Знание продуктовой аналитики позволяет участвовать в создании IT-продуктов: отслеживать, как пользователи взаимодействуют с продуктом, переводить цифры на язык бизнеса и давать оперативные рекомендации по решению проблемы. Продуктовая аналитика позволяет собирать и интерпретировать данные об IT-продукте — это помогает развивать продукт, и понять, где тратится ресурсов больше, чем нужно.
Слушатели курса:
- научатся работать с метриками и выстраивать для проектов систему аналитики;
- узнают, как строится процесс работы над продуктом не только в рамках задач аналитика, а в рамках продукта в целом;
- изучат особенности использования метрик в зависимости от продукта;
- разберутся, как устроена работа с данными, что нужно измерять и отслеживать в разных продуктах;
- смогут построить систему метрик под любой интересный вам проект.
Курс будет полезен аналитикам, продакт-менеджерам, интернет-маркетологам, руководителям компаний.
Преподаватели курса — опытные практики из области аналитики, программирования и бизнеса.
В завершение курса слушатели пройдут итоговый тест на проверку полученных знаний.
Сформировать у слушателей представление о работе продуктового аналитика при создании IT-продукта, дать знания об аналитических инструментах, научить строить систему метрик для IT-продукта, собирать данные и на их основе принимать полезные для бизнеса решения.
Слушатель должен на базовом уровне владеть Excel, быть знаком с системами аналитики Google Analytics и Яндекс.Метрика и обладать уровнем английского языка Elementary.
Образование: высшее или среднее профессиональное.
Квалификация: менеджер, тестировщик, аналитик.
Наличие опыта профессиональной деятельности: от года.
Слушатель должен на базовом уровне владеть Excel, быть знаком с системами аналитики Google Analytics и Яндекс.Метрика и обладать уровнем английского языка Elementary.
Образование: высшее или среднее профессиональное.
Квалификация: менеджер, тестировщик, аналитик.
Наличие опыта профессиональной деятельности: от года.
свернуть
Работа аналитика в продуктовой команде. Формулирование и валидация идей IT-продукта. Проверка гипотез, Customer Discovery, проблемные интервью. Работа с пользовательскими сегментами. MVP. Формулирование, приоритезация и проверка гипотез. RoadMap, backlog, priority.
Дизайн методологии. User stories, User story mapping, job stories, jobs to be done. Аналитика в интерфейсах. Виды исследований. АB-тестирование. Аналитические фреймворки и система метрик IT-продукта. Построение метрик и связывание их в систему.
Основы SQL для решения продуктовых задач. Группировка данных.
Метрики IT-продукта. Метрики маркетинга. Юнит-экономика. Построение метрик IT-продукта.
Основы Python. Библиотека Pandas для анализа данных. Визуализация данных. Основы работы с plotly и Seaborn. Основные статистические понятия и термины. Типы переменных. Корреляция и регрессия. Условия применения коэффициента корреляции. Регрессионный анализ.
Задачи и инструменты визуализации, типы данных и виды их визуализаций. Работа с дашбордами. Как составлять дашборды. Функциональность Tableau. Базовые инструменты для визуализации. Построение интерактивных дашбордов.
Работа аналитика в продуктовой команде. Формулирование и валидация идей IT-продукта. Проверка гипотез, Customer Discovery, проблемные интервью. Работа с пользовательскими сегментами. MVP. Формулирование, приоритезация и проверка гипотез. RoadMap, backlog, priority.
Метрики IT-продукта. Метрики маркетинга. Юнит-экономика. Построение метрик IT-продукта.
Дизайн методологии. User stories, User story mapping, job stories, jobs to be done. Аналитика в интерфейсах. Виды исследований. АB-тестирование. Аналитические фреймворки и система метрик IT-продукта. Построение метрик и связывание их в систему.
Основы Python. Библиотека Pandas для анализа данных. Визуализация данных. Основы работы с plotly и Seaborn. Основные статистические понятия и термины. Типы переменных. Корреляция и регрессия. Условия применения коэффициента корреляции. Регрессионный анализ.
Основы SQL для решения продуктовых задач. Группировка данных.
Задачи и инструменты визуализации, типы данных и виды их визуализаций. Работа с дашбордами. Как составлять дашборды. Функциональность Tableau. Базовые инструменты для визуализации. Построение интерактивных дашбордов.
Чистяков
Артём
Banki.ru
Продуктовый аналитик
Рыбакова
Юлия
Keenetic
Продакт-менеджер
Шерер
Павел
Цифровая артель Eleven
Партнер
Румянцева
Мария
IT, media, EdTech
Business Development проектов в сферах IT, media, EdTech
Муртазина
Эмилия
Нетология