Продуктовая аналитика

Научитесь решать задачи продуктового анализа:
работа с SQL и Python + A/B-тестирование + визуализация данных и сделайте следующий шаг в своей карьере

26 апреля

5 месяцев

Онлайн

Вт/Пт 20:00 Мск

Для кого этот курс?

  1. Для маркетологов
    Научитесь решать реальные рабочие задачи продуктового анализа для повышения квалификации или перехода в другую сферу.
  2. Для продакт-менеджеров
    Сможете собирать аналитику о конкурентах и анализировать рынок с помощью SQL и Python.
  3. Для начинающих аналитиков
    Получите все необходимые навыки для работы продуктовым аналитиком и выстроите дальнейший план карьерного развития.
  4. Для программистов
    Сможете эффективнее работать с данными и аналитикой и дальше развиваться в сфере Data Science.

Необходимы знания:

  • Общее ориентирование в мире IT
  • Базовое знание статистики, SQL, Python будет плюсом (но не обязательно)

Что вам даст этот курс?

Курс обеспечит вам плавное погружение в продуктовый анализ. Вы научитесь решать основные задачи в этой сфере с помощью SQL и Python, работать с А/В-тестами, освоите навыки визуализации данных и прокачаете навыки работы в команде.


Вы научитесь:

  • Решать аналитические задачи в SQL и Python
  • Проводить А/В-тесты, интерпретировать их результаты и выдвигать гипотезы на их основании
  • Визуализировать и презентовать свои данные четко и убедительно

Почему стоит освоить?


Курс дает актуальные навыки, которые помогут начать и развиваться в профессии продуктового аналитика

Процесс обучения

Образовательный процесс происходит ONLINE в формате вебинаров (язык преподавания — русский). В рамках курса слушателям предлагаются к выполнению домашние задания, которые позволяют применить на практике знания, полученные на занятиях. По каждому домашнему заданию преподаватель дает развернутый фидбек. В течение всего учебного процесса преподаватель находится в едином коммуникационном пространстве с группой, то есть при обучении слушатель может задавать преподавателю уточняющие вопросы по учебным материалам.

Трудоустройство

  • Карьерные мероприятия в сообществе
    Публичный разбор резюме
    Публичное прохождение собеседования и воркшопы

  • Разместите свое резюме в базе OTUS и сможете получать приглашения на собеседования от партнеров

Работодатели курса

Формат обучения

Интерактивные вебинары

2 занятия по 2 ак. часа в неделю. Доступ к записям и материалам остается у вас навсегда

Практика


Домашние задания + проектная работа, которая усилит ваше портфолио

Активное комьюнити

Общайтесь с преподавателями голосом на вебинарах и в Telegram-чате

Программа

Физический смысл аналитики

В этом модуле вы узнаете, для чего нужна аналитика в компании, какие задачи она решает и почему это важно.

Тема 1: Бизнес-смысл. Зачем нужна аналитика и что такое аналитическая культура в компании. Виды аналитиков и их задачи. BI, продуктовый аналитик, дата-аналитик, бизнес-аналитик. Чем продуктовый аналитик отличается от них всех

Тема 2: 2. Задачи в аналитике: ad-hoc запросы, построение дашбордов, исследования, факторный анализ, А/В-тесты

Тема 3: Инструменты для анализа бизнес-показателей. Взаимосвязь продуктовых метрик и жизненного цикла продукта

Тема 4: Иерархия метрик

SQL

В этом модуле мы научимся решать основные задачи аналитика при помощи SQL. Разберем основные команды и приемы в работе с данным инструментом.

Тема 1: Основные команды: select * from #, ключи. Различные типы данных: булевы, числовые, строковые, временные, Nullable, массивы и геокоординаты

Тема 2: Разница в join-ах. Различие между having и where. О чем говорят аббревиатуры ASC/DESC. Откуда в SQL индексы

Тема 3: Подзапросы и with

Тема 4: Агрегирующие функции. Сложные функции row_number, lag. Оконные функции и их применение

Тема 5: Хинты в скриптах для ускорения запроса. Оптимизация запроса

Python

В рамках модуля мы изучим основные понятия из Python, научимся подготавливать данные к дальнейшему анализу, а также рассмотрим несколько библиотек, которые помогут в решении типовых рабочих задач.

Тема 1: Знакомство с Python. Введение в Jupyter и Jupyter Notebooks. Типы переменных

Тема 2: Основные понятия в Python: списки, словари, сеты. Циклы for/while

Тема 3: Логистические выражения, условные конструкции, функции

Тема 4: Pandas и Numpy: основной функционал и решаемые задачи с его помощью

Тема 5: Этапы очистки и подготовки данных к анализу

Тема 6: Визуализируем данные с трендами с помощью Seaborn и Matplotlib

Тема 7: Работа с API и его полезность в автоматизации задач

Виды задач в продуктовой аналитике

В этом модуле мы рассмотрим основные виды задач, которые предстоит решать продуктовому аналитику: построение иерархии метрик, когортного анализа и юнит-экономики с помощью 2-х подходов.

Тема 1: Продуктовая аналитика: расчеты retention/churn/ltv/cac

Тема 2: Когортный анализ и все о сегментациях

Тема 3: Юнит-экономика в Excel

Тема 4: Формулирование гипотез, поиск точек роста

Статистика

В этом модуле мы рассмотрим основные понятия из курса статистики, научимся рассчитывать уровни значимости и научимся применять статистические критерии в зависимости от типа А/В-тестирования.

Тема 1: Выборка, генеральная совокупность, метрики. База для анализа данных — среднее, медиана, дисперсия, квартили

Тема 2: Нормальное распределение и ЦПТ

Тема 3: Расчет уровня значимости и доверительные интервалы. Виды статистических критериев и их применение

Тема 4: Регрессионный и корреляционный анализ

Тема 5: Со*: логистическая регрессия и кластерный анализ (для сложных задач с предсказаниями)

А/В-тесты

В этом модуле вы изучите А/А, А/В-тесты и мультивариантное тестирование. Детально разберем дизайн эксперимента и его последующую интерпретацию.

Тема 1: Поговорим о смыслах: А/В и А/В/n- тесты. А/А - тесты и почему они важны

Тема 2: Дизайн А/В-теста - полный цикл. Как правильно организовать А/В-тест?

Тема 3: Избегаем основные ошибки в А/В- тестировании: проблемы подглядывания, неравномерность выборок, достижение стат.значимости, недостаток данных

Тема 4: Снова про А/В/n- тесты. Поправки на множественное тестирование

Тема 5: Анализ и интерпретация результатов теста. Бизнес-смысл А/В-тестов

Тема 6: Валидация продуктовых гипотез - как понять, нужно тестировать эту идею или нет?

Визуализация данных

В рамках модуля вы научитесь создавать дашборды. Подробно разберете популярные системы визуализации, научитесь подключаться к хранилищу данных и визуализировать бизнес-показатели. Большое внимание будет уделено лучшим практикам в построении дашбордов: выбору метрик, их правильному и полезному отображению.

Тема 1: Дашборды. Основные инструменты для визуализации данных

Тема 2: Основные приемы в построении дашбордов. Good/bad practice: нюансы в визуализации, как графики могут вас обманывать

Работа в команде

В этом модуле вы получите шаблон резюме и узнаете, какие есть этапы собеседования и что от них ждать. Вы сделаете тестовое задание для аналитика - live-собеседование с поведенческими вопросами. Затем сделаете разбор собеседования на hard-skills.

Тема 1: Управление требованиями и ожиданиями

Тема 2: Роль аналитика в команде. Как оптимизировать свое время

Поиск работы

В рамках этого модуля, вы научимся проходить собеседования на аналитика. Узнаем, как грамотно подсветить навыки в резюме и что нужно сделать в первые 90 дней работы.

Тема 1: Шаблон резюме. Этапы собеседования - hard и soft skills

Тема 2: Как расти в грейде - отличие junior/middle/senior

Проектный модуль

Заключительный месяц курса посвящен проектной работе. Свой проект — это то, что интересно писать слушателю. То, что можно создать на основе знаний, полученных на курсе. При этом не обязательно закончить его за месяц. В процессе написания по проекту можно получить консультации преподавателей.

Тема 1: Итоговое занятие по пройденному материалу. Выбор темы и организация проектной работы

Тема 2: Защита проектных работ

Дополнительные материалы

Тема 1: Git ///

Также вы можете получить полную программу, чтобы убедиться, что обучение вам подходит

Выпускной проект


Вам будет предложено несколько проектов, основанных на реальных кейсах, на выбор:

  • Реальная продуктовая задача. Вам будет необходимо оценить А/В-тест и провести продуктовое исследование;

  • Оценка сложного А/В-теста, реализация продуктового исследования в Python.

Преподаватели

Руководитель курса

Екатерина Пан

Руководитель отдела продуктовой аналитики

СберМаркет

Павел Логинов

Антон Подольски

Ярослав Ефремов

Руководитель направления продуктовой аналитики разработки мобильного приложения

Alfa Business Mobile

Ярослав Каземиров

Senior Individual Contributor

FinTech-компания

Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания

Ближайшие мероприятия

Открытый вебинар — это настоящее занятие в режиме он-лайн с преподавателем курса, которое позволяет посмотреть, как проходит процесс обучения. В ходе занятия слушатели имеют возможность задать вопросы и получить знания по реальным практическим кейсам.

5 проектов для портфолио начинающего продуктового аналитика
Екатерина Пан
О чем вебинар:
Этот вебинар предназначен для начинающих продуктовых аналитиков, которые хотят создать сильное портфолио для демонстрации своих навыков и знаний. Участники узнают о пяти практических проектах, которые они могут реализовать, чтобы продемонстрировать свои способности в области сбора данных, анализа, визуализации и представления результатов.

Структура вебинара:
• Введение в создание портфолио аналитика.
• Обзор пяти проектов для портфолио
• Практические советы по реализации проектов и представлению результатов.
• Ответы на вопросы и обсуждение.

В результате вебинара:
• Участники получат четкое понимание того, что должно быть включено в портфолио аналитика.
• Они узнают о пяти практических проектах, которые могут продемонстрировать их навыки и знания.
• Участники получат практические советы по реализации проектов и представлению результатов.

Этот вебинар идеально подойдет для:
• Начинающих специалистов по аналитике, которые хотят создать сильное портфолио.
• Студентов, изучающих аналитику данных и желающих получить практический опыт.
• Любых специалистов, которые хотят расширить свои навыки в области анализа данных и улучшить свои карьерные перспективы.
...
26 марта в 17:00
Открытый вебинар
Что скрывается за словами «знание Python, SQL и АБ-тестов» в вакансиях продуктовых аналитиков - каких знаний от вас реально ждут?
Екатерина Пан
О чем вебинар:
Этот вебинар посвящен расшифровке требований к навыкам, которые часто встречаются в вакансиях продуктовых аналитиков, таких как знание Python, SQL и АБ-тестов. Участники узнают, что на самом деле скрывается за этими терминами и какие знания и опыт от них реально ждут работодатели.

Структура вебинара:
• Введение в требования к навыкам для аналитиков данных.
• Обзор трех ключевых навыков:
• Python: его роль в анализе данных.
• SQL: его использование для извлечения и манипулирования данными.
• АБ-тесты: принципы и применение АБ-тестирования в аналитике.
• Практические примеры использования этих навыков в реальных проектах.
• Советы по развитию этих навыков и подготовке к собеседованиям.
• Ответы на вопросы и обсуждение.

В результате вебинара:
• Участники получат четкое понимание требований к навыкам, указанных в вакансиях продуктовых аналитиков.
• Они узнают о трех ключевых навыках: Python, SQL и АБ-тесты.
• Участники получат практические советы по развитию этих навыков и подготовке к собеседованиям.

Этот вебинар идеально подойдёт для:
• Начинающих продуктовых аналитиков, которые хотят понять требования к навыкам и подготовиться к собеседованиям.
• Студентов, изучающих продуктовую аналитику и желающих получить представление о необходимых навыках для этой области.
• Любых специалистов, которые хотят улучшить свои навыки в сфере продуктовой аналитики и повысить свою конкурентоспособность.
...
4 апреля в 17:00
Открытый вебинар
Нормальное распределение и центральная предельная теорема (ЦПТ)
Ярослав Каземиров
Этот вебинар знакомит с основами статистики: Нормальным распределением и центральной предельной теоремой (ЦПТ), ключевыми для анализа данных и принятия решений в продуктовой аналитике.

На вебинаре рассмотрим:
1. Основы нормального распределения:
- Введение и свойства
- Практические примеры

2. Центральная предельная теорема:
- Значение и визуализация

3. Применение в аналитике:
- В проверке гипотез и анализах
- Ограничения и возможности

В результате вебинара участники смогут эффективно использовать статистический анализ для стратегического развития продуктов и повышения удовлетворенности клиентов.

Вебинар будет интересен менеджерам продукта и аналитикам, желающим глубже понять статистические основы для улучшения продуктов и принятия обоснованных решений.
...
18 апреля в 17:00
Открытый вебинар

Прошедшие
мероприятия

Павел Логинов
Открытый вебинар
Как построить хороший дашборд?
Марина Михеева
Открытый вебинар
Валидация продуктовых гипотез - как понять, нужно тестировать эту идею или нет?
Оставьте заявку, чтобы получить доступ ко всем записям прошедших мероприятий. Записи всех мероприятий появятся в этом блоке

Корпоративное обучение для ваших сотрудников

Отус помогает развивать высокотехнологичные Команды. Почему нам удаётся это делать успешно:
  • Курсы OTUS верифицированы крупными игроками ИТ-рынка и предлагают инструменты и практики, актуальные на данный момент
  • Студенты работают в группах, могут получить консультации не только преподавателей, но и профессионального сообщества
  • OTUS проверяет знания студентов перед стартом обучения и после его завершения
  • Простой и удобный личный кабинет компании, в котором можно видеть статистику по обучению сотрудников
  • Сертификат нашего выпускника за 5 лет стал гарантом качества знаний в обществе
  • OTUS создал в IT более 120 курсов по 7 направлениям, линейка которых расширяется по 40-50 курсов в год

Отзывы

Константин Близнюков

08.02.2023
Я работаю продуктовым аналитиком в геймдеве Понравилась программа максимально охватывающая необходимые скилы для работы продуктового аналитика Блок о SQL очень понравился - просто и понятно, заслуга преподавателя Жукова Вячеслава. Он очень подробно останавливался на каждом моменте, была возможность получать ответы на интересующие вопросы (в том числе за рамками от основного времени курса). Не хватило информации о Python, возможно из-за стиля преподавания. В отличии от SQL где подробно было рассказано с самых основ. В компанию мечты пока не пригласили), но на моем текущем месте появилась возможность быть более эффективным/продуктивным. Появилось целостное понимание продуктовой аналитики, а также открылись новые способы (скилы) для анализа продукта.

Алина Тюбаева

27.12.2022
Хороший курс для тех, кто уже немного в теме: работает по смежной профессии (игровым аналитиком, bi-аналитиком, аналитиком данных и т.д.) или обладает базовыми знаниями хоть по каким-то (а лучше по всем) техническим модулям (sql, python, статистика) - без этого будет сложно, как мне кажется, так как занятий не так уж много для такого объема знаний и иногда материал дается довольно быстро и по верхам. Для систематизации, закрепления знаний по хардам и получения знаний именно продуктовых курс отлично подходит! Мне было важно, что вебинары шли в режиме реального времени, можно было задавать вопросы по ходу урока или отвечать на вопросы преподавателя и получать обратную связь. Такое не часто встречается на образовательных курсах. При пропуске или желании пересмотреть вебинар повторно всегда есть возможность посмотреть запись занятия. Также мне подошла нагрузка: курс не перегружен, занятия 2 раза в неделю по полтора часа, домашек не очень много. Удобно совмещать с работой. Для кого-то может оказаться минусом, если человек не работает, пришел с нуля и хочет в короткий срок узнать как можно больше - тогда может не хватать материала для закрепления, наверное. Все преподаватели - работающие аналитики. Это значит, что они могут не просто дать сухую теорию, а поделиться тем, что реально используется на практике. Плюс к этому с ними можно обсудить их опыт и задавать вопросы про профессию, особенности работы и т.д. С другой стороны нужно понимать, что преподавательская деятельность не является для них основной, а это значит, что на возникающие вопросы студенты не получат моментального ответа в слаке, а домашка не будет проверена в течение дня. Если говорить предметно, то ответ на вопрос порой приходилось ждать несколько дней. А одну из домашек проверяли около месяца (но чаще всё же в течение недели).Кого-то это устраивает, кого-то нет. Но если вы идете на этот курс, нужно быть к этому готовыми. Разные модули ведут разные преподватели. Есть те, которые понравились больше, и те, которые не особо вдохновили своими занятиями. Но так всегда бывает. Модуль по статистике и А/Б-тестам мне показались не до конца проработанными. Хотелось бы больше погрузиться. Опят-таки меня спасало то, что пришла не совсем с нуля. Подводя итог, могу сказать, что соотношение цена-качество меня устроило полностью. Программе и курсу есть куда улучшаться, но если сравнивать с конкурентами, это очень достойный вариант за свою цену (куда более дешевую чем тот же ЯП, например). Если задача углубить свои знания или перейти в смежную профессию, то однозначно рекомендую!

Алексей Маргушин

17.10.2022
До курса я был 1С-аналитиком с гуманитарным образованием. Довольно быстро понял, что мне нравится работать в IT, но хотелось чего-то большего. Я стал изучать различные направления и специальности, заинтересовался продуктовой аналитикой и начал искать подходящее обучение. Курс в OTUS показался мне оптимальным вариантом для входа в новую профессию. В отличие от других предложений на рынке, здесь было мало обобщенных тем, а преподавательский состав состоял непосредственно из продуктовых аналитиков, которые не только вели занятия, но и лично проверяли домашнюю работу. Для меня это было особенно ценно. Сам процесс преподавания организован комфортно: небольшие группы, за счет чего удается быстро наладить связь с преподавателями, нет излишней жесткости и спешки, дружелюбная атмосфера. Занятия проходят дважды в неделю. Если у тебя есть свободное время, можно открыть доп. материалы, если нет — курс несложно вписать в разный ритм жизни. У меня было какое-то представление по технической части, например, SQL не стал открытием. В остальном — я не знал о профессии ничего. Курс дал мне всю необходимую информацию, которую сейчас я использую в своей работе. Здорово, что преподаватели делились примерами из практики и давали поработать с реальными кейсами. Лекции по A/B-тестам и Soft Skills были особенно проработанными и классными, а вот модулю по статистике не хватило динамики, на мой взгляд. На одном из последних вебинаров Вячеслав Жуков, преподаватель, а теперь уже мой руководитель, предложил всем ученикам попробовать свои силы на открывшуюся в его отделе вакансию. Большое спасибо HR-менеджерам OTUS, которые помогли составить резюме для Aero. Я отправил его, прошел несколько этапов собеседований и, неожиданно для самого себя, начал работать по новой специальности еще до сдачи выпускного проекта.

Сертификат о прохождении курса

OTUS осуществляет лицензированную образовательную деятельность. В конце обучения вы получите сертификат OTUS о прохождении курса.

После обучения вы:

  • бессрочно получите материалы по всем пройденным занятиям (видеозаписи вебинаров, выполненные домашние задания, выпускной проект);
  • получите сертификат об окончании курса.

Частые вопросы

Что, если в середине курса я не смогу продолжать обучение?
У вас есть право одного бесплатного трансфера в другую группу.
Обязательно ли защищать выпускной проект?
Для получения сертификата OTUS необходимо сдать проект. Кроме того, проект необязательно защищать перед аудиторией, а можно сдать в чате с преподавателем.
Я могу вернуть деньги?
Да, вы можете сделать возврат средств пропорционально оставшимся месяцам обучения.