Курс Аналітик даних

Ціль курсу - навчити аналітика базовим навичкам роботи з даними, щоб отримані інструменти допомагали покращувати конкретні показники проєктів та впливали на успішне вирішення завдань бізнесу.

Програма курсу

Роль Data Analyst у системі аналізу та структурі роботи з даними

• Еволюція Data-Driven компаній
• Цінність аналітики (Descriptive/Predictive Analytics)
• Організація процесу обробки даних (Data Science)
• Ролі та інструменти для обробки даних. Місце аналітика даних у процесі обробки даних
• Основні завдання та відповідальності Data Analyst
• Принципи роботи аналітики даних
• Основні навички. Основні інструменти Data Analyst
• Класичне поняття ролі аналітика даних
• З чого почати шляхи розвитку
• Основна термінологія

Системи аналітики. Маркетингова, продуктова, UX-аналітика

• Типи аналітичних завдань та відповідні системи аналітики. Воронка AAARRR
• Системи маркетингової аналітики та завдання, які вони вирішують
• Наскрізна рекламна аналітика
• Системи продуктової аналітики та завдання, які вони вирішують
• Огляд типів систем аналітики: від рекламної до глибокої продуктової аналітики
• Користувальницька аналітика
• Оптимальний набір аналітичних інструментів для мобільних та веб-продуктів
• Основні етапи застосування аналітики

Продуктова аналітика. Продуктова воронка. Підсистеми продукту

• Продуктова аналітика як основа роботи із даними
• Методики продуктової аналітики
• Продукт. Типи продуктів
• Монетизація
• Підсистеми продукту
• Шлях користувача. Продуктова воронка

Метрики. Когортний та RFM-аналіз

• Маркетингові, продуктові та фінансові метрики
• Підсистеми продукту та їхні метрики
• Ієрархія метрик
• Накладення метрик на продуктову воронку
• RFM-аналіз
• Когортний аналіз

A/B-тестування

• Вибір метрик для тестування
• Вибір даних
• Калькулятор. А/В тести: статистика та математика
• А/В тести: проблеми та їхні вирішення

Робота із даними

• Робота із базами даних. Інструменти
• Які дані збирати. Де їх зберігати?
• Вилучення інформації для обробки
• Вимоги до даних
• Обробка даних: повнота, цілісність, наявність шумів, помилок, викидів, перепусток
• Валідація даних
• BI-системи

Tableau. Part 1

• Огляд інтерфейсу
• Тип даних, тип файлів
• Основна термінологія
• Завантаження даних
• Основні калькуляції

Tableau. Part 2

• Робота із фільтрами
• Типи графіків
• Візуалізація. Побудова дашбордів

Використання даних для розвитку продукту

• Процес додавання/видалення подій
• Аудит та моніторинг метрик
• Гіпотези зростання по воронці
• Проведення експериментів у продукті та маркетингу
• Оцінка результатів експериментів та знаходження інсайтів
• Вибудовування процесу системного експериментування

Фінальний проєкт

• Контрольна робота
• Захист проєктів

Результат після проходження курсу:

• Ви вивчите основи аналізу, їх життєвий цикл, ключові інструменти для роботи з ними та освоїте проведення статистичних тестів
• Навчитеся обробляти дані, будувати на основі отриманих параметрів та метрик стратегії розвитку проекту, плани та рекомендації щодо його покращення
• Отримаєте повне уявлення про аналітичні методи та процеси, про систематизацію даних для аналізу та візуального представлення їх на презентаціях
• Відпрацюєте затребувані аналітичні навички на практиці (очищення, аналіз та візуалізація даних тощо), зможете виконувати аналіз та обчислення за допомогою електронних таблиць

Особливості курсу

• Електронний сертифікат про закінчення курсу
• Записані лекції
• Базу матеріалів у межах тем, вивчених на курсі
• Чек-листи та корисні посилання
• Можливість додати своє резюме до бази претендентів, якою ми ділимося з партнерами для допомоги у працевлаштуванні нашим випускникам
• Участь у Програмі Лояльності надалі

Викладачі курсу

Вікторія Логвинова - Аналітик даних у Data Discovery Team, експертка у сфері Big Data