:
Занятия:
- Кто такой Data Scientiest
- Знакомство с машинным обучением
- Линейная регрессия
- Бинарная классификация
- Валидация. Почему это важно
- Решающие деревья
- Бутстрап, Бэггинг и случайный лес
- Feature Engineering, Feature Selection
- Градиентный бустинг
- A/B тестирование
- Обучение без учителя
- Введение в рекомендательные системы
- Метрики и бейзлайны
- Матричное разложение
- Рекомендации через поиск ближайших соседей
- Воркшоп: предсказание оттока клиентов и прогноз продаж
- Воркшоп: скоринг кредитного портфеля
Учимся анализировать каналы привлечения и рекламу
Занятия:
Занятия:
- Основы маркетинговой аналитики
- Аналитика performance каналов
- Сквозная аналитика или считаем LTV
- Сегментация клиентов и работа с CRM
- Виды исследований в маркетинге (NPS и TOM)
Учимся принимать бизнес-решения на основе данных
Занятия:
Занятия:
- Кто такой Бизнес-аналитик?
- Схема бизнес-процессов
- Управление изменениями. Поиск проблем бизнеса
- Анализ влияния. Критерии успешности
- Лучшие практики бизнес-анализа
Занятия:
- Кто такой системный аналитик?
- Виды, критерии и источники требований
- Регулирующие документы, нотации
- Пользовательские интерфейсы
- Программные интерфейсы
- Документирование
Занятия:
- Работа над дипломным проектом для портфолио
- Как расти в руководителя аналитики
- Подготовка резюме
- Подготовка к собеседованию
- Финальная защита и консультации
Погружаемся в новую отрасль и работаем с BigData
Занятия:
Занятия:
- Кто такой Data Scientiest
- Знакомство с машинным обучением
- Линейная регрессия
- Бинарная классификация
- Валидация. Почему это важно
- Решающие деревья
- Бутстрап, Бэггинг и случайный лес
- Feature Engineering, Feature Selection
- Градиентный бустинг
- A/B тестирование
- Обучение без учителя
- Введение в рекомендательные системы
- Метрики и бейзлайны
- Матричное разложение
- Рекомендации через поиск ближайших соседей
- Воркшоп: предсказание оттока клиентов и прогноз продаж
- Воркшоп: скоринг кредитного портфеля
Учимся анализировать каналы привлечения и рекламу
Занятия:
Занятия:
- Основы маркетинговой аналитики
- Аналитика performance каналов
- Сквозная аналитика или считаем LTV
- Сегментация клиентов и работа с CRM
- Виды исследований в маркетинге (NPS и TOM)
Учимся принимать бизнес-решения на основе данных
Занятия:
Занятия:
- Кто такой Бизнес-аналитик?
- Схема бизнес-процессов
- Управление изменениями. Поиск проблем бизнеса
- Анализ влияния. Критерии успешности
- Лучшие практики бизнес-анализа
Занятия:
- Кто такой системный аналитик?
- Виды, критерии и источники требований
- Регулирующие документы, нотации
- Пользовательские интерфейсы
- Программные интерфейсы
- Документирование
Занятия:
- Работа над дипломным проектом для портфолио
- Как расти в руководителя аналитики
- Подготовка резюме
- Подготовка к собеседованию
- Финальная защита и консультации
Практика
в реальных компаниях
в реальных компаниях
Организуем part-time стажировки в компаниях-партнерах, где вы сможете получить практический опыт и рекомендательные письма
10+ кейсов в ваше портфолио
01.
Помогаем на реальных кейсах сделать практические задания, чтобы представить результаты на собеседовании
04.
Менторство
Ментор поддерживает в процессе обучения, отвечая на вопросы по курсу помогает эффективно освоить всю программу
03.
Помощь на испытательном сроке
Специалист карьерного центра помогает уже после трудоустройства удержаться на испытательном сроке
Мы полностью вернём деньги, если у вас не получится найти работу, в рамках изучения профессии (условия зафиксированы в оферте)
Честные обещания по трудоустройству
02.
Карьерный центр
PRODUCTSTAR
PRODUCTSTAR
Мы поможем найти работу, проекты или стажировку и дадим работающие инструменты, которые останутся с вами навсегда
студентов нашли работу
172
2,5 мес
среднее время трудоустройства
200+
партнёрств с ведущими IT-компаниями за 10 лет
Трудоустраиваем
более 80% студентов в процессе обучения
Где работают наши студенты
ProductStar — онлайн-университет с честным рейтингом
3 простых шага регистрации
Заполните форму ниже
Подпишитесь на наш чат-бот в telegram или вконтакте
Получите бесплатный доступ к курсу
Получите бесплатный доступ к курсу
Подпишитесь на наш чат-бот в telegram или вконтакте
Заполните форму ниже
Не закрывайте страницу после отправки данных
Регистрация
Отправляя заявку, я соглашаюсь с офертой и политикой конфиденциальности