+7 495 150 96 00
Продуктовая аналитика
Курс научит превращать данные о поведении пользователей в решения, которые растят продукт и выручку. Разберём метрики, гипотезы, исследования, A/B-тесты, сегментации и дашборды. Много практики на реальных кейсах: от сырых данных до понятных отчётов и рекомендаций
- 4 дня / 32 академических часа
- баланс теории и практики: упражнения и кейсы к каждому модулю
- живые вебинары с тренером и самостоятельная работа
- именной сертификат Академии АйТи
- 4 дня / 32 академических часа
- баланс теории и практики: упражнения и кейсы к каждому модулю
- живые вебинары с тренером и самостоятельная работа
- именной сертификат Академии АйТи
Кому подойдет курс
- Начинающим и действующим продуктовым аналитикам — систематизировать навыки и уверенно говорить с продактами
- Продакт-менеджерам и маркетологам — выбрать метрики, проверить гипотезы и находить точки роста
- Аналитикам на Excel/Sheets — перейти к Python и Power BI без боли
- Разработчикам — понять, как данные превращаются в продуктовые решения
Что будет на курсе
Почему наш курс
-
Карьерный трек
Узнавайте об открытых вакансиях и стажировках в ГК Softline в числе первых! -
Помощь
в трудоустройствеРазместим резюме выпускников в кадровом резерве ГК Softline -
В ногу со временем
Практика с актуальными данными и современными датасетами -
Учитесь у лучших
Половина курса — живые вебинары с преподавателем
-
Карьерный трек
Узнавайте об открытых вакансиях и стажировках в ГК Softline в числе первых! -
Помощь в трудоустройстве
Разместим резюме выпускников в кадровом резерве ГК Softline -
В ногу со временем
Практика с актуальными данными и современными датасетами -
Учитесь у лучших
Половина курса — живые вебинары с преподавателем
Программа курса
- Роль продуктового аналитика в команде.
- Задачи и цели продуктовой аналитики.
- Взаимодействие с продакт-менеджерами, маркетологами и разработчиками
- Этапы жизненного цикла продукта: концепция, MVP, запуск, рост, зрелость.
- Методы и подходы к тестированию гипотез на разных стадиях продукта.
- Роль аналитики на каждом этапе жизненного цикла, Ad-Hoc запросы
- Метрики вовлеченности пользователей DAU (Daily Active Users), MAU (Monthly Active Users), Retention rate (удержание пользователей), Churn rate (коэффициент оттока), CAC (стоимость привлечения)
- Метрики прибыли LTV (Lifetime Value) и ARPU (Average Revenue Per User), ARPPU (Average Revenue Per Paying User), AOV (Average Order Value)
- Когортный анализ.
- Важность метрик для оценки успешности продукта.
- Качественные исследования: Интервью, Фокус-группы, создание Customer Personas, тестирование MVP (Minimum Viable Product)
- Количественные исследования: анкетирование, A/B-тесты, кластеризация, веб-аналитика и ее метрики
- Методы исследования потребностей пользователей: метод СОПРАНО, техника СПИН, анализ CEO
- Сегментация аудитории: социально-демографическая, психографическая, поведенческая, по жизненному циклу, RFM-анализ, метод 5W, когортный анализ
- Путь клиента CJM (Customer journey map), этапы пути и точки касания
- Анализ показателей конверсий в воронке продаж, оценка ROI (Return on Investment) и ROMI (Return on Marketing Investment)
- Сегментация пользователей с помощью алгоритмов кластеризации (K-Means, метод локтя).
- Основы Python для аналитиков:
- Работа с данными: обработка, фильтрация, очистка.
- Основы синтаксиса, функции, циклы, работа с файлами (CSV, Excel).
- Pandas: манипуляция с данными (фильтрация, сортировка, агрегация).
- NumPy: работа с массивами данных и математическими операциями.
- Использование Matplotlib и Seaborn для визуализации данных.
- Прогнозирование показателей удержания, оттока, конверсии с помощью Scikit-learn
- Моделирование данных с помощью PowerQuery и PowerPivot
- Язык запросов M, язык формул DAX
- Построение дашбордов. Настройка свойств визуализации. Связи визуализаций. Пользовательские визуализации Power BI
- Визуализации, ориентированные на интеллектуальный анализ данных (data mining). Визуализации R и Python.
- Основные понятия теории вероятностей, понятие статистической гипотезы и уровня значимости, источники данных
- Основные метрики, статистические критерии, доверительные интервалы
- Регрессионный анализ: линейная регрессия, множественный регрессионный анализ, коэффициенты регрессии и детерминации
- Корреляционный анализ, дисперсионный анализ (ANOVA) с одним, двумя и более факторами
- A/B, A/A, A/B/n тестирования
- Планирование, проведение и интерпретация результатов тестов, основные ошибки.
- Методы обработки результатов, методы расчетов, оценка статистической значимости
- Выводы на основе экспериментов и принятие решений, бизнес-смысл тестов.
- Построение гипотез и их тестирование.
- Приоритизация задач на основе данных.
- Принятие бизнес-решений на основе аналитики и выводов.
Подтверждение квалификации - Диплом о профессиональной переподготовке
Вам будут помогать
Эксперты-практики
Опытные специалисты помогают с задачами и отвечают в течение 15 минут. Они сами прошли наши курсы и понимают все сложности новичков.
Опытные преподаватели
Умеют объяснять сложные вещи простыми словами.
Спреведливые ревьюверы
Оценивают проделанную работу и дают развернутую обратную связь.
Внимательные кураторы
Следят за прогрессом обучения, всегда готовы поддержать, подбодрить и помочь в решении организационных вопросов.
Закрытое сообщество
Совместный чат, где можно задать любые вопросы из области анализа данных и программирования.
После курса вы сможете
- Формулировать гипотезы, выбирать метрики (DAU/MAU, LTV, удержание) и объяснять их бизнесу
- Проводить исследования, сегментировать пользователей и строить CJM и воронки.
- Работать с данными в Python (Pandas), визуализировать результаты в Power BI.
- Планировать и анализировать A/B-тесты, оценивать значимость и делать выводы.
- Готовить краткие рекомендации и защищать решения перед командой
Стоимость обучения
Курс "Продуктовая аналитика"
Базовый тариф
62 000₽
- 32 академических часа
- реальные бизнес-кейсы на практике
- поддержка куратора и преподавателя
- общий чат с экспертами в области
- домашние задания и практикумы
Оплачивайте курс так, как удобно
- Беспроцентная рассрочка или оплата частямиВыберите удобный срок рассрочки на этапе оплаты - от 4 до 24 месяцев.
- Единовременно со скидкой 13%Оформите налоговый вычет и верните до 13% от стоимости обучения.
- Не подойдет - вернем оплатуЕсли за две недели курс вам не подойдет, вернем полную стоимость. Позже - за вычетом пройденных уроков.
Повышайте квалификацию за счет компании! Получите нужные навыки и развивайтесь в профессии - обучение может оплатить вам ваш работодатель
Оставьте заявку
[В ближайшее время с Вами свяжется менеджер]
ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ЭКОСИСТЕМА
НАПРАВЛЕНИЯ ОБУЧЕНИЯ
СЕРВИСЫ
Через обучение - к успеху! Знания работают на вас