Специализация «Продуктовая аналитика»

Кто такой продуктовый аналитик

• Понимает основные метрики продукта
• Знает какие данные нужно собирать и где их хранить
• Умеет проверять гипотезы и получать результат
• Приходит к менеджеру продукта с инсайтами на основе данных

Курс состоит из 4 блоков:

• Продуктовое мышление: 3 недели
• Клиентская аналитика: 5 недель
• А/В тестирование: 6 недель
• Data-driven культура: 2 недели

Как проходит обучение?

1. Курс полностью построен вокруг решения практических задач. В нем практически нет «теории» — с первого дня вы начнете писать код и таким образом учиться анализировать данные на Python!
2. Вам не нужно уметь программировать до начала курса! Мы будем учить Python для анализа данных с нуля!
3. Один раз в неделю вам будут открываться новые уроки — материалы, который вам необходимо прорешать за неделю.
4. Материалы — это в первую очередь упражнения, практические задачи по написанию кода и теория
5. Для практики вы будете использовать реальные задачи, которые решают аналитики. Каждый урок вам необходимо решить 15-20 задач на своем ноутбуке.

Зачем это мне?

Курс для вас если вы:

1. Тратите много времени на подготовку отчетов
   Вы поймете, как сделать автоматическую систему по работе с отчетами с помощью Python, которая обновляется за секунды.
2. Делаете однотипные операции каждую неделю
   Научитесь работать с большими файлами Excel, Csv. Вам не нужно будет протягивать формулы, исправлять ошибки и ждать пока файлы обработаются.
3. Пробовали изучить Python, но не доучили
   Вы получите проверенный план развития «Python для аналитика» и почувствуете прогресс в обучении.

Насколько это сложно

Для старта не нужно уметь программировать. Первые несколько занятий специально будут посвящены основам программирования и синтаксису Python.

Для кого этот курс

Наш курс учит ровно тем навыкам, которые нужны аналитикам, бизнес-аналитикам и всем, кто хочет серьезно анализировать данные! И, увы, для этих целей не подойдет обычный Python, который учат веб-разработчики.

Аналитикам не нужно создавать полноценные веб-приложения. Им нужно уметь решать собственные задачи — обрабатывать большие массивы данных, работать с API аналитических систем, строить «дэшборды», уметь визуализировать данные и приводить к единому формату данные из разных систем.

Я никогда не программировал

Не проблема, примерно 30% студентов никогда не сталкивались с программированием. Курс в том числе содержит дополнительные материалы для освоения основ.

Что потребуется для успешного обучения

Ноутбук, с установленным Python (мы дадим инструкцию и поможем с установкой). Около 5 часов в неделю и желание получить новые знания в области анализа данных.

Чем вы лучше бесплатных курсов

Основной ответ такой — наш курс не является заменой бесплатным онлайн-курсам. Напротив, онлайн-курсы — это очень хорошо и полезно.

Вы будете идти маленькими шагами, через практику. Постоянно получая обратную связь от инструкторов. Уже в середине курса вы значительно обновите свое портфолио аналитика скриптами и отчетами.

Каждое занятие будет проводится в специальном Jupyter notebook, который останется у вас после курса, и который поможет вам, когда вы будете реализовывать свои проекты по анализу данных после окончания курса (вплоть до того, что можно брать готовые «куски» кода, которые работают).

Это действительно востребовано?

Просто изучите вакансии аналитиков данных в продвинутых компаниях.