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.

Организатор

Университет интернет‑профессий «Нетология»

Преподаватели

Олег Рудаков

Директор по развитию анали�

Олег Булыгин

Руководитель бюро планиров

Константин Башевой

Аналитик-разработчик "Янде�

Юстина Иванова

Специалист по анализу данн�

Наталья Секацкая

Директор по развитию в "Тар�

Артем Акулов

Основатель бюро "Лира".

Игорь Цаллагов

Продакт-менеджер.

Анна Баркова

Business Intelligence Project Lead в GlowByteCons

Уровень

Средний

Длительность

9 месяцев

Дата начала

30 сентября 2020

Документ

Диплом о профессиональной переподготовке

Стоимость

70 000 ₽ 100 000 ₽

100 000 ₽

70 000 ₽

Подробнее

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.