Аналитик данных
Цель курса "Data Analyst"
Научить аналитика базовым навыкам работы с данными, чтобы полученные инструменты помогали улучшать конкретные показатели проектов и влияли на успешное решение задач бизнеса.
Для кого создан курс "Аналитик данных"
- Программа создана для тех, кто хочет проникнуть в аналитику с нуля, научиться мыслить отвлеченно, формулировать гипотезы, находить закономерности и делать логические выводы на основе проведенного анализа.
- Маркетологи, программисты, РМ и специалисты смежных сфер – для улучшения их аналитических навыков.
Что даст курс "Data-аналитик"
- Вы изучите основы анализа, их жизненный цикл, ключевые инструменты для работы с ними и освоите статистические тесты.
- Научитесь обрабатывать данные, строить на основе полученных параметров и метрик стратегии развития проекта, планы и рекомендации по его улучшению.
- Получите полное представление об аналитических методах и процессах, систематизации данных для анализа и визуального представления их на презентациях.
- Отработаете востребованные аналитические навыки на практике (очистка, анализ и визуализация данных), сможете выполнять анализ и вычисление с помощью электронных таблиц.
Необходимые навыки для старта обучения
Для прохождения курса особых навыков не требуется. Хорошим бонусом станет знание математики и статистики, а также умение работать с таблицами Excel. В дальнейшем для роли аналитика данных важными навыками будет работа с SQL-запросами и умение программировать на языке Python или R.
Что получает выпускник онлайн-курса
Курс "в записи" был записан на русском языке до начала войны. Презентации к курсу на английском языке.
Программа
1
- Эволюция Data-Driven компаний.
- Ценность аналитики (Descriptive/Predictive Analytics).
- Организация процесса обработки данных (Data Science).
- Роли и инструменты обработки данных. Место аналитика данных в процессе обработки данных.
- Основные задачи и ответственность Data Analyst.
- Принципы работы аналитики данных.
- Основные навыки. Основные инструменты Data Analyst.
- Классическое понятие роли аналитика данных.
- С чего начать пути развития?
- Основная терминология.
2
- Типы аналитических задач и системы аналитики. Воронка AAARRR.
- Системы маркетинговой аналитики и задачи, которые они решают.
- Сквозная рекламная аналитика.
- Системы продуктовой аналитики и задачи, которые они решают.
- Обзор типов систем аналитики: от рекламной до глубокой продуктовой аналитики.
- Пользовательская аналитика.
- Оптимальный набор аналитических инструментов для мобильных и веб-продуктов.
- Основные этапы применения аналитики.
3
- Продуктовая аналитика как база работы с данными.
- Методики продуктовой аналитики.
- Продукт. Типы продуктов.
- Монетизация.
- Подсистемы продукта.
- Путь пользователя. Продуктовая воронка.
4
- Маркетинговые, продуктовые и денежные метрики.
- Подсистемы продукта и их метрики.
- Иерархия метрик.
- Наложение метрик на продуктовую воронку.
- RFM-анализ.
- Когортный анализ.
5
- Выбор метрика для тестирования.
- Выбор данных.
- Калькулятор. А/В тесты: статистика и математика.
- А/В тесты: проблемы и их решения.
6
- Работа с базами данных. Инструменты.
- Какие данные собирать. Где их хранить?
- Извлечение информации для обработки.
- Требования к данным.
- Обработка данных: полнота, целостность, наличие шумов, ошибок, выбросов, пропусков.
- Валидация данных.
- BI-системы.
7
- Обзор интерфейса.
- Тип данных, тип файла.
- Основная терминология.
- Загрузка данных.
- Основные калькуляции.
8
- Работа с фильтрами.
- Типы графиков.
- Визуализация. Построение дашбордов.
9
- Процесс добавления/удаления событий.
- Аудит и мониторинг метрик.
- Гипотезы роста по воронке.
- Проведение экспериментов в продукте и маркетинге.
- Оценка результатов экспериментов и нахождение инсайтов.
- Выстраивание процесса системного экспериментирования.
10
- Контрольная работа.
- Защита проектов.
Отзывы
Я прошла курс «Аналитик данных» от SkillsUp под руководством Максима Федорова и осталась очень довольна! Курс дал мне четкое понимание роли Data Analyst и того, как организована работа с данными в компании. Раньше я знакомилась с различными инструментами анализа, но не знала, как правильно их применять для решения реальных бизнес-задач.
Программа курса была очень структурированной: мы рассматривали системы аналитики, продуктовую аналитику, метрики, когортный и RFM-анализ, А/В-тестирование, работу с данными и осваивали Tableau. Особенно ценным было сочетание теории с практическими заданиями — это помогло понять, как использовать данные для развития продукта.
После курса я почувствовала себя увереннее в работе с данными и поняла, как системно подходить к аналитике в реальных проектах. Рекомендую этот курс всем, кто хочет стать настоящим аналитиком данных!