Онлайн-курс, вебинар Профессия Data Analyst

Аналитики нужны во всех сферах бизнеса: от маркетинга и продаж до разработки продуктов, от финансов до управленческих решений. Грамотный анализ данных нужен всем компаниям вне зависимости от индустрии: ритейл, киберспорт, путешествия, образование, медицина

При этом спрос на профессионалов значительно превышает предложение. Это значит, что сейчас самое время начать свой путь в аналитике.

1. Основы аналитики данных

— Сквозной курс. Бизнес-кейсы из различных областей — продуктовая, маркетинговая и игровая аналитика, веб-аналитика, HR-аналитика.

— Курс-тренажер «Математическая статистика». Статистические показатели, статистические гипотезы, описательная статистика, визуальное отображение статистических данных.

— Курс-тренажер «Базы данных и SQL». Виды баз данных, основы SQL, типы данных, работа с таблицами, регулярные выражения, оконные функции.

— Курс-тренажер «Google Таблицы для анализа данных». Сводные таблицы, первичная обработка данных, сводные таблицы, формулы, графики.

— Курс-тренажер «Python для анализа данных». Основы синтаксиса и алгоритмов, библиотеки Pandas и NumPy, методы группировки, визуализации, объединения данных, Feature Engineering, работа с API и скриптами.

2. Продуктовая аналитика

— Продуктовое мышление. Роль аналитика в продуктовой команде, продуктовые метрики и KPI, особенности формирования ТЗ, подходы к решению проблем.

— Поведенческая аналитика. Настройка счетчиков веб- и мобильной аналитики, проведение когортного и RFM-анализа, верификация данных и интерпретация результатов, создание отчетов и дашбордов.

— А/В-тестирование. Проверка гипотез с помощью A/B-тестов, инструменты для проверки гипотез, статистическая проверка результатов, формирование выводов.

— Data-driven культура. Аналитическая культура и продуктовый подход. Подведение итогов.

3. Маркетинговая аналитика

— Эффективность рекламы. Построение воронки продаж, метрики эффективности, маркетинговые стратегии.

— Системы веб-аналитики. Принципы работы Яндекс.Метрики и Google Аналитики, запуск рекламы, настройка целей, оценка качества и окупаемости.

— Маркетинг и продажи. Отслеживание звонков, системы CRM и сайта.

— Модели сквозной аналитики в компании. Подведение итогов.

4. Мастерство Team Lead

— Культура руководства. Определение собственных сильных и слабых сторон, навыки управления собственными ресурсами, умение делегировать, принимать решения, аргументировать точку зрения.

— Работа с командой. Формирование команды, привлечение и удержание сотрудников, оценка их эффективности, развитие сотрудников, мотивация команды, решение конфликтов.

— Управление задачами и методологии. Декомпозиция и постановка задач, оценка сроков, методологии управления задачами (waterfall, scrum, kanban и др.)

— Управление коммуникацией. Переговоры и проведение встреч, синхронизации.

5. Тренажёры по профессиональным инструментам

— SQL PRO. Синтаксис языка, базовые функции, работа с таблицами, агрегатные функции, сложные объединения, регулярные выражения, оконные функции.

— Python PRO для анализа данных. Основы синтаксиса и алгоритмов, библиотеки Pandas и NumPy, методы группировки, визуализации, объединения данных, Feature Engineering, работа с API и скриптами.

— Машинное обучение. Методы предобработки данных, регрессия, кластеризация, Tree-based алгоритмы, оценка качества алгоритмов, временные ряды, рекомендательные системы.

6. Практика

— Групповой проект. Работа в команде, умение распределять задачи и обращаться за помощью — это важные навыки для любого специалиста в современном мире. Вы будете определены в рабочие группы для совместной работы над проектом.

— Личный проект. Дипломный проект предполагает построение системы аналитики с нуля — для реальной компании или для учебного кейса.