[Simulative] Симулятор Аналитик данных 2025. Тариф Vip (Андрон Алексанян, Илья Трофимов)

​ Станьте аналитиком данных, за которым работодатели выстраиваются в очередь. За 3-5 месяцев обучения на реальных задачах бизнеса. Аналитика – это способность видеть то, что другие не видят. Аналитик данных – это специалист, который на основе сырых данных находит выводы для принятия верных бизнес-решений. 65% российских компаний ищут себе аналитиков, потому что те решают важные задачи бизнеса: Какие задачи сможете решать после обучения Переводить задачи бизнеса на язык аналитики и обратно Переводить задачи бизнеса на язык аналитики и обратно Собирать данные и извлекать из них полезные гипотезы с помощью Python Писать удобный и масштабируемый код на Python Составлять продвинутые SQL-запросы Автоматизировать рутинные задачи Визуализировать данные в Power BI и Metabase Проводить и анализировать А/В-тесты Проводить продуктовую аналитику Программа курса Продуктовые метрики Преподаватель: Андрон Алексанян Работа аналитика направлена на улучшение продукта, пользовательского опыта и оптимизацию ресурсов компании — для этого нужно глубоко разбираться в том, как «переводить» продукт на язык цифр и метрик. Поэтому в первом модуле подробно изучаем: Введение в продуктовые метрики: Метрики привлечения Метрики продукта Метрики вовлеченности Дополнительные метрики Подкрепим изученный материал практикой и расчетными заданиями: Построение маркетинговой модели Расчет retention Расчет lifetime Расчет MAU/WAU/DAU Дополнительно рассмотрим интересные темы (например, ложную корреляцию) с помощью блиц-тестирования SQL для анализа данных Преподаватель: Андрон Алексанян, Елизавета Бережная Язык SQL — основной инструмент аналитика. Его чаще всего спрашивают на собеседованиях и используют в работе. Расписание модуля: Введение в базы данных Основы работы с БД Первые шаги в SQL Как я умею гуглить JOIN: Объединение таблиц – важнейшая операция в РСУБД GROUP BY: расчет агрегированных метрик и описательных статистик Подзапросы, CTE, correlated subquery и вложенная логика Оконные функции: самый мощный инструмент для решения задач Код стайл: как писать красивый код на SQL DDL и DML: не SELECT-ом единым Финальный тест по модулю SQL Финальный проект по модулю SQL Вас ждет 150+ практических заданий, а также 3 финальных проекта на выбор. Примеры практических заданий: ABC/XYZ-анализ, когортный анализ rolling retention, сегментация клиентской базы, распределение баланса по перцентилям, SCD, превращение длинной таблицы в широкую (pivot table), аналитика банковских транзакций. Темы итоговых проектов: RFM анализ клиентской базы аптечной сети Повышение retention платформы IT Resume Аналитика активности студентов корпоративного клиента Визуализация данных: Metabase Преподаватель: Антонина Гераськова, Илья Трофимов Построение графиков и дашбордов — еще одна распространенная задача аналитика. И Metabase отлично синергируется с визуализацией данных и SQL: можно писать запросы и сразу строить графики. В этом модуле рассматриваем: Знакомимся с Metabase Как зайти в Metabase Визуализируем наши SQL-запросы Разбор домашнего задания Работа с Questions Filter Fields Построение дашбордов Дополнительные фишки Итоговая работа В качестве итогового проекта вам предстоит построить сопроводительные визуализации для проекта, который вы делали в модуле по SQL. Дополнительно вам нужно будет собрать полноценный дашборд. Тариф VIP Полный доступ к материалам