Продуктовый аналитик с нуля до PRO
Профессия Product Analyst. Научитесь создавать нужный рынку продукт, автоматизировать бизнес-процессы с помощью Python и тестировать гипотезы. Наполняйте портфолио и применяйте полученные знания для своих потребностей уже во время прохождения курса.
Преподаватели

Директор по развитию аналитического направления в AGIMA.

Руководитель бюро планирования и управления в АО "НПО автоматики"

Аналитик-разработчик "Яндекс".

Специалист по анализу данных ОЦРВ.

Директор по развитию в "Таргет Косналт Компани".

Основатель бюро "Лира".

Продакт-менеджер.

Business Intelligence Project Lead в GlowByteConsulting.
Содержание курса
Курс разбит на модули:
- Продуктовая аналитика (28 часов теории, 80 часов практики).
- Tableau (20 часов теории, 29 часов практики).
- Business Intelligence решения и многомерная модель данных (28 часов теории, 80 часов практики).
- Веб-аналитика (38 часов теории, 41 час практики).
- Анализ данных в Python (32 часа теории, 50 часов практики).
- A/B-тестирование (20 часов теории, 30 часов практики).
Кому подойдет данный курс
- Product Managers / Product Owners, которые хотят научиться использовать инструменты аналитики для развития своего продукта;
- маркетологам - для увеличения трафика;
- аналитикам - для грамотного инвестирования и выявления точек роста
Приобретенные навыки
Благодаря курсу студенты получат практический опыт и ряд полезных навыков, включая:
- умение анализировать данные из огромного числа источников;
- визуализацию данных и формирование отчетов;
- разработку аналитических дашбордов;
- рассчет эффективности бизнеса и кластеризацию аудитории;
- A/B-тестирование и проверку гипотез;
- измерение эффективности каналов продвижения;
- знание прикладной математики;
- работу с Big Data на Python;
- использование библиотек Data Science;
- создание аналитической архитектуры под конкретный бизнес;
- грамотный анализ до и после запуска продукта
- и прочее
а также освоят следующие инструменты:
- Scikit-learn;
- Pandas;
- Hadoop:
- NoSQL;
- Python;
- Matplotlib;
- Seaborn;
- Git;
- Tableau Desktop;
- Яндекс.Метрика;
- Google Analytics;
- Google Tag Manager
и реализуют многочисленные проекты - большая часть курса состоит из практики. Во время выполнения дипломной работы студенты смогут использовать полученные знания для решения своих задач.
Студенты, которые успешно завершили курс, смогут трудоустроиться в компаниях-партнерах школы Нетология: Рамблер, Mail.ru, Kaspersky и др.
Дополнительно
Для успешного освоения курса желательно знать Excel, математическую статистику и принципы работы инструментов performance-маркетинга.
Студенты могут вернуть себе 13% налогового вычета. Возможна оплата курса частями.