Курс «Продуктовая аналитика. Professional»

Актуальная программа курса (49 модулей, по данным школы)

1. Модуль 1. Физический смысл аналитики — В этом модуле вы узнаете для чего нужна аналитика в компании, какие задачи она решает, и почему это важно.
2. • Бизнес-смысл. Зачем нужна аналитика и что такое аналитическая культура в компании. Виды аналитиков и их задачи
3. • Задачи в аналитике: ad-hoc запросы, построение дашбордов, исследования, факторный анализ, А/В-тесты
4. • Инструменты для анализа бизнес-показателей. Взаимосвязь продуктовых метрик и жизненного цикла продукта // ДЗ
5. • Иерархия метрик
6. Модуль 2. SQL — В этом модуле вы научитесь решать основные задачи аналитика при помощи SQL, а также изучите основные команды и при`мы в работе с данным инструментом.
7. • Основные команды: select * from #, ключи. Различные типы данных: булевы, числовые, строковые, временные, Nullable, массивы и геокоординаты // ДЗ
8. • Разница в join-ах. Различие между having и where. О чем говорят аббревиатуры ASC/DESC. Откуда в SQL индексы
9. • Подзапросы и with // ДЗ
10. • Агрегирующие функции. Сложные функции row_number, lag. Оконные функции и их применение // ДЗ
11. • Хинты в скриптах для ускорения запроса. Оптимизация запроса
12. Модуль 3. Python — В этом модуле вы изучите основные понятия языка Python, научитесь подготавливать данные к дальнейшему анализу, а также рассмотрите несколько библиотек, которые помогут в решении повседневных рабочих задач.
13. • Знакомство с Python. Введение в Jupyter и Jupyter Notebooks. Типы переменных
14. • Основные понятия в Python: списки, словари, сеты. Циклы for/while
15. • Pandas и Numpy: основной функционал и решаемые задачи с его помощью
16. • Этапы очистки и подготовки данных к анализу
17. • Логические выражения, условные конструкции, функции
18. • Работа с API и его полезность в автоматизации задач // ДЗ
19. • Визуализируем данные с трендами с помощью Seaborn и Matplotlib // ДЗ
20. Модуль 4. Виды задач в продуктовой аналитике — В этом модуле вы рассмотрите основные виды задач, которые предстоит решать продуктовому аналитику: построение иерархии метрик, когортного анализа и юнит-экономики с помощью 2-х подходов.
21. • Продуктовая аналитика: расчёты retention/churn/LTV/CAC
22. • Когортный анализ и все о сегментациях // ДЗ
23. • Юнит-экономика в Excel // ДЗ
24. • Формулирование гипотез, поиск точек роста
25. Модуль 5. Статистика — В этом модуле вы рассмотрите основные понятия из курса статистики, научитесь рассчитывать уровни значимости и применять статистические критерии в зависимости от типа А/В-тестирования.

Кем вы сможете работать

Сколько зарабатывают в профессии (медиана hh.ru, по 160 вакансиям)

Сравнение с похожими курсами других школ

Стоит ли идти на этот курс

Когда этот курс вам не нужен

Курс избыточен, если вы уже работаете senior-аналитиком или продуктовым аналитиком с опытом сложного А/Б-тестирования и ML — программа вам мало что добавит. Не подойдёт и тем, кто только входит в профессию: уровень входа средний, без базы будет тяжело. Если нужно точечно освоить один инструмент — Airflow или статистику — есть более короткие и дешёвые варианты под конкретную задачу.

Как выбрать курс по этому направлению

Курсов по аналитике много — большинство застревают на SQL и визуализации. Когда выбираешь программу уровня Professional, три вещи дают сигнал о реальном уровне. Первое — есть ли в программе продвинутое А/Б-тестирование: не «что такое тест», а методики повышения чувствительности и ускорения выхода новых функций. Второе — насколько курс готовит к карьерному росту, а не просто к зарплате: переход junior → middle/senior требует не только технических навыков, но и понимания продукта. Третье — что получите на выходе кроме сертификата: проект для портфолио, который реально показать на собеседовании, стоит дороже любой бумаги.

Частые вопросы