За 10 недель вы погрузитесь в работу продуктового аналитика и решите реальные кейсы: проведёте полноценные исследования, разберётесь с ad-hoc запросами, узнаете тонкости A/B-тестирования.
Мы подобрали для вас кейсы из разных областей. Среди них онлайн-кинотеатр, доставка еды и маркетплейс. А чтобы вы не сбились с пути, вас будет поддерживать ментор. Он выступит в роли руководителя отдела аналитики, к которому вы «пришли на работу».
Кому подойдёт:
- Аналитикам, которые хотят быстрее карьерно вырасти.
- Получите ещё больше практики и прокачаетесь в сложных задачах
- IT-специалистам, которые хотят перейти в аналитики.
- Если у вас уже есть необходимые хардскилы (Python, SQL), попробуете сразу решать аналитические задачи. Это поможет вам быстрее сменить профессию
- Продакт-менеджерам.
- Если часто сталкиваетесь с аналитическими задачами в повседневной работе и хотите лучше оценивать эффективность внедрённых изменений в продукте
- Выпускникам курсов по анализу данных.
- Примените новые знания в реальных кейсах и «проживёте» будни аналитика в компании
Чему научитесь на курсе:
- Разбираться в метриках и понимать их взаимосвязь
- Делать когортный анализ
- Считать юнит-экономику
- Проводить исследования
- Визуализировать данные в Tableau
- Находить точки роста в продукте
- Сегментировать пользователей
- Рассчитывать метрики с помощью SQL
- Подготавливать, проводить и анализировать АВ-тесты
Инструменты и навыки, которые вы освоите:
- SQL
- Tableau
- Python
- Superset
- Excel
- Продуктовые воронки
- Сегментация
- AB-тестирование
Программа курса
Модуль 1. Продуктовые метрики
Введение в задачу
- Добро пожаловать в основную часть курса!
- Общение на курсе
- Знакомство с задачей и продуктом
- Что вы изучите в модуле
- Знакомство с данными
Пользовательские метрики
- Метрики и их типы
- Аудиторные метрики (DAU, MAU, стики фактор)
- Задача «Расчёт DAU»
- Другие аудиторные метрики
- Задача «Метрики поведения»
- Метрики удовлетворённости
- Задача «Расчёт удержания и NPS»
- Метрики вовлечённости
- Задача «Расчёт конверсий»
Метрики монетизации и производительности
- Введение в тему 3
- Средняя выручка и оценка LTV
- Задача «Оценка LTV»
- Реальный LTV
- Задача «Расчёт реального LTV»
- CAC и ROI
- Задача «Расчёт CAC и ROI»
- Метрики производительности
- Задача «Расчёт метрик производительности»
- Заключение
Система метрик в продукте
- Введение в тему 4
- Связи между метриками
- Пирамида метрик
- Кастомные метрики
- Задача «Эффективность алгоритма поиска»
- Изобретаем собственные метрики
- Заключение
Визуализация продуктовых метрик
- Введение в тему 5
- Зачем визуализировать метрики
- Заказчики визуализаций
- Принципы построения и типы диаграмм
- Таблица, линейный график, барчат и круговая диаграмма
- Другие типы визуализаций
- Задача «Выбор типа графика»
- Excel для визуализации метрик
- Заключение
Продуктовые воронки в аналитике
- Введение в тему 6
- Способ детализации метрик — продуктовая воронка
- Строим продуктовую воронку
- Задача «Оценка фильма»
- Как искать инсайты с помощью воронок
- Заключение
Визуализации метрик в Tableau
- Введение в тему 7
- Что такое Tableau
- Загрузка данных и первый график в Tableau
- Типы данных, вычисления и фильтры
- Основы построения графиков
- Готовим графики для дашборда
- Сборка дашборда
- Заключение
Как формировать аналитические выводы
- Введение в тему 8
- Проверяем расчёты самостоятельно: зачем и как
- Интерпретируем расчёты
- Формулируем аналитический вывод
- Заключение
Самостоятельный проект 1
- Введение в проект
- Описание проекта
- Часть 1. Расчёт метрик онлайн-кинотеатра с помощью SQL
- Часть 2. Разработка дашборда в Tableau
- Отправка работы
Заключение
Модуль 2. Когортный анализ и расчёт юнит-экономики
- Знакомство с задачей и продуктом
- Что вы изучите в модуле
- Знакомство с данными
Основы юнит-экономики
- Введение в тему 2
- Что такое юнит-экономика
- Типы юнитов
- Окупаемость юнита
- Юнит-экономика товара в Excel
- Задача «Картины по номерам»
- Юнит-экономика клиента в Excel
- Задача «Реклама для онлайн-школы»
- Выводы на основе юнит-экономики
- Заключение
Сегменты и когорты
- Введение в тему 3
- Сегменты в юнит-экономике
- Задача «Какой батончик лучше»
- Как ещё сегментация помогает бизнесу
- Задача «Делим бизнес на сегменты»
- Выделяем когорты
- Задача «Когорты в сервисе доставки»
- Заключение
Когортный анализ
- Введение в тему 4
- Когортный анализ
- Расчёт удержания для когорт
- Задача «Удержание в сервисе доставки»
- Расчёт конверсии для когорт
- Задача «Конверсии в сервисе доставки»
- Расчёт LTV для когорт
- Задача «LTV для сервиса доставки»
- Визуализация удержания для когорт
- Визуализация конверсии и LTV для когорт
- Анализ эффективности рекламы с помощью SQL
- Задача «CAC и ROI для когорт»
- Анализ эффективности рекламы в Tableau
Самостоятельный проект 2
- Введение в проект 2
- Описание проекта
- Часть 1. Получение данных
- Часть 2. Разработка дашборда
- Отправка работы
Модуль 3. Поиск точек роста
- Data-driven подход к продукту
- Знакомство с задачей
- Что вы изучите в модуле
- Знакомство с данными 3 модуля
Анализ user journey
- Введение в тему 2
- Как работать с user journey
- Анализ user journey c помощью SQL
- Задача «User journey в сервисе доставки»
- Визуализация и анализ user journey
Сегментация для поиска точек роста
- Data-driven методики сегментации пользователей
- RFM-анализ на практике
- Data-driven методика сегментации товаров
- ABC-XYZ-анализ на практике
- Задача «Точки роста в сервисе доставки»
- Результаты сегментации в Tableau
Проект 3 «Исследование точек роста»
- Введение в проект 3
- Описание проекта
- Часть 1. Расчёты с помощью SQL
- Часть 2. Разработка дашбордов
- Отправка работы
Модуль 4. Подготовка и анализ AB тестов
- Знакомство с задачей
- Что вы изучите в модуле
- Знакомство с продуктом и данными2. А/В-тест как метод проверки гипотез
- Введение в тему 2
- Когда применять А/В-тесты
- Дорожная карта А/В-теста
- Что происходит после A/B-теста
- Заключение3. Основы статистики для А/В-тестов
- Введение в тему 3
- Генеральная совокупность и выборка, выборочное среднее
- Как работает одновыборочный статтест
