Факультет продуктовой аналитики

От: GeekBrains

3.7/5
3 отзыва

12 месяцев углубленного изучения продуктовой аналитики. Содержит 5 блоков. Подходит новичкам и начинающим программистам. Способствует продвижению в профессии продакт-менеджеров, веб-, бизнес- и маркетологов-аналитиков. Вместе с наставником студенты освоят экономику продукта и маркетинговую аналитику, пользовательские сценарии и тестирование, SQL, Data Science и Python, Power BI и функции DAX. Выдаётся диплом о профессиональной переподготовке.

Сводка

Цена
от 149 700₽ 108 000₽
Рассрочка
от 200₽
Статус
Идет набор
Начнется
12.10.2020
Длительность
4 недели
Язык
ru

Описание курса

Находить точки роста бизнеса на основе данных

- Эффективно использовать инструменты аналитики
- Принимать решения на основе данных
- Отличать метрики роста и продукта: CAC, CPO, Retention Rate, LTV, Churn Rate, CPL, CPC, CPA, CPM, поймете особенности расчёта метрик
- Производить расчёт Unit-экономики
- Понимать разницы между KPI и метриками
- Применять HADI-циклы
- Собирать и оценивать данные из открытых источников
- Анализировать продукт по матрице BCG, ABC, XYZ
- Определять целеву/ аудиторию
- Оценивать ёмкость рынка
- Проводить Cusdev, SWOT-анализ
- Анализировать конкурентов с помощью открытых данных
- Расчитывать и прогнозировать LTV
- Проводить когортный, сравнительный анализ R и Python, RFM-анализ
- Выполнять построение CJM
- Проверять гипотезы и искать точки роста с помощью A/B-тестов
- Описывать персон и JTBD
- Настраивать отчёты и работу в Яндекс.Метрике и Google Analytics
- Использовать Google Tag Manager
- Оценивать и проводить A/В-тесты при помощи разных инструментов
- Владеть основами математической статистики, Python для анализа и визуализации, Power BI, SQL
- Визуализировать и автоматизировать отчёты
- Владть навыками презентации отчётов и идей команде

О школе

GeekBrains
Отзывы 0
Информация
Компания основана в 2016 году. Официальный сайт https://geekbrains.ru. Мы собрали и проверили более 696 отзывов об онлайн курсах GeekBrains.

Программа курса

1 год
I четверть. Февраль - Апрель
Введение в экономику продукта и маркетинговую аналитику
В первой четверти студенты познакомятся с основными понятиями продуктового подхода в компании. Узнают, чем отличаются разные виды аналитики, разберут модель Lean Canvas и начнут работать с HADI-циклами. Научатся считать UNIT-экономику, проводить Cusdev, оценивать эффективность метрик роста и применять алгоритмы расчёта сегментов и когорт на практике.
II четверть. Май - Июль
Пользовательские сценарии онлайн/офлайн и проведение тестов
Во второй четверти студенты пошагово разберут механику построения Customer Journey Map. Научатся применять JTBD, правильно проводить A/B-тесты,планировать архитектуру для аналитических проектов, работать с Яндекс.Метрикой, Google Analytics и AppMetrica. Разберутся в настройке и установке счетчиков аналитики с помощью Google Tag Manager.
III четверть. Август - Октябрь
Знакомство с SQL. Введение в Data Science и работа с Python
В третьей четверти студенты научатся писать запросы, делать расчёты и работать с таблицами при помощи SQL. Смогут использовать возможности Data Science для прогнозирования оттока пользователей, Retention Rate и LTV. Узнают, для каких задач применяются R и Python. Освоят анализ данных на Python, визуализацию результатов, научатся делать псевдо-A/B-тесты, RFM-анализ и когортный анализ.
IV четверть. Ноябрь - Январь
Аналитическая культура и инструменты визуализации данных. Power BI
В четвёртой четверти студенты освоят Power BI и функции DAX, научатся собирать требования и готовить ТЗ, расставлять приоритеты, чтобы эффективно решать задачи бизнеса.
2 год
Подготовка к собеседованию и аттестация
Финальная четверть. На протяжении последней четверти студенты будут защищать проект и готовиться к собеседованию.
Инструменты
Google Analytics
Yandex Metrica
App Metrica
OWOX
Google Tag Manager
Excel
Google Optimize
Firebase
SQL
R
Python
power BI
Power Query
Apache
Access
MS Query
MS SQL Server
My SQL
Oracle
Matplotlib
Seaborn
Pandas

Отзывы

Рейтинг 3.7
3 отзывов
5 месяцев назад
Плодотворные 5 месяцев учебы Я более чем довольна своими почти 5 месяцами проведенными на курсах «Продуктовый аналитик» от Гиг Брейнс. Мне эта учеба нужна была по работе, поэтому, единственно, что для меня было важно - результат! И тут большую роль сыграли преподователи. Адекватные практики, которые не только в теории знают об анализе эффективности продукта. Так что мне удалось расширить собственный функционал и повысить свою производительность. Сейчас работаю с python, умею писать сложные SQL запросы. И теперь я могу помогать нашей компании лучше и точнее прогнозировать продажи. Очень рад, что курсы geekbrains попались мне в нужное время.
Отзыв взят с сайта mooc.ru
5 месяцев назад
Самая эффективная учеба за всю мою жизнь оказалась в гик брейнс Достоинства: плотный график, только полезные материалы, отличные преподы Недостатки: нет Любая профессия подобно моей (product менеджер), подразумевает постоянную прокачку скилов. Но чтобы прокачать эти скилы нужно еще постараться найти хорошую базу. Пересмотрев все geekbrains курсы, я увидела профессию продуктового аналитика и поняла —-это мое. Хочу отметить, что на сайте все прекрасно и подробно расписано. Программа изумительно составлена и крайне подробно. Можно сразу проанализировать, подходит оно тебе или нет. Буквально в одном месте я нашла все, что давно искала. 4.5 месяца учебы для меня пролетели незаметно. До курсов писать сложные SQL запросы я не умела, как и настолько грамотно интегрировать Big Data в бизнес-процессы. Еще хочу отметить как много времени уделяется практике. По окончании учебы расширила свое портфолио. Это не просто учеба, для меня это выход на новый уровень. Спасибо, гик брейнс!
Отзыв взят с сайта mooc.ru