Что вы будете делать, когда станете аналитиком данных:
- Экономить
- Выводы, основанные на анализе данных, помогают бизнесу более эффективно тратить и экономить деньги.
- Прогнозировать
- Аналитики данных проверяют гипотезы, делают прогнозы и принимают решения о том, как компании распределить ресурсы.
- Исследовать
- Чтобы бизнес рос даже во время кризиса, нужно анализировать возможности компании, предложения конкурентов, желания потребителей и закономерности рынка.
- Переводить
- В переносном смысле — переводить с языка данных на язык, понятный инвесторам и заказчикам. Но знание английского тоже может пригодиться.
Чему вы научитесь:
- Выгружать, преобразовывать и очищать
- данные с помощью SQL-запросов
- Запускать А/В-тестирования
- для проверки гипотез
- Помогать бизнесу принимать
- решения на основе данных
- Создавать дашборды с помощью
- Tableau и других инструментов
- Рассчитывать ключевые метрики работы
- компании и оценивать их значимость
Основная программа
1. Основы анализа данных с помощью SQL и BI.
- Введение в аналитику. Аналитический отчёт в Google Sheets;
- Основы SQL. Извлечение данных для анализа;
- SQL. Обработка данных;
- SQL. Анализ данных и решение adhoc задач;
- Визуализация данных с помощью DataLens. Создание дашбордов;
2. Анализ данных с помощью Python.
- Основы Python;
- Python. Пред обработка данных;
- Исследовательский анализ данных и визуализация с помощью Python;
3. Продвинутый анализ данных для бизнеса.
- Расчёт и визуализация бизнес метрик и показателей;
- Формулировка и проверка гипотез. Статистический анализ данных;
- Анализ результатов А/В тестирования с помощью Python;
Программа специализации «Продуктовый аналитик»
- Погружение в продукт.
- Как живёт продукт. Логирование
- Мониторинг состояния продукта.
- Построение системы метрик продукта;
- Экономика продукта;
- Поддержка принятия продуктовых решений
- A/B-тесты в работе продуктового аналитика;
- Поиск инсайтов в работе продукта.
Дополнительный курс: теория вероятностей
Дополнительный курс: линейная алгебра и алгоритмы
Дополнительный курс: практика Python
