Продуктовый аналитик: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Кто такой продуктовый аналитик?

Аналитик продукта — это профессионал, который проводит исследования рынка и анализирует рыночные данные, чтобы определить поведение и тенденции потребителей. Аналитики продукта дают рекомендации и разрабатывают стратегии запуска на основе проведенного анализа для увеличения прибыльности компании; контролировать производительность продукта и рекомендовать изменения, чтобы соответствовать прогнозам продаж.

Что делают продуктовые аналитики и чем занимаются?

Обязанности, например, на одной из вакантных должностей:

• Формирование и реализация необходимого набора расчетов для достижения целей продукта, построение дашбордов;
• Выявление проблем пользователей и участие в поиске их оптимального решения;
• Участие в разработке, внедрении и интерпретации результатов АБ-тестирования;
• Формирование и проверка гипотез, улучшающих пользовательский опыт на сайте компании.
• Собирать и сопоставлять данные из разных источников
• Собирать данные и визуализировать по запросу продакт-менеджеров для поведенческого анализа
• Отмечайте события на сайте и в мобильном приложении
• Проводить исследования и участвовать в них
• Готовить отчеты и предлагать изменения в продукте на основе результатов исследований

Что должен знать и уметь продуктовый аналитик? 

Требования к продуктовому аналитику:

• Веб-анализ в Google Analytics, Google Tag Manager и Яндекс.Метрике
• Сквозной анализ и построение сводной отчетности
• Настройте динамический ремаркетинг в Google Merchant Center
• Анализ данных в Python и R
• Анализ поведения пользователей на сайте и в мобильном приложении
• Оценка эффективности рекламных кампаний, маркетинговых каналов и инструментов
• Проведение A/B-тестов, глубинных интервью, фокус-групп и количественных исследований
• Создавайте базы данных на SQL, храните и обрабатывайте данные
• Мобильная аналитика в Firebase, AppMetrica, Adjust, Amplitude
• Настройка отслеживания звонков
• Создайте карту пути клиента
• Сегментация, профилирование и глубокий анализ целевой группы

Востребованность и зарплаты продуктовых аналитиков

Сейчас на сайте поиска работы 11 408 вакансий, и спрос на продуктовых аналитиков растет с каждым месяцем.

Количество вакансий с указанной зарплатой продуктового аналитика по всей России:

• от 85 000 руб. — 2336
• от 150 000 руб. — 1427
• от 220 000 руб. — 668
• от 285 000 руб. — 290
• от 355 000 руб. — 82

Вакансии с указанным уровнем дохода в Москве:

• от 75 000 руб. — 1256
• от 150 000 руб. — 869
• от 230 000 руб. — 413
• от 305 000 руб. — 140
• от 380 000 руб. — 46

Вакансии с указанным уровнем дохода в Санкт-Петербурге:

• от 80 000 руб. – 376
• от 145 000 руб. — 209
• от 205 000 руб. — 99
• от 270 000 руб. — 40
• от 335 000 руб. — 19

Как стать продуктовым аналитиком и где учиться?

Варианты обучения продуктового аналитика с нуля:

• Самостоятельное обучение — всевозможные видео на YouTube, книги, форумы, туториалы и т д. Плюсы — дешево или очень доступно. Недостатки — нет последовательности, самообучение может быть малоэффективным, приобретенные навыки могут не потребоваться работодателю;
• Онлайн обучение. Вы можете пройти курс на одной из образовательных платформ. Такие курсы рассчитаны на людей без специальной подготовки, поэтому подойдут большинству людей. Обычно упор в онлайн-обучении делается на практику — это позволяет быстро пополнить портфолио и устроиться на работу сразу после обучения.

Ниже представлен обзор 15+ лучших онлайн-курсов.

15+ лучших курсов для обучения продуктового аналитика: подробный обзор

1 место. Курс «Продуктовый аналитик с нуля до middle» — Нетология

https://netology.ru/programs/product-web-analysts

Стоимость: 105 000 ₽ или договор рассрочки на 24 месяца — 4 375 ₽ в месяц

• Мы научим вас создавать продукт, который нужен рынку
• Мы покажем вам, как автоматизировать рабочие процессы с помощью Python и Tableau, построить аналитические модели и проверить гипотезы
• Формат — Видеолекции, вебинары и практические занятия
• Уровень — С нуля
• Документ — Диплом о профессиональной переподготовке

Продуктовый аналитик умеет находить точки роста в данных, формулировать их в гипотезы и масштабировать для пользователей. Использует широчайший набор инструментов для всестороннего изучения данных о пользователе и его поведении.

Чтобы освоить эту профессию, не обязательно иметь опыт работы маркетологом, аналитиком или продакт-менеджером. Этот курс предназначен для начинающих аналитиков — специальные навыки будут плюсом, но не обязательно.

  

≈ 140 000₽

средняя зарплата продуктового аналитика по данным компании «Normal Research»

  

Чем занимается продуктовый аналитик

• Собирает и подготавливает данные для анализа, автоматизирует обработку данных и другие трудоемкие рутинные задачи.
• Анализирует данные веб-сайта или мобильного приложения и находит точки роста для бизнеса.
• Проводит исследования, анализирует расчеты, изучает поведение пользователей, строит и проверяет гипотезы.
• Создает инфраструктуру, позволяющую самостоятельно готовить отчеты.

  

Кому будет полезен этот курс

• Для начинающих
  Узнайте, как проводить опросы, анализировать метрики и изучать поведение пользователей.
• Для маркетологов
  Узнайте, как использовать аналитику для увеличения трафика и как использовать Python для анализа больших данных.
• Менеджеры по продукту, владельцы продукта
  Вы сможете проверять гипотезы, использовать аналитические инструменты для разработки продуктов и повышать свою компетентность.

  

Что вы хотите узнать

Обновите все навыки, необходимые аналитикам среднего продукта, с нуля

• Быть автономным
  Перестаньте полагаться на разработчиков в работе с данными и научитесь понимать программистов
• Обрабатывать данные из разных источников
  Научитесь работать с данными из Google Analytics, SQL, Google Sheets
• Анализ данных веб-сайта или мобильного приложения
  Давать обоснованные рекомендации по изменению стратегии и рекламных кампаний на основе данных
• Анализируйте пользовательские метрики
  Найдите проблемные области в продукте и интерпретируйте их, чтобы повысить эффективность бизнеса
• Автоматизируйте свою работу с помощью Python
  Почувствуйте вкус оптимизации процессов и освободите время для новых задач
• Визуализируйте данные с помощью Tableau
  Переходите от кучи таблиц к четким визуализациям

  

Программа курса

Анализ продукта

Узнайте, как формулировать и проверять идеи продуктов. Давайте поговорим о том, как писать вопросы о проблемах, решениях и оценках интервью, а также интерпретировать данные. Мы научимся выбирать системы анализа под конкретный проект, настроим сбор данных. 

• 28 часов теории
• 80 часов обучения
• Проверка гипотез, обнаружение клиентов, проблемные интервью
• Формулировка, приоритизация и проверка гипотез
• Какие метрики нужны и как измерять и отслеживать эффективность
• Юнит экономика
• Этапы построения расчетов продукта, примеры, типичные ошибки. Настройка отчетности и работа с отчетами
• Аналитическая структура и система измерения продукта
• Стройте расчеты и подключайте их в систему. Пирамида метрик

SQL и поиск данных

SQL является основным инструментом аналитика. С ним вы научитесь получать данные, а также фильтровать, собирать, импортировать и экспортировать.

• 10 часов теории
• 16 часов обучения
• Введение в инфраструктуру
• Основы базы данных
• Основы SQL
• Разработка в SQL
• Работает с PostgreSQL
• Работа с МонгоДБ

Таблица

Давайте познакомимся с интерфейсом, научимся загружать данные и работать с основными инструментами. Узнайте, как создавать информационные панели. Изучим сложные виды визуализации и научимся работать с расширенной версией инструмента.

• 20 часов теории
• 29 часов обучения
• Наиболее важные виды визуализации. Лучшие практики для визуализации
• Работа с вычисляемыми полями, фильтрами, наборами и группировками
• Использование параметров, объединение нескольких источников
• Особенности LOD, Set Actions, Parameter Actions
• Разработка дашбордов. Настройка взаимодействия между визуализациями
• Табло Профессионал. Подключиться к базам данных SQL
• Основы сервера Tableau

Анализ данных в Python

Мы научимся пользоваться инструментами Python и работать с основными аналитическими библиотеками, а визуализации помогут быстро находить зависимости и корреляции. Давайте познакомимся со статистикой: они помогают глубже копаться в данных, находить интересные взаимосвязи и эффективно генерировать гипотезы. 

• 32 часа теории
• 50 часов обучения
• Функции и классы
• Расширенные типы данных: массивы, наборы, словари
• толчок и скраб
• панды
• Визуализация данных: seaborn, plotly, matplotlib
• Базовые статистические тесты и проверка гипотез

A/B-тестирование

Мы научимся измерять эффективность страницы и влиять на конверсию, стимулировать продажи и повышать прибыльность онлайн-проекта. Рассмотрим основные причины ошибок интерпретации данных. Разберемся в методах оценки вероятности победы варианта при тестировании и ознакомимся с реальными кейсами с данными и бизнес-целями.

• 20 часов теории
• 30 часов обучения
• Тестовая математика
• Какая производительность сайта
• Планирование тестирования
• Инструмент тестирования
• Тесты JavaScript и Диспетчер тегов Google
• Анализ данных
• A/B-тестирование как метод оптимизации конверсии

Мастерская продукта

Мы проанализируем стратегическое планирование, юнит-экономику и формирование доходов. Давайте обсудим функции товарного маркетинга и рекламы. Мы научимся ставить цели и изучим инструменты и пошаговые алгоритмы продвижения.

  

Эффективное общение и эмоциональный интеллект

Переговоры

Публичное исполнение

  

После прохождения основной части программы вы сможете выбрать одну из двух специализаций

Веб-анализ

Давайте выясним, какие данные считаются репрезентативными, чтобы провести объективный анализ. Узнайте, как работа с данными помогает компаниям расти быстрее и увеличивать прибыль. Настроим счетчики для отслеживания данных и целей при отправке событий. Дополнительные коды утилит и скрипты отслеживания данных разместим на сайте через Google Tag Manager без помощи программиста. Давайте узнаем, как использовать Google Data Studio для визуализации данных.  

• 38 часов теории
• 41 час обучения
• HTML, CSS, JavaScript: зачем веб-аналитике знать эти технологии
• Возможности для Google Analytics и Яндекс.Метрики
• Диспетчер тегов Google: универсальный центр управления тегами
• Использование Excel для анализа данных
• Разработка медиаплана
• Расширенные функции Google Analytics: протокол измерения, импорт расходов, загрузка данных в таблицы Google, настройка идентификатора клиента и идентификатора пользователя

Мобильная аналитика

Узнайте, в чем разница между мобильной аналитикой и веб-аналитикой, и есть ли разница между аналитикой в ​​iOS и Android. Вы познакомитесь с показателями продукта и роста, различными инструментами и услугами. Вы поймете, зачем нужны эксперименты и поиск гипотез и к чему могут привести ошибки в анализах.

• 18 часов теории
• 28 часов обучения
• Введение в мобильную аналитику
• Выбор метрик для приложения и набора данных для их измерения
• Инструменты и сервисы для сбора данных
• Внедрение аналитических сервисов и систем
• Описание структуры события для анализа поведения
• Анализ поведения пользователей в приложении
• Анализ эффективности рекламных каналов
• Планирование и дизайн эксперимента
• Ошибки построения мобильной аналитики и интерпретации данных
• Тестирует приложение на реальных пользователях перед релизом

  

Гарантия возврата денег

У вас есть три класса, чтобы попробовать. Сообщите нам, если передумаете, и мы вернем полную сумму.

  

Дипломная работа

Полученные навыки вы будете использовать для решения текущих профессиональных задач: это может быть дашборд с визуализацией важных бизнес-показателей, набор предложений по оптимизации стратегии компании, поиску и обоснованию точек роста бизнеса.

Ваше резюме после прохождения курса

Что я могу сделать

• Анализировать данные из большого количества источников
• Визуализируйте данные и создавайте автоматические отчеты
• Разрабатывать аналитические дашборды, учитывающие специфику бизнеса
• Расчет эффективности бизнеса и пользователей кластера
• Проводите A/B-тесты и отсеивайте гипотезы, которые точно не сработают
• Проверяйте гипотезы даже при отсутствии данных
• Измеряйте эффективность каналов продвижения
• Используйте прикладную математику для принятия аналитических решений в области маркетинга и бизнес-аналитики.
• Обрабатывайте большие объемы данных с помощью Python
• Используйте классические библиотеки Data Science в своей работе
• Создайте архитектуру аналитики, адаптированную к спецификациям вашей компании
• Разбираться в различных расчетах и ​​настраивать системы анализа
• Я понимаю, что нужно анализировать до и после запуска продукта или новой функции

  

Инструменты, которыми вы хотите овладеть

• Scikit-learn

Базовая библиотека на Python для построения алгоритмов машинного обучения

• Панды

Самая продвинутая и быстрорастущая библиотека обработки данных на Python

• Питон

Язык программирования

• Матплотлиб

Библиотека Python для визуализации данных

• Сиборн

Библиотека Python для визуализации статистических данных

• Данный
  Система контроля версий кода.
• Рабочий стол Tableau

Интерактивная система анализа, позволяющая быстро проводить глубокий и разносторонний анализ больших объемов информации.

• Яндекс.Метрика

Служба счетчика посещений, которая измеряет конверсию веб-сайта и аналитику интернет-рекламы. Предназначен для оценки посещаемости сайта и анализа поведения пользователей.

• Гугл Аналитика

Сервис для создания детальной статистики посетителей сайта. Статистика собирается на сервере Google, пользователь лишь размещает JS-код на страницах своего сайта.

• Диспетчер тегов Google

Система управления кодом, созданная Google для управления тегами JavaScript и HTML, используемыми для отслеживания и аналитики на веб-сайтах.

  

Мы поможем с трудоустройством

Вас ждет бесплатная программа трудоустройства от Центра развития карьеры

2 место. Курс «Профессия Продуктовый аналитик» — Skillbox

https://skillbox.ru/course/profession-product-analyst/

Стоимость: рассрочка на 22 месяца — 4 292 ₽/мес

Вы научитесь строить систему продуктовой аналитики: от обработки маркетинговых данных до управления пользовательским опытом. Получите профессию, позволяющую строить целостную картину продукта и влиять на прибыль компаний.

• 6 программа курса
• Первые 3 модуля бесплатны
• Гарантия работы
• Первый платеж через 3 месяца

Аналитик продукта отслеживает поведение пользователей в продукте, переводит значение чисел на язык бизнеса и помогает разработать продукт на основе точных данных.

• 120 000 руб

hh.ru стартовая зарплата программиста-компьютерщика

Первые 3 модуля бесплатны

Мы предоставляем всем студентам тестовый доступ к первым трем модулям всех курсов программы.

Вы посмотрите лекции специалистов, начнете осваивать профессию и поймете, интересно ли вам развиваться в ней дальше.

  

Для кого этот курс

•  Начинающие аналитики

Освойте аналитику мобильных устройств и клиентского опыта с нуля и узнайте, как создать систему показателей для продукта.

Пробуйте инструменты продуктового анализа на реальных кейсах и добавляйте первые работы в свое портфолио.

•  Разработчики

Узнайте, как решать бизнес-задачи с помощью аналитики, оценивать успешность ИТ-продуктов и влиять на поведение пользователей.

Вы можете перейти от написания кода к решению аналитических задач и увеличению своего дохода.

•  Для маркетологов

Узнайте, как работать с инструментами анализа данных, визуализировать информацию в Tableau и загружать данные из маркетинговых систем с помощью API.

Вы сможете принимать решения на основе анализа и повышать свою ценность как специалиста.

  

Что вы хотите узнать

• Построить систему расчетов по продукту

Узнайте, как построить работающую систему для оценки продукта и маркетинговых показателей. Освойте услуги анализа сайтов и мобильных приложений.

• Обрабатывать и хранить данные

Научитесь анализировать данные с помощью Python и R, изучите SQL для решения проблем с продуктом. Вы сможете создать систему сбора, хранения и анализа информации.

• Создайте систему со сквозным анализом

Узнайте, как объединять данные из разных маркетинговых систем. Вы сможете собирать информацию о клиентах, заказах и товарах в единой инфраструктуре.

• Проводите опросы клиентов

Узнайте, как сегментировать пользователей и анализировать путь клиента. Узнайте, как построить CJM, проводить подробные интервью, фокус-группы и количественные исследования.

• Проверка гипотез

Узнайте, как проводить A/B-тесты с помощью Google Optimize. Вы сможете интерпретировать результаты и найти важные идеи, которые помогут разработать продукт.

• Визуализируйте данные

Узнайте, как строить диаграммы и создавать интерактивные информационные панели в системе аналитики Tableau. Вы можете визуализировать данные и готовить отчеты для управления.

  

Помогу построить карьеру мечты

Вы найдете индивидуальные консультации по вопросам карьеры, помощь в подготовке резюме и портфолио. Исходя из ваших пожеланий, мы подбираем подходящие вакансии, готовимся к собеседованиям и делаем все, чтобы вы получили предложение.

  

В 2021 году мы приняли на работу по новой профессии более 1000 студентов

Учись сейчас, плати потом!

Расходы на первые 3 месяца обучения покрывает Skillbox. В этот момент вы посещаете лекции и мастер-классы, повышаете свою квалификацию, находите работу и начинаете зарабатывать.

  

Программа

Вас ждут онлайн-лекции и практические задания на реальных кейсах.

• 81 тематический модуль
• 507 онлайн-уроков

Базовый курс

1. Веб-аналитик с нуля до младшего

Научитесь работать с базовыми системами веб-аналитики на продвинутом уровне, собирать данные и проводить A/B-тесты. Узнайте, как анализировать поведение пользователей, производительность веб-сайта и трафик. Вы сможете выстроить систему расчетов по продукту и увеличить отдачу от рекламы.

• 1. Введение в веб-аналитику.
  2. Навыки создания отчетов, расчетов и веб-аналитики.
  3. Диспетчер тегов Google.
  4. Гугл Аналитика.
  5. Яндекс.Метрика.
  6. Анализ эффективности рекламных каналов.
  7. Подключение рекламных шкафов.
  8. Основы A/B-тестирования.
  9. Веб-аналитик в команде.
  10. Бонусный модуль. Куда можно дальше развиваться в рамках анализа.

1. Анализ продукта

Узнайте, как выполнять аналитику продукта: обрабатывать данные, изучать взаимодействие пользователей с продуктом, интерпретировать собранную информацию. Вы можете использовать полученные результаты для решения бизнес-задач.

• 1. Введение в курс
  2. Продукт глазами аналитика
  3. Работа с задачами
  4. Глубина погружения пользователя в продукт
  5. Профили использования продукта
  6. Когортный анализ
  7. А/Б тесты. Обработка данных
  8. Ограничения и сложные случаи A/B-тестирования
  9. Расчеты и методы анализа удержания пользователей при сохранении продукта. Кривые выживания
  10. Предиктивная аналитика
  11. Объединение и интерпретация результатов анализа
  12. Представление результатов анализа
  13. Карьерный путь в рамках продуктового анализа

1. Аналитик мобильных приложений

Узнайте, как собирать данные о поведении пользователей мобильных приложений. Узнайте, как оценивать эффективность рекламных каналов, отслеживать доход и привлекать аудиторию. Настройте аналитику на реальном приложении, улучшите монетизацию и конверсию.

• 1. Введение в мобильную аналитику.
  2. Навыки отчетности, расчетов и мобильной аналитики.
  3. Firebase: реализация.
  4. Диспетчер тегов Google для мобильных приложений.
  5. Google Analytics для мобильных приложений.
  6. AppMetric.
  7. Анализ эффективности рекламных каналов.
  8. Подключение рекламных шкафов.
  9. Настройка Настройка.
  10. Настроить Adjust: ретаргетинг и дополнительные отчеты.
  11. Амплитуда: основные отчеты.
  12. Настройте амплитуду.
  13. Краткое содержание.

1. Основы и практика бизнес-аналитики

Узнайте, как создавать хранилища данных в Linux и проектировать базы данных в SQL. Освойте Python для анализа и научитесь работать с таблицами на продвинутом уровне. Вы сможете решать бизнес-задачи с помощью аналитики, очищать данные, правильно хранить и визуализировать их.

• 1. Фундамент хранилища данных.
  2. Давайте создадим первую базу данных.
  3. Скрипты для анализа данных.
  4. Python: минимум для начала.
  5. Python: как создавать таблицы.
  6. Python: очистить данные перед анализом.
  7. Python: как показать изменения с течением времени.
  8. Python: расширенное построение таблиц.
  9. Методы сбора внешних данных.
  10. Заполнить хранилище данными.
  11. Анализ и бизнес-задачи.
  12. Таблица: базовый интерфейс.
  13. Таблица: основные отчеты.

1. Сквозной анализ

Узнайте, как объединить данные из разных систем в единую инфраструктуру, в которой хранится вся информация о клиенте, заказе и товаре. Узнайте, как решать проблемы бизнес-объектов с помощью языка R и хранилища данных. Вы можете найти идеи для разработки продукта.

• 1. Начальный блок
  2. Анализ продуктового портфеля
  3. Анализ клиентской базы
  4. Доставка и последняя миля
  5. Пользовательский опыт
  6. Удержание маркетинга
  7. Поп-папы и рекомендательные системы
  8. Анализ сайтов и мобильных приложений
  9. Отслеживание звонков
  10. Расходы на рекламу
  11. Оценка периода
  12. Прибыль и убытки

Бонусная ставка

1. CX-исследования

Изучите различные методы исследования для оценки пользовательского опыта. Узнайте, как проводить качественные и количественные исследования, создавать профили пользователей, сегментировать аудиторию и составлять карту пути клиента. Поймите, как живет ваша аудитория и как дать им то, что они хотят.

• 1. Введение в исследование клиентского опыта.
  2. Подход к исследованию и выбор методов.
  3. Качественные методы: глубинные интервью и фокус-группы.
  4. Текстовый анализ.
  5. Количественные исследования.
  6. Профилирование клиентов, сегментация развития персоны.
  7. Карта путешествий клиентов.
  8. Юзабилити-тесты.
  9. Удовлетворенность клиентов.
  10. ИИ в исследовании CX.
  11. Рамки исследовательской программы CX.
  12. Кросс-культурные факторы в исследованиях.
  13. Изучение уникальных торговых предложений.
  14. Анализ поведения пользователей на странице.
  15. Как формулировать гипотезы на основе данных веб-аналитики.
  16. Проведите A/B-тестирование.
  17. Методы сбора и обработки данных.
  18. Составление дорожной карты изменений.

Выпускные проекты

1. Веб-аналитика для сайта вашей компании

Вы опишете бизнес-модель компании и создадите карту KPI для бизнеса и сайта. Настройка базовых систем веб-аналитики. Найдите слабые места в воронке веб-сайта и узнайте, как их исправить.

1. Кейс интернет-магазина

Вы получите симуляцию данных о работе приложения интернет-магазина. Обрабатывайте эти данные и анализируйте поведение пользователей. Интерпретируйте результаты и поймите, как повысить эффективность приложения и получить больше лидов.

1. Анализ мобильного приложения

Вы создадите проект мобильного приложения в студии Android и подключите его к аналитическим системам AppMetrica, Adjust, Amplitude.

1. Хранилище данных

Вы создадите инфраструктуру хранилища данных и объедините в ней данные из аналитических и рекламных систем.

1. Карта путешествий клиентов

Вы изучаете пользовательские сценарии для продукта. Предлагайте решения для увеличения конверсии и улучшения пользовательского опыта. Разработайте карту поведения пользователей и дорожную карту продукта.

Ваше резюме после обучения

• Тихий продуктовый аналитик
• Зарплата от: 120 000 ₽

Профессиональные навыки:

• Веб-анализ в Google Analytics, Google Tag Manager и Яндекс.Метрике
• Сквозной анализ и построение сводной отчетности
• Настройте динамический ремаркетинг в Google Merchant Center
• Анализ данных в Python и R
• Анализ поведения пользователей на сайте и в мобильном приложении
• Оценка эффективности рекламных кампаний, маркетинговых каналов и инструментов
• Проведение A/B-тестов, глубинных интервью, фокус-групп и количественных исследований
• Создавайте базы данных на SQL, храните и обрабатывайте данные
• Мобильная аналитика в Firebase, AppMetrica, Adjust, Amplitude
• Настройка отслеживания звонков
• Создайте карту пути клиента
• Сегментация, профилирование и глубокий анализ целевой группы

Диплом Skillbox

Он подтвердит, что вы прошли курс, и будет дополнительным аргументом при приеме на работу.

3 место. Курс «Факультет продуктовой аналитики» — GeekBrains

https://gb.ru/geek_university/prodanalytics

Стоимость: Договор рассрочки на 36 месяцев – от 4 828 ₽/мес.

Освойте профессию продуктового аналитика с нуля. Вы перейдете от базового анализа расчетов продукта к обработке данных с использованием SQL и Python.

• 12 месяцев
• 4 практических проекта
• Онлайн лекции и вебинары
• Диплом о переподготовке
• Гарантия работы

Аналитик продукта собирает данные о поведении пользователей. С помощью расчетов он анализирует свой опыт, находит точки роста проекта и переводит все на понятный для бизнеса язык. Такие специалисты незаменимы в компаниях: их работа помогает улучшать качество продукта и принимать взвешенные решения.

  

Гарантия занятости оговаривается в договоре. Если после успешного обучения вы не найдете работу, мы вернем вам деньги

  

Программа обучения

I квартал

Введение в экономику продукта и анализ рынка

Проект

Подготовка стратегии развития рынка на год.

Курс

Анализ продукта и разработка продукта

— Введение
— Роль и место аналитика в продуктовой команде
— Управление продуктом на основе модели Lean Canvas и роль анализа в этой модели
— Циклы HADI в анализе продукта
— Основные типы бизнес-метрик
— Навыки построения метрик (например, по методологии Lean Analytics)
— Юнит экономика
— Декомпозиция метрик и факторный анализ: практика

1 месяц — 8 занятий

12 часов образовательного контента, 24 часа практики

  

Организация и проведение исследований

— Общие сведения об организации исследования
— Сбор и оценка данных
— Анализ рынка цифровых продуктов на основе открытых данных. Сравнение с конкурентами
– Методы анализа продуктов и матриц продуктов
— Инструменты комплексного анализа рынка
— Оценка емкости рынка
— Основные правила конкурентного анализа, ключевые показатели. Анализ конкурентных сил по Портеру. Руководство по конкурентному анализу и оценке конкурентного преимущества
— Особенности проведения опросов клиентов

1 месяц — 8 занятий

12 часов образовательного контента, 24 часа практики

  

Маркетинг и анализ клиентов

— Введение в анализ рынка
— KPI и расчеты
— Основные источники данных и методы анализа
— Сквозной анализ
— Сравнительный анализ важнейших CRM-систем. Операционные и аналитические модули CRM
— Методы сегментации клиентов и целевых групп
— Введение в RFM-анализ
— Введение в когортный анализ

1 месяц — 8 занятий

12 часов образовательного контента, 24 часа практики

  

II квартал

Пользовательские сценарии онлайн/офлайн и выполнение тестов

Проект

Построение ключевых дисков в различных типах продуктов и систем анализа.

Курс

Веб-анализ

— Введение в веб-аналитику: основные понятия и инструменты
— UTM-теги
— Инструменты веб-анализа
— Регулярные выражения и их использование в Google Analytics и Яндекс.Метрике
— GTM — рабочие функции и основные функции
— Пользовательские отчеты Google Analytics
— Виджеты и специальные отчеты Яндекс Метрики
— Создание отчетов в Google Data Studio
— Возможности передачи, хранения и обработки данных из систем анализа
— Google Analytics 4: основные отличия от Google Analytics Universal
— Google Analytics 4: установка через Google Tag Manager

1,5 месяца — 11 занятий

15 часов образовательного контента, 30 часов практики

  

Аналитика приложений

— Введение в аналитику приложений 
— Инструменты анализа
— Расчет информации в приложениях и ее визуализация 
— Функциональность Firebase
— Исходные данные и отчеты
— Подготовка технических спецификаций для проектирования или применения

3 недели — 6 занятий

8 часов образовательного контента, 16 часов практики

  

A/B-тестирование

— Проверка гипотез и поиск точек роста с помощью A/B-тестирования
— Введение в теорию выборочных обследований
— Статистическая проверка результатов испытаний
— Последовательность A/B тестов и оценка стоимости
— Основные проблемы с A/B-тестированием
— Настройка A/B тестов в Google Optimize
— Настройка A/B тестов в Firebase
— Заключительный урок и разбор проблемных зон

1 месяц — 10 занятий

12 часов образовательного контента, 24 часа практики

  

Концепции CJM и JtBD

— Развитие клиентов
— метод человека
— Знакомство с картами пути клиента
— Построить карту пути клиента
— Анализ кейсов Customer Journey Map
— Концепция выполняемых работCX дизайн для команды

1 месяц – 7 занятий

12 часов образовательного контента, 24 часа практики

  

3 квартал

Введение в SQL. Введение в информатику и работа с Python

Проект

Изучение данных с помощью SQL. Исследовательский анализ данных и предварительная обработка в Python. Построение ML-модели.

Курс

SQL

— Введение в SQL
— Фильтрация данных и вычисляемые поля. Упражняться
— Группировка данных, подзапросы и таблицы соединения. Упражняться
— Обновление, добавление и удаление данных. Работа с таблицами
— Представления и хранимые процедуры. Особенности обработки транзакций
— Расширенные функции SQL и основные ограничения
— Работа с популярными программами

1 месяц – 7 занятий

12 часов образовательного контента, 24 часа практики

  

Питон

— Введение в Python
— Циклы и функции. Основы визуализации данных
— Библиотека Панды
— Работа с разными типами данных
— Базовая статистика с Python
— Тестирование и проверка гипотез
— Маркетинговый анализ: RFM-анализ
— Когортный анализ в Python — практика
— Основы программирования и визуализации в R
— Визуализация отчетов в R
— Представление результатов

1,5 месяца — 11 занятий

15 часов образовательного контента, 30 часов практики

  

Введение в информатику

— Информатика и большие данные — основные понятия
— Возможности Data Science в распознавании речи и эмоциональной окраске для оптимизации обработки клиентских запросов
— Возможности Data Science в распознавании изображений и текста для улучшения взаимодействия с пользователем
— Функции Data Science для прогнозирования оттока клиентов для роста Retention RateData Science и прогнозирование LTV
— Кластеризация и случайный лес: примеры использования
— Сравнительный анализ R и Python
— Обзор основных библиотек Python и R

1 месяц — 8 занятий

12 часов образовательного контента, 24 часа практики

  

IV квартал

Аналитическая культура и инструменты визуализации данных

Курс

Инструмент визуализации
и предоставление анализов

— Сравнительный обзор наиболее важных инструментов визуализации данных
— Наиболее важные ошибки при проектировании отчетности и визуализации данных
— Расширенные возможности визуализации в Excel и Google Sheets
— Google Data Studio + практика
— Функции OWOX для визуализации отчетов веб-аналитики

1 месяц – 5 занятий

12 часов образовательного контента, 24 часа практики

Power BI

— Анализ данных
— Power BI
— Введение в Power Query
— Создание модели данных в Power Pivot
— Язык DAX — Выражения анализа данных
— Создать визуальный слой отчета
— Используйте расширенный функционал Power View
— Обзор функциональности портала Power BI

1 месяц — 8 занятий

12 часов образовательного контента, 24 часа практики

  

Аналитическая культура в компании

— Организация хранения данных для целей анализа
— Презентация результатов для команды
— Решать бизнес-задачи в команде
— Как работать с командой и подрядчиками
— Как управлять процессами анализа

1 месяц – 5 занятий

12 часов образовательного контента, 24 часа практики

  

5 квартал

Подготовка диссертации и собеседования

Курс

• Дипломный проект по анализу продукта
• Интервью и резюме. Видеокурс

Курс с открытой датой начала

• Видеокурс Excel
• Английский для IT-специалистов

  

Основные навыки

— Проверить продуктовые гипотезы на рост ключевых показателей
— Расчет юнит-экономики
— Расчет и прогноз LTV
— Анализ данных о поведении пользователей (Google Analytics, Яндекс.Метрика, AppMetrica), сегментация, распознавание образов
— Строить модели и генерировать гипотезы для улучшения продукта и управления процессами
— Проверка гипотез и поиск точек роста с помощью A/B тестов
— Построить CJM
— Оценка емкости рынка
— Анализ SWOT
— SQL
— питон
— Power BI

Курс «Специализация Продуктовая аналитика» — SkillFactory

https://skillfactory.ru/product-analyst

Цена: 48 400 рублей или рассрочка на 12 месяцев

Аналитики продукта помогают компаниям получить оценку текущего состояния продукта, внедрить или улучшить процессы анализа в компании. Они разрабатывают новые решения по улучшению продукта на основе полученных данных, тестируют найденные решения и прогнозируют возможные результаты.

Аналитик продукта может:

• работать с расчетами продуктов и рассчитывать новые
• интегрировать аналитику в процессы компании
• извлечение данных из открытых и внутренних источников
• анализировать данные любого типа и сложности
• создавать понятные отчеты и использовать для этого необходимые инструменты
• выдвигать гипотезы, строить процесс их проверки и правильно интерпретировать результаты

  

Краткая программа курса

Вы полностью погрузитесь в роль продуктового аналитика, освоите продуктовый подход, а также методы принятия решений на основе данных.

Мы разбираемся в продуктах
подход
Ты выучишь:

• увидеть проблему и найти решение.
• разбираться в продуктовых метриках и KPI;
• понять задачу и перевести ее в ТЗ;

Учимся понимать поведение клиентов

Ты выучишь:

• используйте правильный инструмент в соответствии с типом задачи;
• понять, откуда брать данные и какие данные нужны;
• настроить счетчики веб- и мобильной аналитики;
• проводить когортный и RFM-анализ;
• проверить данные и понять адекватность результатов.

Учимся принимать решения

Ты выучишь:

• использовать инструменты A/B-тестирования;
• проверять гипотезы с помощью A/B-тестов;
• применять статистику к результатам тестов;
• делать выводы на основе данных.

Краткое содержание

• структурируем знания аналитической культуры и продуктового подхода;
• Поговорим о результатах:
• подведем итоги курса.

Отзывы на странице.

Навыки после обучения:

• Умение работать с веб-аналитикой, мобильной аналитикой и аналитикой приложений
• Умение проводить A/B-тестирование, когортный и RFM-анализ
• Делайте запросы Python, используя NumPy и Pandas
• Хорошо разбирается в CustDev, рыночной оценке и юнит-экономике
• Я знаю основы управления продуктовой командой
• Защитила кандидатскую диссертацию по специальности «Управление продуктом»

Курс «Продуктовая аналитика» — Skillbox

https://skillbox.ru/course/product-analytics/

Стоимость: Рассрочка на 12 месяцев — 6 109 ₽/мес

Вы научитесь работать с данными, проводить исследования и решать бизнес-задачи с помощью аналитики. Вы сможете изучать продукты, чтобы помочь компаниям сделать их лучше. Станьте востребованным специалистом по продуктовому анализу.

• Продолжительность 4 месяца
• Онлайн, когда вам удобно
• Обучение в процессе работы
• Доступ к курсу навсегда
• Начинающие аналитики

Углубите свои знания в области анализа, поймите, как работать с данными и делать из них правильные выводы. Вы сможете быстрее проводить анализ с помощью Python и узнаете, как работает работа над сложными проектами. Вы сможете лучше представить результаты и продать свои услуги дороже.

• Для продуктов, лидеров и менеджеров

Вы поймете, как работать с веб-аналитикой и Python, проводить исследования и интерпретировать их результаты. Узнайте, по каким метрикам оценивается эффективность и развитие продукта. Вы сможете работать с ним на глубоком уровне и станете более ценным специалистом.

• Программисты и специалисты по данным

Научитесь анализировать продукт через код, оценивать его по метрикам и понимать, как с ним взаимодействуют пользователи. Вы сможете занять высокую позицию в области продуктового анализа, имея опыт программирования как преимущество.

  

Что вы хотите узнать

• Проведите исследование продукта

Освойте инструменты анализа продукта, включая удобные библиотеки Python, и узнайте, как создать систему измерения продукта. Научитесь строить модели продукта и понимать его внутренние механизмы.

• Анализировать поведение пользователей

Поймите, как пользователи взаимодействуют с продуктом, и научитесь прогнозировать их поведение. Узнайте, как работает поведенческая сегментация, и узнайте, как применять ее на практике.

• Запустите A/B-тесты

Научитесь проводить исследования и оценивать результаты. Вы будете разбирать сложные кейсы, разбираться в сложностях, возникающих при А/В тестах и ​​способах их решения.

• Решить бизнес-задачи

Вы поймете роль продуктового анализа в компании, поймете процессы работы над проектом и научитесь решать бизнес-задачи. Узнайте, как использовать аналитику, чтобы улучшить свой продукт и найти его слабые стороны и точки роста.

• Принимайте решения на основе данных

Научитесь читать и интерпретировать результаты анализов, находить в данных то, чего не видят другие. Вы сможете выявить важные закономерности и сделать выводы для принятия управленческих решений.

• Готовить отчеты для клиентов

Вы быстро научитесь делать презентации и научитесь представлять результаты анализа в простой и понятной форме, чтобы ваша работа имела максимальный эффект и была оценена бизнесом.

  

Программа

Вы найдете онлайн-лекции и практические задания, которые помогут вам погрузиться в анализ продукта.

• 13 тематических модулей
• 52 часа онлайн

1. Введение в курс

Вы поймете, как работает программа обучения и какие задачи решает продуктовый аналитик.

1. Продукт глазами аналитика

Узнайте, чем занимаются аналитики и какова их роль в компании. Узнайте, как аналитики оценивают продукт, а пользователи воспринимают его.

1. Работа с задачами

Получите профессиональный подход к анализу. Научитесь принимать и оценивать задачи, выбирать инструменты, источники данных, рассчитывать ресурсы и планировать рабочие процессы.

1. Глубина погружения пользователя в продукт

Познакомьтесь с моделями погружения пользователя в продукт. Узнайте, что такое воронки конверсии и как их создавать с помощью инструментов аналитики, электронных таблиц или Python.

1. Профили использования продукта

Научитесь исследовать взаимодействие пользователей с различными функциями и функциями продукта. Освойте построение матрицы частот и переходов.

1. Когортный анализ

Узнайте, что такое когорты и сегменты пользователей, научитесь сравнивать их друг с другом и искать информацию.

1. А/Б тесты. Обработка данных

Поймите, почему и как используется A/B-тестирование. Научитесь работать с данными, используйте статистические методы и бутстрэппинг.

1. Ограничения и сложные случаи A/B-тестирования

Знакомимся с нетривиальными кейсами в работе A/B-тестирования. Узнайте, какие осложнения возникают при тестах и ​​как с ними бороться.

1. Расчеты и методы анализа удержания пользователей при сохранении продукта. Кривые выживания

Понимание метрик продукта: средняя конверсия чека, CAC, LTV, удержание, MAU, DAU, прокси-метрики, лид и маркетинговые метрики — CPM, CPC, CPA, CPO, NPS.

1. Предиктивная аналитика

Узнайте, что такое предиктивная аналитика и как можно прогнозировать поведение пользователей с помощью искусственного интеллекта.

1. Объединение и интерпретация результатов анализа

Научитесь читать и перепроверять данные аналитики — и понимать, о чем они говорят. Вы сможете оценить результаты исследований в разрезе бизнес-задач и сэкономить время при сопоставлении результатов.

1. Представление результатов анализа

Понять, как представить результаты исследования, чтобы они были понятны тем, кто видит данные впервые. Узнайте, как использовать шаблоны представления данных.

1. Карьерный путь в рамках продуктового анализа

Узнайте, где вы можете получить информацию и вдохновение для работы. Вы поймете, как можно развиваться в анализе, находить кейсы, публиковать результаты и повышать свою ценность на рынке труда.

1. Бонусные модули
   1. Введение в Python 
   2. Библиотека Numpy. Часть 1
   3. Библиотека Numpy. Часть 2
   4. Библиотека Панды. Часть 1
   5. Библиотека Панды. Часть 2
   6. Дипломная работа. Кейс интернет-магазина

Вы получите симуляцию данных о работе приложения интернет-магазина. Затем вы будете обрабатывать данные, проводить исследования и анализировать поведение пользователей. Это необходимо для повышения эффективности приложения и получения большего количества потенциальных клиентов.

Профессиональные навыки:

• Знание метрик продукта (удержание, MAU, DAU и прокси-метрики)
• Построение воронки с помощью Google Analytics, Яндекс.Метрики и таблиц
• Планирование и статистическая обработка результатов A/B-тестирования
• Создавайте частотные матрицы для запуска событий и переходов
• Анализ продукта со знанием Python
• Анализ профилей использования приложений
• Когортный анализ
• Интерпретация и проверка результатов анализа
• Поведенческая сегментация
• Предиктивная аналитика
• Подготовка отчетов и презентаций

Курс «Продуктовая аналитика: понимание продукта через метрики» — Нетология

https://netology.ru/programs/product-analytics

Стоимость: нет информации

• Разбираться в инструментах аналитики и уметь строить систему расчетов по продукту
• Научитесь собирать данные и принимать на их основе полезные бизнес-решения
• Когда — в любое время
• Формат — Запись видеолекций и вебинаров
• Наставничество — работайте над своим продуктом с учетом отзывов профессионалов отрасли
• Документ — Сертификат о повышении квалификации

  

Программа курса

У вас есть 3 месяца, чтобы освоить программу в своем собственном темпе и перейти к написанию итогового задания. Вас ждут видеолекции и практические занятия. В заключение — итоговая работа с проверкой и обратной связью от эксперта курса.

Культура решения неопределенных проблем

Узнайте, как систематически использовать гипотезы для достижения бизнес-целей, устраните неполадки в процессе систематической проверки гипотез, узнайте, как сэкономить время и ресурсы вашей команды

• 10 часов теории
• 12 часов обучения
• Культура решения неопределенных проблем
• Формулировка и уточнение цели
• Диагностика ограничений
• Установление причин ограничения
• Генерация решений, гипотез и их приоритизация
• Проведение экспериментов
• Принять решение по результатам экспериментов

Ключевые цифры и юнит-экономика

Узнайте, как выбрать системы аналитики для конкретного проекта, настроить сбор данных, использовать подход Canvas для формулирования метрик, за которыми стоит следить. Соберите данные для единичной экономической модели. Выберите единицу для вашего типа бизнеса и сделайте отчет о прибылях и убытках продукта. Определить точки роста бизнеса и рассчитать финансовые кейсы. На основе анализа разработайте целевые KPI для развития бизнеса.

• 11 часов теории
• 15 часов обучения
• Какие метрики нужны и как измерять и отслеживать эффективность
• Деловые расчеты. Как измерять, использовать, интерпретировать и принимать решения
• Маркетинговые показатели. Показатели пользовательского опыта. Как измерять, использовать, интерпретировать и принимать решения
• Веб-анализ. Как собирать данные и анализировать конкурентов
• Юнит экономика
• Этапы построения расчетов продукта, примеры, типичные ошибки. Настройка отчетности и работа с отчетами

Аналитические фреймворки и интерфейсы

Научитесь строить пирамиду метрик, выделять взаимосвязи, определять низкоуровневые метрики. Работайте над улучшением конверсии воронки, узнайте, как сопоставить CJM клиента с бизнес-целями. Узнайте, как анализировать воронки для нашего типа бизнеса, выберите ключевые финансовые показатели. Вы будете работать с показателями дохода, удержания, рефералов и научитесь влиять на них. Узнайте, как удовлетворить потребности, оцените движущие силы и барьеры, методы (CJM, JTBD, Personas).

• 7,5 часов теории
• 11 часов обучения
• Персонный метод, сценарии, инструменты работы с пользователями внутри продукта и интерфейса
• Как собирать аналитические данные с интерфейсов и использовать их, как собирать отзывы пользователей
• Виды исследования. A/B-тестирование
• Аналитическая структура и система измерения продукта
• Стройте расчеты и подключайте их в систему. Пирамида метрик
• Этапы построения расчетов продукта, примеры, типичные ошибки. Настройка отчетности и работа с отчетами

Python для продуктовых аналитиков и базовой статистики

Научитесь работать с продуктом и аналитическими задачами с системой контроля версий Git и писать простые функции на Python. Узнайте, как добывать и работать с данными, которые вам нужны, с помощью библиотеки Pandas. Узнайте, как создавать простые схемы визуализации для презентации руководству. Вы научитесь правильно формулировать аналитические задачи и обосновывать их техническое решение.

• 7 часов теории
• 7 часов обучения
• Настройка окружения, основы работы с Git
• Использование готовых функций в библиотеке Pandas для ваших задач. Комбинируйте данные из разных источников
• Визуализация данных. Основы Plotly и Seaborn
• Основные статистические понятия и термины. Типы переменных. Меры центральной тенденции. Типы распределения
• Корреляция и регрессия. Условия применения коэффициента корреляции. Регрессия с одной независимой переменной

Основы SQL

Научитесь рассчитывать рентабельность инвестиций, экономику единиц, удержание по когортам, сегментацию RFM с помощью наборов данных. Научитесь работать в ClickHouse. Узнайте, как писать простые запросы и получать необходимую информацию из базы данных. Научитесь работать с таблицами, составлять данные и группировать их по нужным вам параметрам.

• 4 часа теории
• 5 часов обучения
• Основы SQL для решения проблем с продуктом
• Работа с таблицами. Работа с индексами. Примеры продуктовых кейсов
• Группировка данных. Дополнительные функции

Панель инструментов и отчетность

Научитесь работать в Tableau и сможете создавать отчеты, загружать данные, анализировать отчеты, детализировать до необходимого уровня фрагментов данных, визуализировать данные и понимать язык графиков.

• 4,5 часа теории
• 4 часа обучения
• Задачи и средства визуализации, типы данных и виды их визуализации, основные принципы визуализации
• Работа с табло приборной панели. Работа в режиме реального времени. Визуализация
• Инструменты визуализации таблиц: фильтры, параметры, размеры. Подключения к источникам данных

Последний проект

В конце курса под руководством специалистов курса вы выполните задание, детально подготовив свой проект с точки зрения анализа продукта.

20 часов обучения

  

Основные навыки

• Построить систему расчетов
• Организация подхода к продукту со стороны анализа
• Поймите, для каких продуктов нужны какие расчеты
• Анализ масштаба для крупных проектов
• Визуализация данных и отчетность
• Работа с базами данных
• Построение экономики единицы продукта

Курс «Продуктовый аналитик» — Noukash

https://www.youtube.com/watch?v=TFd6i1EQbNY

Стоимость: бесплатно

Как поступить в IT новичку? Самый простой ответ — через программирование. Вы можете стать программистом, они нужны везде. Но кроме программистов в ИТ много других профессий, работа в ИТ не ограничивается разработчиками. Менеджеры по продукту, менеджеры проектов, маркетологи, продуктовые аналитики. О них знает меньше людей, но они есть практически в каждом продуктовом магазине. Это видео о позиции «аналитик продукта».

Я сам работаю продуктовым аналитиком и хотел бы рассказать о:
Чем занимаются продуктовые аналитики?
Что они делают для компании.
-Сколько зарабатывают продуктовые аналитики (из личного опыта).
Что нужно знать и уметь, чтобы стать продуктовым аналитиком. Какие навыки и знания обязательно понадобятся.
-Чему нужно научить новичка, чтобы гарантированно получить младшую временную работу

Если вам понравился этот анализ профессии, обязательно напишите об этом в комментариях, а я возьму такой же анализ и по другим специальностям. Моя контент-политика почти полностью основана на отзывах и предложениях ? Почему-то на ютубе мало контента о не очень известных специальностях. Есть много видео для разработчиков (как стать программистом, как научиться программировать и т.д.), а об остальном почти ничего. Мы исправим это.

Это видео также будет полезно тем, кто только учится и выбирает в нем профессию. Обязательно присмотритесь к продуктовому анализу — это интересно и востребовано (сам знаю :))

Временные коды:
00:00 — Кто такие продуктовые аналитики? Что сделал?
01:33 — Работают 3 рабочих зоны. Ключевая ответственность за ПА.
07:17 — Аналитик продуктов вилки зарплат. От 0 до старшего
09:20 — Что должен знать продуктовый аналитик?
11:05 — Чему в первую очередь должен научиться новичок?

Курс «Продуктовая аналитика» — АНО ДО «Тинькофф Образование»

https://fintech.tinkoff.ru/study/fintech/productanalytics/

Стоимость: нет информации

Мы научим вас анализировать данные и принимать эффективные продуктовые решения. Курс для тех, кто мечтает стать аналитиком и владельцем продукта

Что вы получите

1

Поймете, как работает онлайн-рекрутинг

Узнайте, что такое каналы закупок, модели атрибуции и как рассчитывается эффективность закупок

2

Опыт замеров продукции

Научитесь рассчитывать удержание, проводить когортный анализ и делать выводы на основе расчетов продукта

3

Опыт работы с мобильной и веб-аналитикой

Узнайте, в чем отличия и как работать с инструментами: Amplitude, Appsflyer, Google Analytics, Tag Manager

4

Понимание хранилища данных и анализа с помощью SQL, Python

Познакомьтесь с наиболее важными СХД и их особенностями: GreenPlum, Hive, Oracle. Научитесь писать эффективные SQL-запросы, работайте с основными библиотеками Python для анализа данных

5

Понимание того, как правильно визуализировать данные

Узнайте, какие диаграммы подходят для каких случаев, и освойте основные инструменты визуализации

6

Опыт проведения АБ-тестов

Научитесь формировать гипотезы, проверять результаты на статистическую значимость и знакомиться с моделями машинного обучения для персонализации

Курс «Продакт-аналитик» — LABA

https://l-a-b-a.com/lecture/1459-prodakt-analitik

Стоимость: нет информации

Мы разработали набор инструментов для тех, кто будет работать с анализом данных о продуктах. На этом курсе вы будете обучать аналитическому мышлению на должность менеджера по продукту или продуктовому мышлению на должность аналитика. Все это при поддержке двух специалистов в этой области — Senior Product Manager и Head of Analytics в Jooble.

• 5 подходов к работе с расчетами: AARRR, дерево метрик, Lean Analytics, North Star и Unit Economics
• 6 важных инструментов анализа: язык sql, анализ в Google Sheets, Tableau, Google Data Studio, Google Analytics и Google Optimize
• работа с A/B тестами
• визуализация данных с помощью Tableau и Google Data Studio

Темы, которые вы будете изучать:

Расчеты

Перед измерением производительности необходимо определить, чего вы хотите достичь. Вместе мы изучим цель вашего бизнеса, выберем путеводную звезду и ключевые метрики, чтобы выстроить их в дерево. Вы узнаете, как увеличить два важных показателя, активных пользователей и доход, используя структуру AARRR.

Анализ

На курсе мы научимся собирать, хранить и анализировать данные. Рассмотрим основные виды сегментации — поведенческую, RFM и пользовательские кластеры. Изучим самые важные статистические значения и поработаем с расходами.

Визуализация

Важной частью работы аналитика является визуальное представление результатов анализа руководству. Мы научим вас, как это сделать с помощью Tableau — как создавать отчеты, загружать данные, детализировать до нужного уровня фрагментов данных и визуализировать их в понятных графиках в Google Data Studio.

  

Урок 1.

Зачем компании нужен анализ продукта?

29 сентября, 19:00 UTC+3 / среда

• — Роль продуктового аналитика в бизнесе
• — Менеджер по продукту и продуктовый аналитик: зачем работать в паре и когда разделить две роли
• — Почему аналитика — это больше гипотезы, а не Google Analytics

Урок 2.

От бизнес-целей к расчетам. Часть 1

5 октября, 19:00 UTC+3 / вторник

• — Расчеты соотношения ценности и качества
• Как определить правильную метрику
• — Какие стандартные расчеты часто используются (retention, NPS)
• — Как определить полярную звезду для продукта
• — Разбираем кейсы с неправильными метриками
• — Немного о Growth Hacking

Урок 3.

От бизнес-целей к расчетам. Часть 2

7 октября, 19:00 UTC+3 / четверг

• — Фреймворк бережливой аналитики
• — Как построить дерево с вычислениями
• — Пирамида метрик: от бизнес-метрик к мониторингу (бизнес, маржа, лояльность, ценность, качество, маркетинговый успех)
• — Фреймворк AARRR: 5 показателей, влияющих на развитие бизнеса

Урок 4.

Юнит экономика

12 октября, 19:00 UTC+3 / вторник

• — Что такое юнит и формула, необходимая для расчета юнит-экономики
• — Расчет юнит-экономики
• — Практика счета на примере

Урок 5.

Аналитическое хранилище данных

14 октября, 19:00 UTC+3 / четверг

• Какие данные будут собираться и где они будут храниться
• — Принципы аналитического хранения
• — Мусор на входе, мусор на выходе. Система мониторинга записи данных в аналитическое хранилище
• — Базовые SQL-запросы

Урок 6.

Анализ данных: статистические значения (семинар)

19 октября, 19:00 UTC+3 / вторник

• — Основы статистического анализа: среднее, медиана, квантили, процентили
• — Коробочка с усами — что выбрать для описания поведения пользователя в продукте
• — Очистка данных: как работать с брусчаткой — когда их оставить, а когда удалить
• Что может рассказать раздача о том, какое количество выбрать

Урок 7.

Анализ данных: сегментация

21 октября, 19:00 UTC+3 / четверг

• — RFM-анализ
• — Поведенческая сегментация
• — Группировка

Урок 8.

Почему Google Аналитика

26 октября, 19:00 UTC+3 / вторник

• — Основы, принципы и базовая настройка
• — Настройка аккаунта Google Analytics и просмотров
• — Выборка данных, ограничения GA
• — Фильтры и регулярные выражения
• — Работа с событиями (событиями)
• — Пользовательские переменные
• — Когорты
• — Создание пользовательских сегментов
• — Постановка целей через события и отчеты
• — Что такое ассоциированные конверсии, как вы проверяете их ценность
• — Целеполагание в ГА

Урок 9.

Работает с Google Аналитикой

28 октября, 19:00 UTC+3 / четверг

• — Постановка целей и отслеживание
• — Построить воронку на основе целей
• — Тестирование в реальном времени
• — Обзор наиболее важных отчетов GA
• — Работа с UTM-метками
• — Каналы для привлечения трафика
• — USER_ID Настройка Google Analytics
• — Импорт и экспорт данных
• — Диспетчер тегов Google: что это такое, зачем он нужен и как его настроить

Урок 10.

A/B-тестирование

2 ноября, 19:00 UTC+3 / вторник

• — Что такое A/B тест и зачем он нужен
• Когда следует проводить A/B-тестирование?
• Зачем нужен тест АА
• — Формирование пользовательской и продуктовой гипотез
• — Разработайте A/B-тестирование на Jooble с помощью Google Optimize
• — Основные и санитарные показатели в тесте

Урок 11.

Как интерпретировать результаты теста

4 ноября, 19:00 UTC+3 / четверг

• — Посмотреть результаты испытаний
• — При принятии решения о тесте: поиск проблемы
• — Почему результат теста постоянно меняется: статистическая значимость и доверительные интервалы
• — Почему изменились метрики: поведенческий анализ

Урок 12.

Визуализация данных в таблице

9 ноября, 19:00 UTC+3 / вторник

• — Правила визуализации данных и основные ошибки
• — Как создать дашборд для использования
• — От отчета к системе BI

Урок 13.

Визуализация данных в Google Data Studio (воркшоп)

11 ноября, 19:00 UTC+3 / четверг

• — Настройка Google Data Studio
• — Связь и настройка различных источников данных
• — Создание дашборда с ключевыми метриками продукта
• — Упражнение: работа с инструментом Google Data Studio, подключение выходных данных из источников и их визуализация

Курс «Продуктовая аналитика» — НИУ ВШЭ

https://www.hse.ru/ma/bigcomm/courses/375280067.html

Стоимость: нет информации

Курс поможет слушателям изучить детали работы продакт-менеджера на практическом материале, освоить навыки анализа продукта, построить цифровую модель продукта и ознакомиться с бизнес-практиками управления цифровым продуктом.

  

1. Цель освоения дисциплины

• Цель курса — погрузить студентов в работу продакт-менеджера и продуктового аналитика, с практическими заданиями научить работать с инструментами — от самых азов до пайплайнов обработки подробных данных о поведении пользователей.

  

1. Запланированные результаты обучения

• Иметь представление о масштабах бизнес-аналитики и анализа продукта в управлении.
• Умение работать с метриками и системами анализа.
• У них есть навыки системного продуктового мышления.
• Они могут создать модель продукта и использовать ее для принятия решений.
• Владеть и применять методы управления продуктами, используемые в цифровых компаниях.
• Принимайте взвешенные решения при разработке продукта. Может играть роль владельца продукта при работе с командой разработчиков. Может создавать пользовательские модели, пользовательские сценарии, бизнес-планы, стратегии ценообразования. Владеет методами визуализации данных в продуктовом анализе, владелец системы анализа Amplitude, Sensor Tower, App Annie.
• Обладает знаниями в области товарного анализа. Сформировать путь для их профессионального развития.

  

1. Содержание предмета

• Обзор проблем в управлении продуктом

Введение в термины «продукт» и «управление продуктом». Задачи для менеджера и менеджера по продукту. Место и роль продукта в структуре бизнеса.

• Введение в управление продуктом

Основные расчеты, отличие методов корреляции и причинно-следственной связи. Основы разработки прикладного программного обеспечения. Основные расчеты для презентации продукта. Принципы запуска продукта. Методы оценки результатов после запуска продукта.

• Анализ рынка и конкурентов

Создайте модель прогнозирования аудитории, чтобы оценить улучшения ключевых показателей. Вариации метрик продукта и метрик роста. Когортный анализ является основой для анализа продукта. Статистическая значимость заключается в использовании на практике методов математической статистики для сравнения расчетов.

• Модель продукта

Создайте макет продукта, чтобы оценить потенциал новой функциональности. Гипотеза ценности и модель продукта. Методы прогнозирования аудитории и методы устранения неполадок для оценки улучшений ключевых показателей.

• Эксперименты в управлении продуктом

Возможность построения гипотезы по результатам в процессе планирования эксперимента. Качественные методы исследования пользователей для выявления и устранения комментариев. История создания и развития систем мобильной связи. Использование фреймворка для поиска скрытых значений продукта. Корректировка продукта от найденного значения. Тестирование рискованных гипотез на продукте.

• Управление каналами спроса

Прогнозировать центральные каналы распространения услуг. Тонкости метрики ROI и использование когортного анализа для этой величины. Методы и способы анализа целевого рынка. Покупка трафика в рекламных сетях. Формирование смыслового ядра продукта. Управление знаниями о продукте и анализ результатов.

• Карьера в управлении продуктами

Как найти свой карьерный путь? Как сформировать продуктовый портфель? Конференции, публикация статей, работа с сообществом, с чего начать?

Курс «Аналитик данных» — Яндекс.Практикум

https://praktikum.yandex.ru/data-analyst

Цена: 75 000 ₽

Как стать аналитиком данных

Аналитик данных извлекает смысл из данных: структурирует их, формулирует и проверяет гипотезы, находит закономерности и делает выводы. Его работа помогает принимать решения в бизнесе, управлении и науке. Мы хотим научить вас пользоваться основными инструментами для получения профессии: Python и его библиотеки, Jupyter Notebook, SQL.

  

Программа обучения

1

Python и основы аналитики данных: бесплатный вводный курс

16 часов

Процесс и этапы работы аналитика: основные термины, задачи и инструменты анализа данных. Подготовьте данные для анализа. Знание языка программирования Python, аналитической библиотеки Pandas и среды программирования Jupyter.

+ 1 проект в портфолио

2

Введение в карьеру аналитика данных

4 часа

Знакомство с профессией аналитика. Обзор областей, в которых может работать аналитик. Представление различных видов анализов. Организационная часть учебного процесса.

3

Предварительная обработка данных

40 часов

Чистые и готовые к анализу данные — это первый шаг к решению аналитической задачи. Анализируем инструменты для компенсации пробелов в данных.

+ 1 проект в портфолио

4

Исследовательский анализ данных

40 часов

Предварительный поиск закономерностей в данных позволяет сформулировать первые гипотезы для анализа, а также избежать странных ошибок. Узнайте, как использовать инструменты визуализации для работы с данными.

+ 1 проект в портфолио

5

Статистический анализ данных

40 часов

В процессе работы с продуктом возникает множество гипотез, которые можно проверить понятными статистическими методами. Мы изучаем основы статистики и теории вероятностей для решения бизнес-задач.

+ 1 проект в портфолио

6

Быстровозводимый проект — 1

20 часов

Подготовьте данные для анализа. Предварительное изучение набора данных. Формулировка и проверка гипотез.

+ 1 проект в портфолио

1 неделя каникул после курса

7

Сбор и хранение данных

40 часов

Как устроены базы данных, как извлекать из них данные, делая запросы на языке SQL. Добыча данных в Интернете.

+ 1 проект в портфолио

8

Анализ эффективности бизнеса

40 часов

Еще ближе к бизнесу мы подробно разбираем, что из себя представляют расчеты и основные инструменты: когортный анализ, воронка продаж и юнит-финансы.

+ 1 проект в портфолио

9

Принятие бизнес-решений на основе данных

40 часов

A/B-тестирование: когда его использовать; проектирование, выборка, получение результатов и их валидация.

+ 1 проект в портфолио

10

Как рассказать историю с помощью данных

40 часов

Как правильно представить результаты исследования, используя графики, наиболее важные цифры и правильную их интерпретацию.

+ 1 проект в портфолио

одиннадцать

Быстровозводимый проект — 2

20 часов

Получить данные из базы данных. Предварительная обработка и просмотр набора данных. Формулирование гипотез, учитывающих спецификацию компании. Проверяйте гипотезы и оформляйте выводы в виде аналитического отчета.

+ 1 проект в портфолио

1 неделя каникул после курса

12

Автоматизация

40 часов

Автоматизация процессов анализа данных. Превратите рутинные и постоянные задачи в сценарии. Создавайте информационные панели для различных целевых групп и бизнес-потребностей.

+ 1 проект в портфолио

1. 3

Прогнозы и предсказания

40 часов

Основы машинного обучения, анализ проблемы прогнозирования оттока пользователей.

+ 1 проект в портфолио

14

Дипломная работа

40 часов

Самостоятельное решение аналитической задачи по выбору студента, со всеми этапами анализа данных.

+ 1 проект в портфолио

Курс «Профессия Продуктовый аналитик» — Synergy

https://синергия.рф/product/618

Стоимость: нет информации

Аналитик продукта — это мост между бизнесом и данными. Он работает рука об руку с продакт-менеджером и помогает продуктовой команде принимать правильные решения. Работает с данными: анализирует, какие кнопки нажимают пользователи, как часто они пользуются продуктом, какие фичи продукта популярны, а какие нет. После этого он извлекает информацию из чисел, которые объясняют поведение пользователей.

Для кого этот курс

Для начинающих

Вы получите навыки и знания, необходимые для начала профессии: проводите исследования, сможете анализировать расчеты.

Для маркетологов

Расширяйте свои профессиональные возможности, осваивайте новые инструменты, умейте использовать аналитику для увеличения посещаемости

Менеджеры по продукту

Вы сможете использовать новые инструменты в своей работе: для разработки продукта, проверки гипотез.

  

Что вы хотите узнать

• Определить направление развития продукта на основе анализа
• Анализ поведения целевой аудитории
• Определить бизнес-решение на основе аналитики
• Запуск A/B-тестов
• Анализ конкурентов
• Подготовка отчетности

Программа обучения

7 тематических модулей

49 часов онлайн

Знакомство с профессией

• Введение в анализ продукта
• Роль и место аналитика в продуктовой команде
• Что такое продукт и чем он отличается от проекта
• Виды продукции и их отрасли

Управление продуктом

• Анализ рынка и конкурентов
• Различия между управлением B2B и B2C
• Сделка, маркетинговая воронка и блок проекта
• Стратегия управления продуктом

Анализ продукта

• Введение в анализ рынка
• Каналы трафика
• Маркетинговые показатели
• Основные источники данных и методы анализа
• Сквозной анализ
• CRM-системы, цели и методы работы с ними
• Методы сегментации клиентов и целевых групп
• Введение в RFM-анализ
• Введение в когортный анализ

Веб-аналитика и аналитика приложений

• Введение в веб-аналитику и аналитику приложений: основные понятия и инструменты
• UTM-метки
• Возможность передачи и сбора данных из систем аналитики — BigQuery и ClickHouse
• Инструмент веб-анализа
• Инструмент анализа приложений
• Регулярные выражения и их использование в Google Analytics и Яндекс.Метрике
• GTM, рабочие функции и основные функции
• Базовые отчеты Google Analytics
• Основные отчеты Яндекс.Метрики
• Базовая отчетность Firebase
• Основные отчеты App Metrica

Организация и проведение исследований

• Цель исследования
• Принципы исследования
• Объекты исследования
• Виды исследований
• Принципы исследования
• Объекты исследования
• Кабинетное исследование
• Качественное исследование
• Количественные исследования
• Этнографические исследования
• Тестирование
• Мониторинг производительности
• Результаты исследований

Процесс проектирования

• Основы простоты использования
• Юзабилити-тестирование
• UX-дизайн
• Создатели сайтов
• Создайте карту пути клиента

Представление данных и отчетность

• Визуализация данных в Excel
• Инструменты анализа и оптимизации
• Основы успешной презентации

Курс «Профессия: Аналитик (с 0 до PRO)» — PRODUCTSTAR

https://productstar.ru/analytics

Стоимость: в рассрочку на 24 месяца 3 329 ₽/мес.

Изучите с нуля профессию продуктового аналитика, подробно проанализируйте все спецификации и инструменты этой профессии от инструментов Google Analytics, Python и BI до машинного обучения и DataScience

  

Что вы хотите узнать

Анализ трафика и сайта
На основании данных дать аргументированные рекомендации по изменению стратегии и рекламных кампаний

Используйте Google Analytics и Яндекс.Метрику на продвинутом уровне
Настраивайте счетчики и цели в Google Analytics и Яндекс.Метрике, разбирайтесь в стандартных отчетах и ​​создавайте свои

Разработка системы сквозного анализа
Отслеживайте весь путь клиента от перехода на сайт до продажи и определяйте эффективность вложений

Визуализируйте данные
Визуализируйте динамику изменения данных

  

Программа курса

Блок 1

Анализ продукта и разработка продукта

• Роль и место аналитика в продуктовой команде
• Бережливое полотно
• HADI-циклы
• Основные виды бизнес-метрик
• Декомпозиция метрик: иерархия метрик и метрическая пирамида
• Юнит экономика

Блок 2

Гугл Таблицы и Эксель

• Основы работы в Google Таблицах
• Основные расчетные функции и формулы

Блок 3

Веб/мобильная аналитика

• Введение в цифровую аналитику: основные понятия и инструменты
• Базовые настройки инструментов анализа Google Analytics и Яндекс Метрики
• Базовые отчеты Google Analytics. Расчеты и параметры
• Расчеты и параметры. Основные отчеты Яндекс Метрики
• Функции и основные функции GTM
• Инструмент анализа приложений
• Базовые отчеты App Metrica
• Веб+приложение Google Analytics: важные функции и возможности
• Возможность передачи и сбора данных из систем аналитики — BigQuery, ClickHouse, OWOX BI

Блок 4

Маркетинговый анализ

• Введение в анализ рынка
• Построение аналитики в performance-маркетинге
• Сквозной анализ или расчет LTV
• Жизненный цикл клиента и когортный анализ
• Основы анализа CRM. Сегментация клиентов
• Введение в исследование рынка

Блок 5

A/B-тестирование

• Проверяйте гипотезы и находите точки роста с помощью A/B-тестирования
• Основы математической статистики для A/B-тестирования
• Статистический тест для оценки результатов эксперимента A/B
• Цели и показатели A/B-тестирования
• Практическая реализация A/B-теста
• Передовые методы тестирования
• Инструмент A/B-тестирования

Блок 6

SQL для анализа данных

• Введение в блок SQL
• Интеллектуальный анализ и фильтрация данных (часть 1)
• Интеллектуальный анализ и фильтрация данных (часть 2)
• Преобразование и сортировка данных (часть 1)
• Преобразование и сортировка данных (часть 2)
• Группировка данных
• Введение в базы данных
• Объединить таблицы
• Расследовать
• Обновление, добавление и удаление данных
• Создание, изменение и удаление таблиц
• Передовой
• Последний проект LEGO
• Бонусный урок

Блок 7

Питон

• Введение в Python
• Типы данных, функции, классы, ошибки
• Строки, условия, циклы
• Списки и словари в Python
• Пакеты, файлы, панды — начало работы
• Панды — продолжение
• Визуализация данных
• Базы данных и статистика
• Многопоточность
• Веб-сервер Flask и контроль версий Git
• Последний проект

Блок 8

Инструменты для визуализации данных

• Введение в Power BI
• Запрос мощности. Получение и преобразование данных
• Модель данных в Power BI
• DAX (выражения анализа данных)
• Работа с отчетами, основные принципы визуализации данных
• Служба Power BI и создание панели мониторинга
• Power BI и Python
• Финальный проект: Uber и Lyft
• Введение в Табло. Введение в платформу Tableau
• Модели данных и расчет таблиц
• Параметры таблицы и уровни детализации
• Псевдонимы, Сортировка, Действия
• Разработка дашбордов. Настройка взаимодействия между визуализациями

Блок 9

Построение моделей машинного обучения

Введение в машинное обучение
Линейная регрессия
Бинарная классификация
Проверка. Почему это важно
Деревья решений
Bootstrap, бэггинг и случайный лес
Разработка функций, выбор функций
Градиентное усиление
Семинар: Прогнозирование оттока и прогноз продаж
A/B-тестирование
Обучение без учителя
Семинар: скоринг кредитного портфеля

Блок 10

Нейронные сети и НЛП

• Введение в нейронные сети
• Обучение нейронных сетей
• Глубокое обучение на практике
• Дополнительные возможности в Tensorflow + Keras
• Сверточные нейронные сети
• Введение в НЛП, концепция встраивания
• Рекуррентные нейронные сети
• Нейронные сети с вниманием, трансформеры
• Метрическое обучение, неконтролируемое обучение
• Обучение с подкреплением в нейронных сетях

Блок 11

Рекомендовать системы

Введение
Расчеты и исходные данные
Разложение матрицы
Рекомендации через поиск ближайшего соседа
Гибридные рекомендательные системы

Блок 12

Анализ больших данных

• Организация команды по работе с данными. КРИСП ДМ
• Культура сбора и источники данных / Повышение качества работы с данными
• Современные инструменты визуализации данных
• Машинные методы вычислений (в распределенной среде)
• Основы работы в Hadoop и MapReduce
• Основы архитектуры хранения и обработки больших данных, виды обработки и масштабирования
• DataWarehouse, DataLake (кликхаус)
• Работа с облачными платформами: AWS, GCP, Azure и другими
• практика на AWS S3
• Работа с воздушным потоком
• Работает в писпарке
• Построение прогностических и прогностических моделей

Блок 13

Диссертация и помощь в работе

• Работа над дипломным проектом для портфолио
• Подготовка резюме
• Подготовка к интервью
• Заключительная защита и совет
• Возможны незначительные изменения в окончательной программе на основе отзывов и потребностей слушателей курса

  

Ваше резюме и профессиональные навыки после курса

Должность: Аналитик
Заработная плата от: 125 000 руб

Веб-анализ

Продвинутая работа с инструментами веб-аналитики (Google Analytics, Я.Метрика)

Мобильная аналитика

Инструменты мобильной аналитики (Appsflyer, AppMetrica)

Конкурентный анализ

Работа с инструментами SEMRush, Similarweb, Яндекс.Радар

Навыки продукта

Создает и анализирует решения MVP, работает с циклами HADI

Декомпозиция вычислений

Навыки выбора правильных метрик для продукта

Маркетинговый анализ

UTM, постбеки, промокоды, коллтрекинг и другие методы анализа трафика

Анализ воронки продаж

Возможность построить сквозной анализ воронки продаж

A/B-тестирование

Внедрение и расчет A/B тестов с правильной статистической значимостью

SQL

Расширенный уровень анализа данных за счет использования SQL-запросов

Питон

Создавайте базовые отчеты и автоматизируйте работу с помощью библиотек Python

Визуализация данных

Навыки OWOX, продвинутый уровень в Google Sheets и Google Data Studio

Представление данных

Подготовка отчетов и представление результатов анализа данных

Курс «Основы продуктовой аналитики» — leadstartup

https://leadstartup.ru/product-analysis

Цена: 4950 руб

Вы узнаете, как использовать сервис анализа продуктов Amplitude для поиска точек роста продукта

• Юнит экономика
• Когортный анализ
• Расчет продукта
• Пиратские расчеты
• Сквозной анализ
• Импорт данных в Amplitude
• Создание отчетов и дашбордов

  

Освоение курса продуктового анализа

1. Задания, видео, теория, практические инструменты — с примерами и шаблонами

Можно ли посмотреть демо курса?

Что делать, если в программе обучения нет инструмента, который мне нужно изучить?

1. Стартовое сообщение — Освоение анализа продукта

меньше часа

1.1. Стартовое сообщение — Освоение анализа продукта

1. Как работает платформа, курсы и обучение

1 час

2.1. Как устроена методологическая модель LeadStartup?

2.2. Как работает платформа LeadStartup?

2.3. Как связаны инструменты и платформа?

2.4. Обратная связь

1. Метрики тщеславия

2 часа

3.1. Ванильные метрики или тщеславные метрики

3.2. Как отличить правильные расчеты от суетных замеров?

3.3. Как и чем заменить мерки тщеславия

3.4. Пиратские метрики против ванильных метрик

3.5. Что маскируют ванильные метрики?

3.6. Что такое тщеславие измерения

1. Поток создания ценности

2 часа

4.1. Что такое «поток создания ценности» и карта

4.2. Типичные ошибки при составлении карты потока создания ценности

4.3. С чего начать

4.4. Этапы построения карты потока создания ценности

4.5. Анализ карты потока создания ценности — на что обращать внимание

4.6. Структура карты потока создания ценности

4.7. Как нарисовать карту потока создания ценности

4.8. Зачем использовать картографирование потока создания ценности

1. Оценка

5:00

5.1 оценка

5.2 последние книги

5.3. УткаУткаGo

5.4. Apple Макбук

5.5. Примеры ценностных предложений на 5+

5.6. Как протестировать ценностное предложение

5.7. Получить информацию можно разными способами

5.8. Возможно, у вас возник логичный вопрос: «А как же все это узнать?»

5.9. Вопросы для понимания проблемы:

5.10. Теперь, как написать ценностное предложение

5.11. 3. Уникальность, отталкивающая от клиентов

5.12. 2. Преимущество

5.13. 1. Ясность

5.14. Ключевые элементы ценностного предложения:

5.15. Ценностное предложение определяет, воспримет ли аудитория ваш продукт

1. Матрица ценности/усилий

2 часа

6.1. Матрица ценности/усилий

6.2. Результаты расстановки приоритетов бережливого производства

6.3. Кейс по расстановке приоритетов бережливого производства в компании Hygger

6.4. Как работает расстановка приоритетов бережливого производства и метод матрицы ценности/усилий

6.5. Кому подходит расстановка приоритетов Lean и матрица Value/Effort

6.6. Какова цель расстановки приоритетов?

6.7. Почему важно расставлять приоритеты в задачах?

1. Пиратские расчеты

2 часа

7.1. Активация

7.2. Сохранение

7.3. Приобретение

7.4. Что такое пиратские метрики?

7.5. Доход (прибыль)

7.6. Реферальная программа и рекомендации (реферальная)

7.7. Применение пиратских расчетов в бизнесе

1. АДКАР

2 часа

8.1. Что такое модель АДКАР

8.2. Осведомленность

8.3. Желание

8.4. Знание

8.5. Способность

8.6. Армирование

8.7. Зачем нужна модель ADKAR

1. Аналитический паралич

1 час

9.1 аналитический паралич

9.2. Страх потерять инвестиции

9.3. Страх перемен

9.4. Стремление к «полной безопасности»

1. Сегментация клиентов

3 часа

10.1. Сегментация клиентов

10.2. Создавайте персонализированные призывы к действию

10.3. Создавайте и курируйте релевантный контент

10.4. Начните с общего, затем уточняйте содержание

10.5. Персонализация контента

10.6. Как эффективно сегментировать клиентов

10.7. Почему важна сегментация клиентов?

10.8. Типы сегментации клиентов

10.9. Что такое сегментация клиентов?

1. Корреляция и причинно-следственная связь

3 часа

11.1. Корреляция против причинно-следственной связи

11.2. Корреляция против причинно-следственной связи: концепция отличия ваших продуктов

11.3. В чем разница между корреляцией и причинностью?

11.4. Как проверить причинно-следственную связь в вашем продукте

11.5. 1. Проверка гипотез

11.6. Когда следует использовать проверку гипотез?

11.7. 2. Эксперименты A/B/n

11.8. Когда использовать A/B/n тесты?

11.9. Заключение и рекомендации

1. Опыт клиентов

3 часа

12.1. Опыт клиентов

12.2. Понимание клиентского опыта

12.3. Что такое клиентский опыт?

12.4. Почему клиентский опыт важен для вашей компании?

12.5. В чем разница между клиентским опытом и обслуживанием клиентов?

12.6. Что такое хороший клиентский опыт?

12.7. 6 вещей, которые портят впечатление о клиенте

12.8. Почему вы должны использовать обратную связь

12.9. Как измерять и анализировать клиентский опыт

1. Обнаружение клиентов

2 часа

13.1. Обнаружение клиентов

13.2. Зачем вам нужно обнаружение клиентов

13.3. Как пройти этап «Поиск клиентов

13.4. Инструменты поиска клиентов

13.5. Заключение

1. Карта клиентского опыта

2 часа

14.1. Карта клиентского опыта

14.2. Различия между картами клиентского опыта и картами пути клиента

14.3. Что такое карта клиентского опыта

14.4. Зачем нужна карта клиентского опыта

14.5. Как нарисовать карту

14.6. Что делать с нарисованной картой

1. Анализ клиентского опыта

2 часа

15.1. Анализ клиентского опыта

15.2. 3 вещи, которые нужно начать делать

15.3. Способы сбора данных о клиентском опыте и обратной связи

15.4. Как анализировать клиентский опыт

15.5. Анализ тенденций клиентского опыта

1. Стратегия клиентского опыта

3 часа

16.1. Стратегия развития клиентского опыта

16.2. Что такое стратегия клиентского опыта

16.3. Почему стратегия клиентского опыта важна для вашего бизнеса

16.4. Как разработать стратегию клиентского опыта

16.5. 5 советов по построению клиентоориентированной культуры

16.6. Позвольте обратной связи помочь вам

16.7. Методы сбора отзывов от клиентов

16.8. Создавайте незабываемые впечатления + снижение трения

16.9. 3 совета, как создать незабываемые впечатления

1. Значение жизни клиентов

2 часа

17.1. Значение жизни клиентов

17.2. Зачем учитывать LTV

17.3. Что важно для хорошего LTV

17.4. Формула расчета LTV

17.5. Что следует учитывать при расчете LTV

1. Проверка клиента

2 часа

18.1. Проверка клиента

18.2. Как найти продукт на рынке/соответствие

18.3. Интервью по решению

18.4. Каким должен быть MVP

18.5. Как протестировать бизнес-модель для разработки продукта

1. Пирамида Роберта Дилтса

3 часа

19.1. Пирамида Роберта Дилтса

19.2. Как начать работать с моделью

19.3. Видение миссии

19.4. Личность

19.5. Ценности/убеждения

19.6. Способности/навыки/компетенции

19.7. Поведение/Действия

19.8. Окружающая среда / окружающая среда

19.9. Зачем использовать пирамиду неврологических уровней

19.10. Что такое «Пирамида неврологических уровней»

1. Техника сегментации для стартапов

2 часа

20.1. Техника сегментации для стартапов

20.2. Сегментация потребителей в результате прямого общения

20.3. С чего начать сегментацию потребителей

20.4. Распространенная ошибка сегментации при запуске

20.5. Зачем нужна техника сегментации для стартапов?

1. Ежемесячные активные пользователи

3 часа

21.1. Ежемесячные активные пользователи

21.2. Как измерить количество активных пользователей в месяц и другие показатели

21.3. Риски использования метрик DAU и MAU в играх

21.4. Кейс для увеличения расчета за ежемесячно активных пользователей

21.5. Ежемесячные активные пользователи в геймдеве

21.6. Метрика LMAU

21.7. Ежемесячные активные пользователи и липкие

21.8. DAU и MAU

21.9. Зачем измерять ежемесячных активных пользователей?

1. Монополия и конкуренция

2 часа

22.1. Конкуренция против монополии

22.2. Почему большинство компаний предпочитают конкуренцию монополии

22.3. Монополия и инновации

22.4. Конкуренция и копирование

22.5. Основное отличие монополии от конкуренции

1. Принципы эффективной команды

2 часа

23.1. Принципы эффективной команды

23.2. Что теперь делать лидерам эффективных команд?

23.3. Как эти принципы эффективной команды работают на практике?

23.4. Принципы успеха

23.5. Как построить эффективную команду?

  

Курс «МАРКЕТОЛОГ-АНАЛИТИК» — Product University

https://productuniversity.ru/marketing-analyst

Цена: 39 000 ₽

После программы вы научитесь принимать решения на основе данных, настраивать сквозной анализ, анализировать поведение пользователей на сайте, создавать понятные отчеты и дашборды и автоматизировать бизнес-процессы.

Программа

8 недель

1 неделя
Ключевые цифры и отчеты в маркетинге

• Принципы построения воронки продаж и основные этапы.
• Ключевые показатели: конверсии, CAC, LTV, ROI и т д.
• Единичный анализ. Экономия на одном заказе.
• Основы измерений, статистика, типы данных и их визуализация.

Неделя 2
Панели мониторинга и визуализация данных

• Типы данных и их иерархия.
• Методы визуализации данных.
• Требования к источникам данных.
• Принятие решений на основе данных.
• Лучшие практики и стандартные отчеты в маркетинге.
• Обзор основных инструментов визуализации данных и построения дашбордов в Tableau и Google Data Studio.

Неделя 3
Google Analytics и Диспетчер тегов

• Введение в GA, передача данных, настройки, цели, события.
• Аудитории, контент, представления, фильтры, отчеты, сегментация
• Приобретение, конверсии, когорты, электронная коммерция, атрибуция.
• Настраиваемые отчеты и информационные панели.
• Работа с Менеджером тегов — контейнеры, триггеры, события. Базовые настройки. Кнопки отслеживания и формы.

Неделя 4
Яндекс. Метрики Facebook и рекламный аккаунт

• Основные отличия от ГА.
• Вебвизор, нажмите карту.
• Настройка пикселей и целей Facebook.
• Сбор пользовательских данных. Варианты таргетинга.
• Основные отчеты из Facebook.

Неделя 5
Сквозной анализ в Roistat и коллтрекинг

• Введение в сквозной анализ. Анализ пользователя.
• Настройка Roistat и Сomagic и интеграция с другими сервисами (Tilda, AmoCRM и др.)
• Когортный анализ.
• Основные отчеты и информационные панели.

6 неделя
Анализ данных и A/B-тесты

• Основы статистики.
• A/B тесты, их дизайн и анализ результатов.
• Язык SQL и работа с данными.
• Введение в Python и основные библиотеки.
• Подготовьте данные для анализа.
• Обзор основных инструментов для анализа данных.

Неделя 7
Автоматизация процессов, CRM и подход без кода

• Основы Амо CRM.
• Настройка этапов и воронок продаж.
• Интеграция с основными сервисами.
• Автоматизация и отчетность.

Разговорный маркетинг без программирования. Мы создаем чат-ботов

• Создаем бота поддержки, который собирает лиды и регистрирует клиентов.
• Мы создаем бота, который собирает новости и каждое утро присылает их нам в Telegram.

Автоматизация бизнес-процессов

• Основы API и интеграций.
• База данных в Airtable.
• Основы PWA.
• Автоматизация процессов с Integromat и Zapier.

Неделя 8
Выпускные работы и презентации приборной панели

Предоставление плана маркетинговой кампании для работодателя и вашего портфолио.

Создайте свое собственное резюме и портфолио из информационных панелей.

  

Инструменты, которые вы можете освоить за 8 недель

Таблица

Популярный инструмент визуализации и обработки данных

АмоCRM

Одна из самых популярных и функциональных CRM систем

Google Студия данных

Инструменты для построения дашбордов из различных источников данных

Гугл Аналитика

Самый популярный в мире инструмент для анализа веб-сайтов

Яндекс.Метрика

Самый популярный инструмент анализа сайтов в России

Подняли

Сквозной анализ

SQL

Язык структурированных вопросов

Интегромат

Автоматизация бизнес-процессов и интеграция различных сервисов

Курс «ПРОДУКТОВЫЙ АНАЛИТИК» — НИУ ВШЭ

https://product.hsbi.ru/product-analytics

Цена: 50 000 ₽

Программа курса

Веб-анализ

1. Знакомство с цифрой. Анатомия рекламной кампании. Что такое рекламная кампания и какие они бывают
2. Особенности для каждого типа рекламного трафика
3. Как настроить рекламную кампанию. Что такое utm-метка. Способы отслеживания различных действий на сайте
4. Оценка эффективности сайтов путем подключения аналитических систем Яндекс.Метрика и Google Analytics
5. Как правильно настроенная система аналитики снижает стоимость входящего трафика
6. Отображение пользовательских событий. Расчет продукта
7. Возможность подключения на месте для механизмов отслеживания метрик продукта. GTM Google Analytics и Яндекс Метрика. Отчеты.
8. Электронная коммерция. Настройте анализ в протоколе измерений электронной коммерции. Автоматическая загрузка
9. Различные информационные панели

Мобильная аналитика

1. Особенности работы с мобильными приложениями: в чем сходство и отличие с веб-сайтами
2. Создайте макет приложения для Android. Подключить системы аналитики appMetrika, Firebase/Google Analytics и Amplitude
3. Конкретные показатели мобильного приложения
4. Система динамического ремаркетинга
5. ТОП ситуаций, в которых может оказаться продукт, как их решить с помощью мобильной аналитики

Анализ продукта

1. Единичная экономика. Как объединить данные о расходах с доходами от рекламных кампаний и данными о действиях пользователей для построения экономики устройств
2. Формулировка гипотез с использованием юнит-экономики
3. Проверка гипотез с использованием различных методов исследования: опросов, интервью, UX-исследований и бенчмаркинга. NPS
4. Основы развития клиентов
5. Создание бэклога на основе качественных исследований. Различные способы оценки приоритетов
6. A/B тест интерфейса. Как рассчитать эффективность ассортимента
7. Google Optimize для простых интерфейсных тестов AB
8. Логика A/B-тестирования. Нетипичные A/B-тесты
9. Визуализация данных. Визуализация данных с помощью Tableau
10. SQL и Табло. Как построить отчет любой сложности
11. SQL и бизнес-задачи. Визуализация. RFM-сегментация пользователей, переток пользователей из одного сегмента в другой, информация о прибыльности групп клиентов в маркетинговых кампаниях.
12. Расчет LTV и модель оттока.

Курс «Аналитик данных» — skypro

https://sky.pro/courses/analytics/data_analytics

Стоимость: в рассрочку 6916 ₽/мес.

Программа на 100% соответствует требованиям вакансии Младший аналитик

По окончании курса вы станете уверенным младшим аналитиком и сможете получить свою первую работу в сфере ИТ

  

• Прогнозирование и машинное обучение для аналитических задач
• Статистика и A/B-тестирование
• Работа с Python для вычислений
• Работа с SQL
• Работа с данными в Excel
• Создание дашбордов в Power BI

  

Программа

Навык 1

SQL для анализа
данные

Ты хочешь учиться

• собирать данные, преобразовывать и анализировать при решении аналитической задачи;
• получить доступ к базе данных с помощью SQL;
• понять, какие данные нужны для решения задачи;
• написание простых и сложных запросов на SQL;
• преобразовывать данные и анализировать;
• использовать все операторы SQL.

Основные запросы.

1 модуль

Генерация новых функций и очистка данных.

2 модуль

Агрегатные функции.

3 модуля

Объединить таблицы.

4 модуль

Осмотр и мед.

5 модуль

Оконные функции.

6 модуль

Практикум: проведите аналитическое исследование и решите бизнес-задачу с помощью SQL.

7 модуль

Создавать, изменять, удалять данные в таблице, создавать индексы. Временные таблицы.

8 модулей

Основы оптимизации.

9 модуль

Аналитический проект в SQL.

  

Навык 2

Анализ данных в Excel

Ты хочешь учиться

• использовать базовые и сложные процедуры и функции в Excel,
• анализировать эффективность рекламных кампаний и создавать отчеты,
• рассчитать расчеты для анализа,
• выполнять RFM-анализ и когортный анализ,
• прогноз,
• провести семантический анализ.

Первичная обработка данных.

1 модуль

Работа со сложными данными.

2 модуль

Прогнозы.

3 модуля

Проект анализа бизнес-измерений.

  

Навык 3

Визуализация в PowerBI

Ты хочешь учиться

• загружать данные из разных источников,
• объединять данные из разных таблиц,
• визуализировать данные и создавать динамические информационные панели,
• работать с языком DAX,
• создавать подробные отчеты,
• работа с Табло.

Загрузка и преобразование данных.

1 модуль

Моделирование и анализ данных.

2 модуль

Визуализация данных и работа с отчетами.

3 модуля

Создание сложных отчетов.

4 модуль

Дашборд для отдела с ключевыми показателями.

  

Навык 4

Python для анализа данных

Ты хочешь учиться

• программирование на питоне
• собирать данные из различных источников,
• анализировать полученные данные,
• запустить статистические тесты
• найти закономерности и зависимости
• визуализировать и представить достигнутые результаты,
• работа с библиотеками для анализа данных: pandas, matplotlib.

Синтаксис Python.

1 модуль

Библиотеки для анализа в Python.

2 модуль

Визуализация данных в Python.

3 модуля

Python для статистического анализа тестов.

4 модуль

Получение данных из различных источников.

5 модуль

Прогнозы.

6 модуль

Прогноз результата.

  

Навык 5

Статистика в Питоне

Ты хочешь учиться

• применять основы статистики,
• проверять гипотезы и делать выводы из исследований,
• смоделируйте и проведите A/B-тесты.

Основы статистики.

1 модуль

Нормальное распределение. Квартили распределения и диаграммы.

2 модуль

Центральная предельная теорема.

3 модуля

Доверительные интервалы для среднего. Понятие задачи, классификация и ошибка. Показатели качества классификации.

4 модуль

Проверка статистических гипотез. Непараметрические тесты.

5 модуль

А/В тест-анализ.

  

Навык 6

Аналитика внутри продукта и маркетинга

Ты хочешь учиться

• перевести бизнес-задачи в аналитические;
• рассчитать метрики для маркетинга, продукта и операционных процессов;
• решать сложные аналитические задачи в контексте бизнеса.

Маркетинговая аналитика: воронка, конверсии, модели атрибуции.

1 модуль

Анализ продукта: измерения продукта, конверсии, проверка гипотез о продукте — A/B тесты.

2 модуль

Планирование ресурсов, планирование персонала.

Курс «Системный аналитик» — ProductLIVE

https://productlive.io/system-analyst

Цена: 69 000 руб.

Что вы получите на курсе

• Развивайте системное мышление
• Получите знания в области проектирования и анализа
• Узнайте, как правильно ставить задачи разработчикам
• Анализ основных данных с помощью SQL-запросов
• Научитесь проверять выполнение требований заказчика
• Обновите свои сложные навыки

  

Чему вы хотите научиться за 6 месяцев

ИТ-НАВЫКИ

• Вы знаете все о бизнес-моделировании и бизнес-процессах, умеете отличать BPMN от UML
• У вас есть необходимые ИТ-навыки (жизненный цикл разработки программного обеспечения, теория баз данных, требования к программному обеспечению) для работы с современными компаниями
• Дружелюбен с документацией, владею основами программирования и разработки

НАВЫКИ РУКОВОДИТЕЛЯ ИТ-КОМАНДЫ

• Научитесь быстро понимать требования и расставлять приоритеты
• Может четко сообщать о технических решениях и их влиянии на бизнес понятным языком (как разработчику, так и заказчику)
• Уметь работать в команде и грамотно распределять задачи
• Знайте, как быть дисциплинированным, занимаясь творчеством

НАВЫКИ АНАЛИЗА ПРОДУКТА

• Понимание основ UX/UI
• Иметь необходимые базовые знания в области управления

  

  

Краткая программа курса

2 недели
Знакомство с профессией

• Разбираетесь в тонкостях работы системного аналитика и бизнес-аналитика
• Понимать детали командной работы и взаимодействия с ключевыми людьми
• Знать, какие рамки взаимодействия есть в команде

5 недель
Анализ требований

• Понять, какие требования
• Знать, как собирать, документировать, проверять на конфликты, расставлять приоритеты
• Уметь взаимодействовать с клиентами
• Знать, как описывать бизнес-процессы в BPMN и различать другие нотации

9 недель
Системный дизайн

• Понимание ИТ-архитектуры
• Понимание последовательности проектирования и интеграции
• Знать, как написать документ о развитии
• Опыт работы с SOAP, REST и базами данных
• Понимание основ программирования, умение читать код

5 недель
Разработка, тестирование и интеграция

• Понимание основных языков разметки
• Знание Git (контроль версий, отслеживание изменений)
• Понимать этапы тестирования и приемки ИТ-продукта
• Вы сможете оценить, насколько готовое решение соответствует требованиям заказчика

2 недели
Техническое обслуживание и утилизация

• Понимать, как поддерживать и обслуживать системы, обновления программного обеспечения

Курс «СИСТЕМНЫЙ АНАЛИТИК MIDDLE» — «EРП-Консалтинг»

https://education.dhabits.ru/course-analyst

Стоимость: бесплатно

Программа курса

Системный анализ в структуре разработки программного обеспечения

• Вводная лекция
• Водопад процесса разработки программного обеспечения. Системный анализ в agile-командах

Работа с требованиями

• Требования к документам задач. ТЗ, вариант использования, история пользователя, прототипирование
• Работа с нотациями UML, BPMN, IDEF0
• Согласование претензий. Управление изменениями, отслеживание требований

Дизайн программного обеспечения

• Дизайн информационной модели приложения. Объектно-ориентированный подход
• Разработка базовой информационной модели системы движения цепочки поставок и документооборота для Retail
• Нефункциональные требования, применимые к серверным системам. Отказоустойчивость, масштабируемость, стабильность
• Архитектура информационных систем. Монолиты, SOA и микросервисы
• API и брокеры очередей. Методология интеграции приложений

Анализ данных

• Базовые и расширенные процедуры SQL на примере PostgreSQL

Проектирование и работа с базой данных

• Дизайн базы данных
• SQL против NoSQL. Возможности и приемы работы с реляционными базами данных. Аспекты вашего приложения
• Способы прогнозирования загрузки приложения. Способы повышения производительности базы данных

Дизайн API

• Принципы API. RESTful API против SOAP
• откройте API

Сопровождение процесса разработки

• Сложность разбивки задач, критерии готовности и приемки
• Системы контроля версий gitflow. Автоматизация доставки кода. CI/CD
• Контроль качества программного обеспечения, тестовая пирамида, тестирование скриптов

Курс «для аналитиков» — Русская Школа Управления

https://uprav.ru/analitika/

Стоимость: различные расходы

• Финансовый аналитик
• экономический анализ бизнеса
• экономический анализ: от классики к современности
• финансовый менеджмент и финансовый анализ
• Комплексный финансовый анализ: современные подходы к управлению финансами бизнеса
• Бизнес-аналитик
• Бизнес-анализ. Управление рисками
• Финансовый анализ и управление рисками. Оценка инвестиционного проекта
• Бизнес-моделирование и оценка эффективности
• Менеджер инвестиционных проектов
• Инвестиционный аналитик
• Оценка инвестиционных проектов: маркетинговые и финансовые инструменты
• Специалист по инвестиционным проектам
• Аналитик эксперт
• Школа аналитика бизнес-процессов
• Аналитик рынка
• Менеджер по маркетинговым исследованиям
• Прогнозирование и планирование в маркетинге
• Формирование финансовой модели компании. Результаты и анализ эффективности
• экономическая оценка и бизнес-планирование инвестиционного проекта

Курс «Продуктовая аналитика» — УНИВЕРСИТЕТ «СИНЕРГИЯ»

https://synergyonline.ru/abiturientam/programmyi_obucheniya/produktovaya_analitika

Стоимость: нет информации

Образование

1 курс

На первом курсе студенты изучают методы исследования в области управления, экономики бизнеса, анализа бизнес-отчетности, анализа продуктов и разработки продуктов.

2 курса

В магистерском курсе вы освоите операционный и инновационный анализ, моделирование бизнес-процессов, инструменты визуализации и представление анализа. На ваш выбор будут предложены прикладной маркетинг, веб-аналитика и аналитика приложений, A/B-тестирование, концепции CJM и JtBD.

Чему вы научитесь: Ключевые дисциплины

Общие дисциплины

• Введение в бизнес-анализ

• Контроль эффективности
• Моделирование бизнес-процессов
• Бухгалтерские управленческие счета
• Аудит бизнеса
• Стратегический анализ
• Анализ счетов
• Инвестиционный анализ и оценка проекта
• Инновационный анализ
• Оперативный анализ

Профильные дисциплины

• Анализ продукта и разработка продукта

• Организация и проведение исследований
• Маркетинг и анализ клиентов
• Веб-аналитика и аналитика приложений
• A/B-тестирование
• Концепции CJM и JTBD
• SQL
• Введение в информатику
• Инструмент визуализации

Дисциплины по выбору студента

• Логико-методологическая основа научного познания
• Иностранные языки в профессиональном общении
• Теоретические и экспериментальные методы исследования
• Современные компьютерные технологии в науке и защите информации
• Математические методы и программное обеспечение для моделирования процессов и систем (SIMULINK, HYSYS)

Курс «АНАЛИТИКА ДАННЫХ» — SkillsTune

https://www.skillstune.ru/analitika

Цена: 32 900 ₽

ЭТОТ КУРС ДЛЯ ВАС, ЕСЛИ ВЫ ХОТИТЕ:

1

Изучите основы анализа данных с нуля

2

Углубить и закрепить свои знания и навыки в области анализа

3

Откройте для себя новые возможности в новых сферах деятельности

4

увеличить зарплату

5

Совершенствуйте свои компетенции и навыки

6

Упростите выполнение текущих задач

7

повысьте свою ценность на рынке труда

8

Станьте востребованным специалистом, не боящимся конкуренции

9

Вы можете легко продвигаться по карьерной лестнице

10

Сэкономьте себе время на обучение

одиннадцать

Избегайте ошибок при работе и выполнении задач

  

После прохождения курса вы узнаете все, что нужно аналитику для построения успешной карьеры в компании:

✓ Комплексный анализ внутренней и внешней информации: анализ продаж по категориям, брендам, товарам, каналам сбыта, регионам, оценка динамики и тенденций продаж

✓ Анализ информации на основе базы данных внешних агентств

✓ Комплексный анализ коммерческой деятельности компании и конкурентов на основе анализа рекламных мероприятий и стратегий, ценовой политики, розничной торговли, данных о продажах и других исследований

✓ Методы расчета основных расчетов

  

ПРОГРАММА КУРСА:

— 1 МОДУЛЬ —

Аналитические базовые навыки Базовый анализ
После прохождения модуля вы приобретете навыки, необходимые для позиции начального уровня в отделе аналитики

1.1 Введение в анализ
⭗ С чего начать будущему аналитику
⭗ Жесткие и мягкие навыки
⭗ Ключевые бизнес-показатели и их расчеты
⭗ Возможные источники данных
⭗ Инструменты интеллектуального анализа данных
⭗ Основные подходы к анализу данных

1.2 Компьютерные инструменты
⭗ Excel как один из важнейших инструментов анализа
⭗Мощный запрос
⭗ Power Pivot

1.3 Отчетность
⭗ Основные принципы и правила отчетности
⭗ Написание аналитических заметок
⭗ Разработка бизнес-рекомендаций на основе существующей отчетности
Бонус: Оценка работы отдела продаж

1.4 Анализ данных
⭗ Работа с большими матрицами данных: обработка, агрегация
⭗ Анализ качества данных
⭗ Найдите основные факторы, влияющие на продажи
⭗ Формирование и проверка гипотез
⭗ Кросс-категорийный анализ сверху вниз/снизу вверх
⭗ Анализ активной клиентской базы

1.5 Визуализация данных
⭗ Стройте графики и диаграммы
⭗ Подготовка презентаций в Power Point
⭗ Золотые правила презентаций

— 2 МОДУЛЯ —

Расширенный анализ Расширенный анализ
После изучения модуля вы приобретете знания, необходимые для дальнейшего карьерного роста — уровень Senior Analyst или уровень Manage Self Professional

2.1 Управление ассортиментом
⭗ ABC-анализ
⭗ Матрица БКГ
⭗ Рейтинг по бизнес-критериям
⭗ Корреляционный анализ

2.2 Анализ рынка
⭗ Виды исследований и их методология
⭗ Анализ тенденций рынка
⭗ Ключевые игроки: анализ конкурентной активности и их влияния на рынок

2.3 Анализ потребительского поведения
⭗ Виды исследований и их методология
⭗ Потребительские замеры и тесты

2.4 Прогнозы спроса
⭗ Методы прогнозирования
⭗ Построение прогнозных моделей
⭗ Анализ факторов, влияющих на спрос
⭗ Точность предсказания
⭗ Рассчитать и установить цели по объему продаж

2.5 Анализ кампании
1. Основы рекламного анализа
⭗ Расчет кампании
⭗ Определение эластичности
⭗ Каннибализация

2. Управление продвижением
⭗ Нахождение пороговых и оптимальных ценовых значений
⭗ Инкрементный расчет объема
⭗ Прогнозирование объема продаж в период акции

3. Пост-промо-анализ
⭗ Выявление факторов, влияющих на результат
⭗ Разработка рекомендаций

  

— 3 МОДУЛЬ —

Последний проект

Комплексный анализ внутренней и внешней информации: анализ продаж по категориям, брендам, товарам, каналам сбыта, регионам, оценка динамики и тенденций продаж

⭗ Анализ информации на основе базы данных внешних агентств
⭗ Комплексный анализ коммерческой деятельности компании и конкурентов на основе анализа рекламных мероприятий и стратегий, ценовой политики, розничной торговли, данных о продажах и других исследований

Курс «Продуктовая аналитика» — Synergy

https://synergygo.ru/vidyi-obrazovaniya/magistratura/produktovaya-analitika

Стоимость: нет информации

Факультет менеджмента приглашает абитуриентов на получение специальности «Анализ продукции и производительности»; такие специалисты уже востребованы в любой компании.

  

Ключевые дисциплины

В процессе обучения на факультете даются базовые знания по бизнес-анализу, мониторингу эффективности организации и стратегическому анализу.

Профильные дисциплины позволяют узнать больше о продуктовой, маркетинговой и клиентской аналитике для будущей работы по специальности. Студенты понимают термины CJM и JTBD, а также SQL.

Важной частью курса также являются инновации и оперативный анализ.

Первый год магистерской программы посвящен центральным дисциплинам, связанным с исследованиями в области управления и финансов. В качестве практических заданий студенты анализируют отчетность компании и пытаются продвигать продукцию компании. На втором году обучения студенты подробно разбирают инновации и операционный анализ и учатся моделировать бизнес-процессы. Преподаватели рассказывают об инструментах визуализации и прикладном маркетинге.

Курс «Системный и бизнес-анализ в IT. Роль аналитика в создании продукта» — СКАУТ Академия

https://scout-academy.ru/analytics/

Цена: 47 100 ₽

Программа внешнего развития профессии IT-аналитик.
Для ИТ-специалистов, занимающихся созданием высокотехнологичных продуктов, оптимизацией бизнес-процессов.

ПРОГРАММА КУРСА

Роли и командная работа в ИТ

• Процесс развития
• Структура команды
• Обязанности аналитика
• Профессиональные навыки и необходимые компетенции Soft-Skills
• Метрики успеха аналитиков и пути развития

Жизненный цикл разработки продукта

• Этапы разработки продукта
• Работа с заинтересованными сторонами
• Техники генерации и развития идей
• Видение формы

Функции проектной деятельности

• Сфера деятельности и границы проекта
• Определение требований Владельцы и лица, принимающие решения
• Управление ожиданиями

Выбор методологии

• Foss, RUP, Agile-манифест
• XP, FDD, Канбан
• Владелец продукта и скрам-мастер
• Процессы в Scrum: собрание Scrum, планирование спринта, демонстрация, отчетность, ретроспектива.
• Бэклог Продукта, Бэклог Спринта, Инкремент Продукта

Фаза анализа

• Техники выявления требований
• Типы требований и анализ осуществимости
• Основные документы для этапа анализа
• Управление требованиями

Дизайн и архитектура решения

• Варианты использования
• Пользовательские истории
• Моделирование: нотации BPMN, UML, типы и назначение диаграмм
• Прототипирование

Спецификации миграции и интеграции данных

• Типы миграции, итеративный подход
• ETL-процесс
• Очистка данных, отчет о сверке
• Синхронная/асинхронная интеграция
• Метод коммуникации и стратегии интеграции
• Описание API

Основные инструменты анализа

• Системы управления требованиями
• Инструменты моделирования, EA, Aris
• Системы слежения
• Вики-системы
• Программное обеспечение для прототипирования и спецификации