ТОП-13 лучших курсов продуктового аналитика: обучение онлайн, бесплатные и платные в 2024 году

Продуктовый аналитик – это специалист, который проводит анализ продукта и предоставляет рекомендации для улучшения его функциональности и эффективности. Он использует данные для принятия решений и определения того, какие функции и изменения нужны в продукте. Он также отслеживает тренды и изменения рынка, чтобы прогнозировать, как продукт будет вести себя в будущем.

На курсах продуктового аналитика можно научиться проводить качественный анализ продукта с помощью различных инструментов и методик, таких как анализ пользовательского поведения, AB-тестирование, маркетинговые исследования и т.д. Также можно изучить, как работать с данными, собирать их и обрабатывать, а также создавать дашборды для визуализации результатов анализа. Кроме того, на курсах продуктового аналитика можно получить знания о том, как работать в команде с другими специалистами, такими как менеджеры продукта, разработчики и дизайнеры, чтобы достичь общих целей.

Содержание статьи:

1 место. Курс «Профессия Продуктовый аналитик от Skillbox»

Цена: Рассрочка на 22 месяца – 4 579 ₽ / мес

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

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

Набор из 6 курсов
★ 4,75 из 5 на основе 3 000 оценок курса
Гарантируем трудоустройство — или вернём деньги
Первый платёж через 3 месяца
Доступ навсегда.

Перейти на официальный сайт →

Продуктовый аналитик следит за поведением пользователей внутри продукта, переводит значение цифр на язык бизнеса и помогает развивать продукт, опираясь на точные данные.

Кому подойдёт этот курс:

– Начинающим аналитикам
Научитесь строить систему продуктовых метрик, освоите мобильную аналитику и аналитику клиентского опыта. Опробуете инструменты продуктовой аналитики на реальных кейсах и добавите первые работы в портфолио.

– Разработчикам
Научитесь решать задачи бизнеса с помощью аналитики, оценивать успешность IT-продуктов и влиять на поведение пользователей.
Сможете уйти от написания кода к решению аналитических задач и поднять свой доход.

– Маркетологам
Научитесь работать с инструментами анализа данных, визуализировать информацию в Tableau и выгружать данные из маркетинговых систем с помощью API.
Сможете принимать решения с опорой на аналитику и повысите свою ценность как специалиста.

Чему вы научитесь:

Строить систему метрик для продукта
Узнаете, как оценивать продуктовые и маркетинговые метрики. Освоите сервисы аналитики сайтов и мобильных приложений.
Обрабатывать и хранить данные
Научитесь анализировать данные с помощью Python и R, освоите SQL для решения продуктовых задач. Сможете создавать систему сбора, хранения и анализа информации.
Создавать систему сквозной аналитики
Узнаете, как объединять данные из разных маркетинговых систем. Сможете собирать информацию о клиентах, заказах и товарах в единую инфраструктуру.
Проводить исследования клиентского опыта
Узнаете, как сегментировать пользователей и анализировать путь клиента. Научитесь строить CJM, проводить глубинные интервью, фокус-группы и количественные исследования.
Проверять гипотезы
Научитесь проводить A/B-тесты с помощью Google Optimize. Сможете интерпретировать результаты и находить важные инсайты, которые помогут развивать продукт.
Визуализировать данные
Научитесь строить графики и создавать интерактивные дашборды в системе аналитики Tableau. Сможете наглядно представлять данные и готовить отчёты для руководства.

Содержание курсов:

Вас ждут вебинары и практика на основе реальных кейсов.
81 тематический модуль, 507 видеоматериалов

Основные курсы

Веб-аналитик с нуля до Junior
Научитесь работать с основными системами веб-аналитики на продвинутом уровне, собирать данные и проводить A/B-тесты. Узнаете, как анализировать поведение пользователей, эффективность сайта и трафика. Сможете строить систему метрик для продукта и повышать отдачу от рекламы.

Введение в веб-аналитику.
Отчеты, метрики и навыки веб-аналитика.
Google Tag Manager.
Google Analytics.
Яндекс.Метрика.
Calltracking
Анализ эффективности рекламных каналов.
Подключение рекламных кабинетов.
Основы A/B-тестирования.
Веб-аналитик в команде.
Бонус-модуль. Куда дальше развиваться в аналитике.

Продуктовая аналитика
Изучите, как пользователи взаимодействуют с продуктами и с какими сложностями сталкиваются. Научитесь анализировать данные и строить гипотезы по улучшению продукта. Поймёте, как адаптировать продукт под целевую аудиторию и удерживать покупателей.
Сквозная аналитика
Научитесь объединять данные из разных систем в единую инфраструктуру, в которой хранится вся информация о клиенте, заказе и товаре. Узнаете, как решать задачи бизнес-юнитов с помощью языка R и хранилища данных. Сможете собирать данные из разных систем и находить инсайты для развития продуктов.

Вводный блок.
Аналитика товарного ассортимента.
Аналитика клиентской базы.
Доставка и последняя миля.
Пользовательский опыт.
Retention-marketing.
Поп-папы и рекомендательные системы.
Аналитика сайта и мобильных приложений.
Call-tracking.
Рекламные расходы.
Оценка периода.
P&L.

Дополнительные курсы

Аналитик мобильных приложений
Узнаете, как собирать данные о поведении пользователей мобильных приложений. Научитесь оценивать эффективность рекламных каналов, отслеживать выручку и привлекать аудиторию. Настроите аналитику на реальном приложении, улучшите показатели монетизации и конверсии.

Введение в мобильную аналитику.
Отчёты, метрики и навыки в мобильной аналитике.
Firebase
Firebase: внедрение.
Google Tag Manager для мобильных приложений.
Google Analytics для мобильных приложений.
AppMetriсa.
Анализ эффективности рекламных каналов.
Подключение рекламных кабинетов.
Настраиваем Adjust.
Настраиваем Adjust: ретаргетинг и дополнительные отчёты.
Amplitude: основные отчёты.
Настраиваем Amplitude.
Подведение итогов.

Основы и практика Business Intelligence
Узнаете, как создавать хранилища данных в Linux и проектировать базы данных на языке SQL. Освоите Python для аналитики и научитесь работать с таблицами на продвинутом уровне. Сможете решать бизнес-задачи с помощью аналитики, чистить данные, правильно их хранить и визуализировать.

Фундамент хранилища данных.
Создаём первую базу данных.
Скрипты для анализа данных.
Python: минимум для начала работы.
Python: как создавать таблицы.
Python: чистим данные перед анализом.
Python: как показать изменения во времени.
Python: продвинутый уровень построения таблиц.
Методы сбора внешних данных.
Наполнение хранилища данными.
Аналитика и бизнес-задачи.
Tableau: основы интерфейса.
Tableau: базовые отчёты.

Бонусный курс

CX-исследования
Освоите разные методики исследований, которые помогут оценить опыт пользователя. Научитесь проводить качественные и количественные исследования, составлять профили пользователей, сегментировать аудиторию и строить Customer Journey Map. Поймёте, чем живёт ваша аудитория и как дать ей то, чего она хочет.

Введение в исследования клиентского опыта.
Исследовательский подход и выбор методов.
Качественные методы: глубинное интервью и фокус-группы.
Текстовая аналитика.
Количественные исследования.
Сегментирование пользователей.
Карта пути клиента.
UX-исследования.
Customer satisfaction.
Новые технологии в исследованиях.
Фреймворк программы СХ-исследований.
Кросскультурные факторы в исследованиях.
Исследование уникальных торговых предложений.
Анализ поведения пользователей на сайте.
Как сформулировать гипотезы по данным веб-аналитики.
Проведение А/В-теста.
Способы сбора и обработки данных.
Дорожная карта изменений.
Онлайн-исследования с помощью Oprosso.

Итоговый проект

Веб-аналитика для сайта компании
Вы выполните итоговое задание для подготовки к собеседованию. Вам предстоит ответить на вопросы о веб-аналитике и подготовиться к выполнению тестовых заданий для компаний.

Спикеры:

– Сергей Филатов
Старший аналитик в Estée Lauder Companies Inc.
– Александр Боровский
Менеджер по маркетинговым исследованиям в Estée Lauder Companies Inc.
– Екатерина Бессчётнова
UX-исследователь в приложении «Сбердруг»
– Александра Примакова
Начальник отдела качественных исследований в Validata
– Дарья Тучкова
Старший руководитель количественных исследований в Validata.

Сертификат Skillbox подтвердит, что вы прошли курс, и станет дополнительным аргументом при устройстве на работу.

Отзывы об обучении доступны на сайте.

Подробнее о курсе продуктового аналитика →

2 место. Курс «Факультет продуктовой аналитики от GeekBrains»

Цена: Рассрочка до 36 месяцев – от 5 443 ₽ / мес

Официальный сайт: https://gb.ru/geek_university/prodanalytics

Вы изучите основные инструменты продуктового аналитика и получите практические навыки анализа поведения пользователей и поиска точек роста в продукте. Научитесь выявлять взаимосвязи между метриками, работать с гипотезами, анализировать рынок и конкурентов. Мы делаем упор на практику, поэтому на выходе вы получите сильное портфолио из 9 проектов.

12 месяцев
Трудоустройство через 9 месяцев
Для тех, кто хочет войти в IT.

Перейти на официальный сайт →

Продуктовый аналитик анализирует всё, что происходит в продукте, помогает бизнесу принимать правильные решения, привлекать больше пользователей и зарабатывать больше денег. Часто он единственный может ответить на вопросы: «что происходит?» и «что делать?». Он должен анализировать не только воронки поведения пользователей, но и уметь проводить анализ рынка и конкурентов, цен, ассортимента, разбираться в маркетинге, изучать обратную связь от пользователей и заниматься анализом причинно-следственных связей между большим количеством факторов из разных сфер. Поэтому профессия продуктового аналитика гораздо глубже, чем может показаться.

Вы сможете работать: продуктовым аналитиком, маркетинговым аналитиком, аналитиком данных.

Кому подойдет курс:

– Новичкам без опыта в аналитике
Получите знания для старта карьеры, освоите ключевые инструменты и сможете решать задачи продуктового аналитика.
– Маркетологам и продакт-менеджерам
Сможете внедрить в работу инструменты продуктовой аналитики и найти более эффективные решения для развития проектов.
– Веб-аналитикам и UX-дизайнерам
Узнаете всё о метриках. Сможете освоить профессию продуктового аналитика и работать напрямую с продуктом.
– Стартаперам и руководителям бизнеса
Определите точки роста проекта. Сможете выстроить систему метрик и принимать взвешенные решения.

Программа обучения:

Основной блок — 3 месяца
Погружение в сферу IT. На данном этапе вы изучите прикладную математику, познакомитесь с профессиями в разработке, популярными языками программирования и получите базовые навыки.

1. Введение в программирование
  Познакомитесь с языками программирования, поймёте разницу между языком и программированием, научитесь строить блок-схемы и познакомитесь со структурами данных.
2. Математика и информатика
  Повторите школьный курс информатики, логики и математики.
3. Введение в контроль версий
  Познакомитесь с контролем версий и принципами работы в git и github, изучите синтаксис языка Markdown.
4. Знакомство с языком программирования C#
  Научитесь мыслить алгоритмически и решать задачи, переложив это мышление в форму представления программы.

Введение в базы данных
Познакомитесь с понятием «базы данных», разберётесь с их видами и основными подходами к работе с данными. Узнаете методы проектирования баз данных, а также способы модификации их структуры.

Специализация — 9 месяцев
Получите фундаментальные знания в аналитике данных, освоите основные инструменты, научитесь проектировать и работать с базами данных.

Основы языка Python для аналитиков
Научитесь автоматизировать сбор, обработку, анализ и визуализацию данных. Вы освоите парсинг и работу с API, ознакомитесь и научитесь использовать основные библиотеки анализа данных: NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib.
Теория вероятностей и математическая статистика
Научитесь проверять статистические гипотезы. Расскажем, как работать с корреляционным, дисперсионным и регрессионным анализом.
A/B-тестирование
Научитесь извлекать инсайты о продукте из данных, приоритизировать гипотезы для A/B-тестирования и правильно анализировать A/B-тесты.
Основы анализа данных в Excel
Изучите основы работы с анализа данных в электронных таблицах, получите навыки первичной обработки данных, работы с функциями и прогнозированием. Сможете решать бизнес-задачи и переводить их на аналитический язык.
Базы Данных и SQL
Познакомитесь с языком запросов SQL. Научитесь писать запросы, делать расчёты и работать с таблицами. Узнаете основные ограничения SQL. Поработаете с MySQL и познакомитесь с альтернативными базами данных.
Введение в BI
На примере Power BI освоите инструменты анализа и визуализации: от загрузки данных до создания полноценного дашборда и связей в модели. Познакомитесь с языком DAX: узнаете, что такое контекст вычислений, чем вычисляемые столбцы отличаются от мер, как использовать функции даты и времени.
Основы моделирования бизнес-процессов. Введение в бизнес-модель
Поймете, какое требуется описание для бизнес-процесса и какие нотации существуют. Первая глава даст: Понимание процессов компаний разного масштаба. Знание нотаций моделирования бизнес-процессов. Знание стандартов и методологий бизнес-анализа. Знание бизнес-моделей.
Финансовая математика
Получите навык выполнения практических финансовых расчетов: графики платежей по кредиту и лизингу, оценка эффективной процентной ставки, определение влияния инфляции на результаты инвестирования, определение доходности инвестиции и многое другое. Набор знаний полезный любому человеку, совершающему операции с кредитами и инвестициями на фондовом рынке.

Технологическая специализация — 3 месяца
Вы изучите основные инструменты продуктового аналитика и получите практические навыки анализа поведения пользователей и поиска точек роста в продукте. Научитесь выявлять взаимосвязи между метриками, работать с гипотезами, анализировать рынок и конкурентов.

Продуктовая аналитика и развитие продукта
Познакомитесь с основными понятиями продуктового подхода в компаниях. Узнаете, какие бывают аналитики, чем они отличаются и зачем нужны. Разберёте модель Lean Canvas. Познакомитесь с HADI-циклами. Научитесь отличать KPI от метрик. Изучите UNIT-экономику и научитесь её считать. Узнаете, как быстро получать ответы на ключевые вопросы бизнеса.
Организация и проведение исследований
Рассмотрите основные типы исследований, их возможности и особенности применения. Узнаете особенности сбора данных в различных сферах. Научитесь анализировать свой продукт различными способами. Научитесь использовать методы оценки привлекательности рынка и расчёта ёмкости рынка. Научитесь проводить конкурентный анализ. Узнаете, как организовать процесс исследования клиентов и потенциальной целевой аудитории.
WEB и APP-аналитика
Научитесь обрабатывать данные по поведению пользователей на сайтах и в приложениях, создавать визуализации на основе этих данных и интерпретировать их с целью выявления выводов по оптимизации диджитал продукта. Данный курс позволит овладеть навыками установки аналитических систем — Google Analytics и Yandex Metrika, Диспетчера тегов (Google Tag Manager), экспортирования данных в облачное хранилище через API.
Маркетинговая аналитика
Изучите маркетинговую аналитику, KPI и метрики, основные источники данных и методы их анализа, сквозную аналитику, CRM-системы, семантическое ядро и целевую аудиторию, RFM-анализ.
Концепции CJM и JtBD
Разберёте основные принципы и возможности применения Customer Development, способы анализа и сегментирования аудитории. Узнаете, что такое сценарии поведения и карта эмпатии. Изучите основные подходы и методы построения CJM.

Курсы со свободной датой старта:

Умение учиться
Поговорим о важности обучения в целом и о его ценности для современного человека. Это сформирует у вас конструктивные установки в отношении учебы и придаст ей еще большую ценность. Мы осмыслим цели, задачи и результаты, за которыми вы пришли на курс. Вы узнаете, как правильно подводить итоги каждого занятии на нашем курсе и в целом, при изучении любого вопроса.
Гибкие методологии
Узнаете, как может быть организован процесс разработки ПО в зависимости от назначения организации-разработчика, особенностей реализации жизненного цикла разработки ПО, применяемых методологий разработки ПО и иных условий. Получите представление о роли и месте аналитика в процессе разработки ПО в разных организациях.
Основы Jira и Confluence GU
Освоите Jira и Confluence ― незаменимые инструменты для организации работы команды. С их помощью вы структурируете задачи, отследите сроки их выполнения и настроите единое информационное поле для проекта. В будущем вы сможете применять инструменты в профессиональной деятельности и повседневной жизни.
Знакомство с web-технологиями
Разберём основные понятия в веб-разработке. Познакомимся с языком разметки документов HTML и основами языка оформления стилей документа CSS.
Введение в веб-аналитику
Познакомитесь с основными инструментами веб- и app-аналитики и научитесь их применять. Узнаете, что такое базовая архитектура и как самостоятельно её планировать при разработке аналитических проектов. Разберётесь в настройке и установке счётчиков аналитики на сайте и в мобильном приложении.
Введение в Data Science
Сформируете базу о различных методах ML и их применении в бизнесе. Освоите практические навыки основных библиотек и алгоритмов на реальных задачах. Курс поможет понимать, где и когда применять машинное обучения и какую пользу оно может приносить бизнесу.

Вас будут обучать топовые эксперты:

– Елена Артемьева
Директор по аналитике в «Работа.ру»
Статистик-аналитик с 19-летним стажем. Выстраивает аналитическую культуру и внедряет data-driven-подход в разных проектах. Возглавляла аналитику в «Утконосе», «Фрешброкколи», «Биглионе», «Альфа-Капитале». Консультирует компании и выступает на профильных конференциях: Go Analytics, MateMarketing, Marketing One, Interforum, Client Service Forum, Customer Experience World Forum. Третий год входит в состав жюри Customer Experience World Forum Awards.

– Александр Немальцев
Ведущий аналитик данных в Vprok.ru
Занимается углублённым анализом данных, построением витрин данных (ETL), разработкой дашбордов, созданием telegram-ботов и прогнозированием спроса. Работает с текстовыми данными (NER, classification), проводит A/B-тесты, прогнозирует вероятность оттока клиентов, разрабатывает систему рекомендаций и систему динамического ценообразования.

– Иван Бударин
Head of product в «Всегда Да»
Отвечает за P&L и операционную прибыль бизнес-юнита: мобильное приложение клиента. Ранее работал в ПАО «Газпром-нефть» и отвечал за развитие внутренних продуктов: системы документооборота, ECM, ERP. Охватил сферы FinTech, EdTech, E-com.Специализируется на создании систем и задач, которые связывают сразу несколько областей, — всегда интересно, как система работает целиком, а не только её отдельные части.

И др.

Подробнее о курсе продуктового аналитика →

3 место. Курс «Специализация «Продуктовая аналитика» от SkillFactory »

Цена: 72 600 руб., возможна рассрочка

Официальный сайт: https://skillfactory.ru/product-analyst

Освойте продуктовый подход в аналитике!

Формат – онлайн
Длительность – 4 месяца
Уровень – для аналитиков.
Сертификат.

Перейти на официальный сайт →

Продуктовые аналитики помогают бизнесу получить оценку текущего состояния продукта, внедрить или усовершенствовать процессы аналитики в компанию. Они разрабатывают новые решения для улучшения продукта на основе полученных данных, тестируют найденные решения и прогнозируют их потенциальные результаты.

Мы обучаем тем навыкам, которые нужны продуктовым и бизнес-аналитикам в решении реальных рабочих задач:

— Практикующие аналитики освоят продуктовую аналитику для повышения квалификации
— Начинающие продуктовые аналитики, продуктологи, продакт оунеры прокачаются в решении аналитических задач.
— Курс не для новичков — необходимо знать основы Python и иметь опыт работы в аналитике.

Курс состоит из 4 блоков:

На курсе мы уделяем больше времени и внимания практике, чем теории. Чтобы научиться применять знания и навыки для реальной работы.

Продуктовое мышление: 3 недели
Клиентская аналитика: 5 недель
А/В тестирование: 6 недель
Data Driven культура: 2 недели.

Краткая программа:

Блок 1 – Продуктовое мышление
Вы научитесь:

видеть проблему и находить ее решение.
разбираться в продуктовых метриках и KPI;
понимать задачу и переводить ее в ТЗ;

Блок 2 – ad-hoc исследование
Вы научитесь:

понимать откуда брать данные и какие именно данные нужны;
настраивать счётчики web- и мобильной аналитики;
применять подходящий инструмент в соответствии с типом задачи;
проводить когортный и RFM-анализ;
верифицировать данные и понимать адекватность результатов.

Блок 3 – A/B тестирование
Вы научитесь:

проверять гипотезы с помощью А/B тестов;
применять статистику для проверки результатов;
использовать инструменты для A/B тестов;
делать выводы на основе данных.

Блок 4 – Data-driven культура
Поговорим о результатах:

структурируем знания по аналитической культуре и продуктовому подходу;
подведем итоги курса.

Преподаватели:

— Алексей Шаграев
Руководитель разработки в Яндекс
ведущий эксперт

— Елена Мартынова
BI-разработчик в компании SmallData.
Опыт работы в крупнейших банках (Сбербанк и Альфа-Банк).
Владею SQL, Power BI и Qlik.
автор курса SQL-Pro

— Долгачев Антон
Руководитель направления
продуктовой аналитики в МТС Банке
автор курса.

И др.

Отзывы об обучении в SkillFactory доступны на сайте.

Подробнее о курсе продуктового аналитика →

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

Цена: 40 600 ₽ или рассрочка на 18 месяцев – 2 255 ₽ / мес

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

Разберётесь в аналитических инструментах и сможете строить систему метрик для продукта.
Научитесь собирать данные и принимать на их основе полезные для бизнеса решения.

Формат: Видеолекции и вебинары в записи
Менторство: Работа по своему продукту с обратной связью от практиков отрасли
Удостоверение о повышении квалификации.

Перейти на официальный сайт →

Кому будет полезно:

– Продакт-менеджерам, новичкам в продуктовой аналитике
Научитесь работать с метриками и выстраивать для проектов систему аналитики. Узнаете, как строится процесс работы над продуктом не только в рамках задач аналитика, а в рамках продукта в целом. Систематизируете знания, сможете работать с крупными проектами, где много комплексной аналитики, подбирать аналитические инструменты в зависимости от особенностей проекта.

– Интернет-маркетологам и специалистам смежных профессий
Изучите особенности использования метрик в зависимости от продукта. Разберётесь, как устроена работа с данными, что нужно измерять и отслеживать в разных продуктах. Узнаете, как принимать решения на основе данных. Сможете построить систему метрик под любой интересный вам проект.

Программа курса:

У вас есть 3 месяца, чтобы в своём темпе освоить программу и перейти к написанию итоговой работы. Вас ждут видеолекции и практические задания. В заключение — итоговая работа с проверкой и фидбеком от эксперта курса.

Культура решения неопределённых задач
Научитесь системно использовать гипотезы для достижения бизнес-целей, отладите процесс системной проверки гипотез, узнаете, как экономить команде время и ресурсы

Культура решения неопределённых задач
Формулировка и прояснение цели
Диагностика ограничения
Определение причин ограничения
Генерация решений, гипотез и их приоритизация
Проведение экспериментов
Принятие решения по итогам экспериментов.

Основные метрики и юнит-экономика
Научитесь выбирать системы аналитики для конкретного проекта, настраивать сбор данных, применять подход canvas для формулирования метрик, за которыми стоит следить. Соберёте данные в модель юнит-экономики. Выберете юнит для своего типа бизнеса и составите P&L продукта. Определите точки роста бизнеса и рассчитаете финансовые кейсы. Выработаете целевые kpi по развитию бизнеса на основании проведённого анализа.

Какие метрики нужны и как измерять и отслеживать эффективность
Метрики бизнеса. Как замерять, использовать, интерпретировать и принимать решения
Метрики маркетинга. Метрики работы с пользователями. Как замерять, использовать, интерпретировать и принимать решения
Веб-аналитика. Как собирать данные и анализировать конкурентов
Юнит-экономика
Шаги построения метрик продукта, примеры, типовые ошибки. Настройка отчётности и работа с отчётами

Аналитические фреймворки и интерфейсы
Научитесь строить пирамиду метрик, выделять связи, выявлять низкоуровневые метрики. Поработаете над улучшением конверсий воронки, узнаете, как сопоставлять CJM клиента с бизнес-задачами. Разберёте, как анализировать воронки для нашего типа бизнеса, выбирать ключевые финансовые метрики. Поработаете с метриками Revenue, Retention, Referal и узнаете, как можно на них влиять. Выясните способы финального определения потребностей, рассмотрите драйверы и барьеры, методики (CJM, JTBD, Personas).

Метод персон, сценарии, инструменты для работы с пользователями в рамках продукта и интерфейса
Как собирать аналитические данные с интерфейсов и использовать их, как собирать обратную связь от пользователей
Виды исследований. А/Б-тестирование
Аналитические фреймворки и система метрик продукта
Построение метрик и связывание их в систему. Пирамида метрик
Шаги построения метрик продукта, примеры, типовые ошибки. Настройка отчётности и работа с отчётами

Python для продуктовых аналитиков и основы статистики
Научитесь работать в рамках продуктовых и аналитических задач с системой контроля версий Git и писать простые функции на языке Python. Узнаете, как добывать нужные данные и проводить с ними операции, используя библиотеку Pandas. Научитесь создавать простые схемы визуализации для презентации руководству. Узнаете, как корректно формулировать аналитические задачи и обосновывать их техническое решение.

Настройка окружения, основы работы с Git
Использование готовых функций библиотеки Pandas под свои задачи. Объединение данных из разных источников
Визуализация данных. Основы работы с Plotly и Seaborn
Основные статистические понятия и термины. Типы переменных. Меры центральной тенденции. Виды распределений
Корреляция и регрессия. Условия применения коэффициента корреляции. Регрессия с одной независимой переменной

Основы SQL
Научитесь рассчитывать ROI, юнит-экономику, retention по когортам, RFM-сегментацию, имея сеты данных. Узнаете, как работать в ClickHouse. Разберётесь в написании простых запросов и сможете получать нужную информацию из базы данных. Научитесь работать с таблицами, компоновать данные и группировать их по нужным параметрам.

Основы SQL для решения продуктовых задач
Работа с таблицами. Работа с индексами. Примеры на продуктовых кейсах
Группировка данных. Вспомогательные функции

Дашборды и работа с отчётами
Научитесь работать в Tableau и сможете составлять отчёты, выгружать данные, анализировать отчётность, детализировать до нужного уровня фрагменты данных, визуализировать данные и понимать язык графиков.

Задачи и инструменты визуализации, типы данных и виды их визуализаций, основные принципы визуализации
Работа с дашбордами. Tableau. Работа в режиме реального времени. Визуализация
Инструменты Tableau для визуализации: фильтры, параметры, измерения. Подключения к источникам данных

Итоговый проект
По итогам обучения под руководством экспертов курса вы выполните дипломную работу, детально проработав свой проект с точки зрения продуктовой аналитики.

Преподаватели курса:

Павел Шерер
Партнёр в Цифровой артели Eleven
Мария Румянцева
Business Development проектов в сферах IT, media, EdTech
Эмилия Муртазина
Продуктовый аналитик, Яндекс.Вертикали и Яндекс.Недвижимость

И др.

Отзывы об обучении в Нетологии доступны на сайте.

Подробнее о курсе продуктового аналитика →

Курс «Продуктовая аналитика от OTUS»

Цена: 49 400 ₽

Официальный сайт: https://otus.ru/lessons/product-analytics/

Длительность – 6 месяцев
Формат – онлайн
Проект в портфолио
Вы создадите проект, основанный на реальном кейсе, который усилит ваше портфолио
Помощь с трудоустройством
Комплексная система поможет получить выгодные офферы в перспективных проектах.

Перейти на официальный сайт →

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.

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.

Кому подойдет курс?

– Начинающим аналитикам
Получите все необходимые навыки для работы продуктовым аналитиком и выстроите дальнейший план карьерного развития
– Программистам
Сможете эффективнее работать с данными и аналитикой и дальше развиваться в сфере Data Science
– Product-менеджерам
Сможете собирать аналитику о конкурентах и анализировать рынок с помощью SQL и Python
– Маркетологам
Научитесь решать реальные рабочие задачи продуктового анализа для повышения квалификации или перехода в другую сферу.

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.

Программа курса:

Программа составляется с учетом требований работодателей и актуализируется перед каждым запуском

Физический смысл аналитики

Бизнес-смысл. Зачем нужна аналитика и что такое аналитическая культура в компании?
Виды аналитиков и задач у них. BI, продуктовый аналитик, дата-аналитик, бизнес-аналитик. Чем продуктовый аналитик отличается от них всех?
Задачи в аналитике: ad hoc запросы, построение дашбордов, исследования, факторный анализ, АВ-тесты
Инструменты для анализа бизнес-показателей. Взаимосвязь продуктовых метрик и жизненного цикла продукта

SQL

Основные команды: select * from #, ключи. Различные типы данных: булевы, числовые, строковые, временные, Nullable, массивы и геокоординаты
Разница в join-ах. Различие между having и where. О чем говорят аббревиатуры ASC/DESC. Откуда в SQL индексы?
Подзапросы и with
Взаимодействие с таблицами: create, insert, update, delete, drop, alter
Агрегирующие функции. Сложные функции row_number, lag. Оконные функции и их применение
Хинты в скриптах для ускорения запроса. Оптимизация запроса

Визуализация данных

Дашборды. Основные инструменты для визуализации данных: PowerBI, Tableau
Сбор требований к дашборду
Как графики могут обманывать и как этого не допустить // ДЗ
Основные приемы в построении дашбордов. Good/bad practice: нюансы в визуализации

Виды задач в продуктовой аналитике

Продуктовая аналитика: расчеты retention/churn/ltv/cac
Иерархия метрик // ДЗ
Когортный анализ и все о сегментациях
Юнит-экономика в Excel
Формулирование гипотез, поиск точек роста
Презентация исследований заказчику — опорные пункты // ДЗ

Статистика

Выборка, генеральная совокупность, метрики. База для анализа данных — среднее, медиана, дисперсия, квартили.
Нормальное распределение и ЦПТ
Расчет уровня значимости и доверительные интервалы. Виды статистических критериев и их применение
Регрессионный и корреляционный анализ
Со*: логистическая регрессия и кластерный анализ (для сложных задач с предсказаниями)

Python

Основные понятия в Python: списки, словари, условия, циклы. Введение в Jupyter и Jupyter Notebooks
Этапы очистки и подготовки данных к анализу
Визуализируем данные с трендами с помощью Seaborn и Matplotlib // ДЗ
Полезность pandas: основной функционал и решаемые задачи с его помощью
Работа с API и его полезность в автоматизации задач

АВ-тесты

Поговорим о смыслах: А/В и А/В/n- тесты. А/А-тесты и почему они важны
Дизайн А/В-теста — полный цикл. Как правильно организовать А/В-тест?
Валидация продуктовых гипотез — как понять, нужно тестировать эту идею или нет?
Избегаем основные ошибки в А/В-тестировании: проблемы подглядывания, неравномерность выборок, достижение стат.значимости, недостаток данных // ДЗ
Снова про А/В/n-тесты. Поправки на множественное тестирование
Анализ и интерпретация результатов теста. Бизнес-смысл А/В тестов // ДЗ

Работа в команде

Управление требованиями и ожиданиями
Постановка задачи и реалистичные оценки сроков выполнения
Роль аналитика в команде. Как оптимизировать свое время
Как расти в грейде — отличие junior/middle/senior

Поиск работы

Как подсветить навыки в резюме. Шаблон резюме
Этапы собеседования: чего ждать? Live-собеседование с поведенческими вопросами
Сделаем разбор собеседования на hard-skills: теперь мы все умеем и на все вопросы ответим.
Бонус: что нужно сделать в первые 3 месяца работы аналитиком

Подведение итогов курса

Итоговое занятие по пройденному материалу. Выбор темы и организация проектной работы
Защита проектных работ.

Преподаватели:

— Михеева Марина
Старший аналитик в компании DiDi
Руководитель курса
Последние 5 лет занимается продуктовой аналитикой, помогая компаниям находить инсайты в данных.

— Жуков Вячеслав
CDO Aero eCommerce агентство
Преподаватель
Более 6 лет работает в области аналитики данных: основной фокус на задачах продуктовой аналитики, разработке аналитических платформ и технологий персонализации. В портфолио более 100 проектов, в том числе РБК, RU-Center, Сбербанк, Gloria Jeans, 4 лапы, Burger King, Hoff и др.

В конце курса вы получите удостоверение о повышении квалификации OTUS.

Подробнее о курсе продуктового аналитика →

Курс «Продуктовая аналитика от НИУ ВШЭ»

Цена: 400 000 руб. в год / 2 года

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

Перейти на официальный сайт →

Курс поможет студентам на практическом материале изучить специфику работы продакт-менеджера, освоить навыки продуктовой аналитики, построения модели цифрового продукта и познакомиться с бизнес-практикой управления цифровым продуктом.

Планируемые результаты обучения:

Имеют представления о сфере применения бизнес-аналитики и продуктовой аналитики в управлении.
Владеют навыками работы с метриками и системами аналитики.
Имеют навыки системного продуктового мышления.
Умеют создавать модель продукта и использовать её для принятия решений.
Владеют и применяют методики управления продуктом, используемые в цифровых компаниях.
Принимают обоснованные решения в разработке продукта. Могут выполнять роль Product Owner при работе с командой разработчиков. Могут создавать пользовательские модели, пользовательские сценарии, бизнес-планы, стратегии ценообразования. Владеют методами визуализации данных в продуктовой аналитике. владеют системой аналитики Amplitude, Sensor Tower, App Annie.
Обладают знаниями о сфере продуктовой аналитики. Формируют траекторию своего профессионального развития.

Содержание курса:

Обзор проблематики продуктового управления
Введение в понятия “продукт” и “продуктовое управление”. Задачи менеджера и руководителя продукта. Место и роль продукта в структуре бизнеса.
Введение в управление продуктом
Основные метрики, отличие методов корреляции и причинно-следственной связи. Основы развития прикладного программного обеспечения. Базовые метрики для презентации продукта. Принципы запуска продукта. Методы оценки результатов после запуска продукта.
Анализ рынка и конкурентов
Создание модели для прогнозирования аудитории для оценки улучшений на ключевые метрики. Разновидности метрик продукта и метрик роста. Когортный анализ – основа продуктовой аналитики. Статистическая значимость – применение методов математической статистики на практике для сравнения метрик.
Модель продукта
Создание модели продукта для оценки потенциала новой функциональности. Гипотеза ценности и модель продукта. Методы и способы устранения замечаний для прогнозирования аудитории для оценки улучшений на ключевые метрики.
Эксперименты в управлении продуктом
Возможность построения гипотезы на основании результатов в процессе проектирования эксперимента. Качественные методы исследования пользователей для выявления и устранения замечаний. История создания и развития мобильных коммуникационных систем. Применение фреймворка для поиска скрытых ценностей продукта. Отстройка продукта от найденной ценности. Проверка рискованных гипотез на продукте.
Управление каналами работы со спросом
Прогнозирование ключевых каналов дистрибуции для сервисов. Тонкости метрики коэффициента окупаемости и применение когортного анализа для этого значения. Методы и способы анализа целевого рынка. Покупка трафика в рекламных сетях. Формирование семантического ядра продукта. Управление знаниями о продукте и анализ полученных результатов.
Карьера в продуктовом управлении
Как найти свой карьерный путь? Как построить портфолио продактов? Конференции, публикация статей, работа с коммьюнити, с чего начать?

Подробнее о курсе продуктового аналитика →

Курс «Профессия Продуктовый аналитик от Университет «Синергия»»

Цена: 110 000 ₽

Официальный сайт: https://synergyhub.ru/product/professiya-produktovyj-analitik/

Длительность – 6 месяцев
Форма обучения: Онлайн.

Перейти на официальный сайт →

Продуктовый аналитик — работает рука об руку с продакт-менеджером и помогает продуктовой команде принимать верные решения. Работает с данными: анализирует, какие кнопки нажимают пользователи, как часто используют продукт, какие функции продукта продукта популярны, а какие — нет. После вытаскивает из цифр инсайты, которые объясняют поведение пользователей.

Кому подойдёт программа:

— Новичкам
Желающим получить навыки необходимые для старта профессии.
— Маркетологам
Тем, кто желает расширить свои профессиональные возможности.
— Product-менеджерам
Желающим получить практические навыки в сфере управления.

Чему вы научитесь:

Анализировать данные
Применять основные инструменты продуктовой, web и app аналитики и сквозной аналитики
Анализировать пользовательские метрики
Организовывать и проводить исследования
Анализировать конкурентов
Определять трек-развития продукта.

Программа обучения:

7 тематических модулей, 49 онлайн-уроков

Стратегия продукта и управление продуктами
Продуктовый менеджмент
Продуктовая аналитика и развитие продуктов
Организация и проведение исследований
Маркетинговая и клиентская аналитика
Web-аналитика
Аpp-аналитика
Аналитика данных.

Преподаватели программы:

Роман Пустовойт
Директор по стратегии и партнер Human Code
Юлия Степанова
Бизнес-коуч, руководитель проектов в «ТехноНИКОЛЬ», «Ситибанк», «Teva», РКС, «Метинвест Холдинг», Sanofi, «Самолет Девелопмент», Газпромнефть, Сбербанк и Роснефть
Артем Чистяков
Основные направления: управление аналитикой в компании, продуктовая аналитика, маркетинговая аналитика, исследования, построение аналитических систем.

И др.

Подробнее о курсе продуктового аналитика →

Курс «Профессия: Аналитик (с 0 до PRO) от ProductStar»

Цена: 74 904 руб.

Официальный сайт: https://productstar.ru/analytics-full-course

Освоите с нуля профессию Аналитик продуктов, подробно разберете всю специфику и инструменты данной профессии от Google Analytics, Python и BI-инструментов до Machine Learning и DataScience.

Длительность – 12 месяцев.
Онлайн в удобное время
Обучение на практике
Доступ к курсу навсегда.

Перейти на официальный сайт →

Чему вы научитесь:

Анализировать трафик и сайт
На основе данных составлять аргументированные рекомендации по изменению стратегии и рекламных кампаний
Использовать на продвинутом уровне Google Analytics и Яндекс.Метрику
Настраивать счётчики и цели в Google Analytics и Яндекс.Метрике, разбираться в стандартных отчётах и создавать свои
Проектировать систему сквозной аналитики
Отслеживать полный путь клиента от перехода на сайт до продажи и определять эффективность инвестиций
Визуализировать данные
Наглядно показывать динамику изменения данных.

Программа курса

Блок 1. Продуктовая аналитика и развитие продуктов

Роль и место аналитика в продуктовой команде
Lean Canvas
HADI циклы
Основные типы бизнес-метрик
Декомпозиция метрик: иерархия метрик и пирамида метрик
Unit-экономика

Блок 2. Google Sheets и Excel

Основы работы в Google Sheets
Базовые вычислительные функции и формулы

Блок 3. Веб/мобильная-аналитика

Введение в digital-аналитику: основные понятия и инструменты
Базовые настройки инструментов аналитики Google Analytics и Yandex Metrica
Основные отчеты Google Analytics. Метрики и параметры
Метрики и параметры. Основные отчеты Yandex Metrica
GTM особенности работы и основные возможности
Инструменты app-аналитики
Основные отчеты App Metrica
Google Analytics web+app: важные особенности и возможности
Возможности передачи и сбора данных из систем аналитики — BigQuery, ClickHouse, OWOX BI

Блок 4. Маркетинговая аналитика

Введение в маркетинговую аналитику
Выстраивание аналитики в performance маркетинге
Сквозная аналитика или считаем LTV
Жизненный цикл клиента и когортный анализ
Основы CRM-аналитики. Сегментация клиентов
Введение в маркетинговые исследования

Блок 5. A/B-тестирование

Проверка гипотез и поиск точек роста с помощью A/B-тестирования
Основы математической статистики для A/B тестирования
Статистический тест для оценки результатов A/B эксперимента
Цель и метрики A/B теста
Практическая реализация A/B теста
Продвинутые методики тестирования
Инструменты для A/B тестирования

Блок 6. SQL для анализа данных

Введение в блок SQL
Извлечение и фильтрация данных (часть 1)
Извлечение и фильтрация данных (часть 2)
Преобразование и сортировка данных (часть 1)
Преобразование и сортировка данных (часть 2)
Группировка данных
Введение в базы данных
Объединение таблиц
Подзапросы
Обновление, добавление и удаление данных
Создание, изменение и удаление таблиц
Advanced
Итоговый проект LEGO
Бонусный урок

Блок 7. Python

Введение в Python
Типы данных, функции, классы, ошибки
Строки, условия, циклы
Списки и словари в Python
Пакеты, файлы, Pandas – начало
Pandas – продолжение
Визуализация данных
Базы данных и статистика
Многопоточность
Веб-сервер flask и контроль версий GIt
Итоговый проект

Блок 8. Инструменты визуализации данных

Введение в Power BI
Power Query. Получение и преобразование данных
Модель данных в Power BI
DAX (Data Analysis Expressions)
Работа с отчетами, базовые принципы визуализации данных
Power BI Service и создание дашборда
Power BI и Python
Итоговый проект: Uber & Lyft
Введение в Tableau. Знакомство с инфраструктурой Tableau
Модели данных и Табличные вычисления
Параметры и уровни детализации в Tableau
Псевдонимы, сортировка, Actions
Разработка дашбордов. Настройка взаимодействия между визуализациями

Блок 9. Построение Machine Learning моделей

Знакомство с машинным обучением
Линейная регрессия
Бинарная классификация
Валидация. Почему это важно
Решающие деревья
Бутстрап, Бэггинг и случайный лес
Feature Engineering, Feature Selection
Градиентный бустинг
Воркшоп: предсказание оттока клиентов и прогноз продаж
A/B тестирование
Обучение без учителя
Воркшоп: скоринг кредитного портфеля

Блок 10. Нейронные сети и NLP

Введение в нейронные сети
Обучение нейросетей
Глубокое обучение на практике
Дополнительные возможности Tensorflow + Keras
Свёрточные нейронные сети
Введение в NLP, понятие ембеддинга
Рекурентные нейронные сети
Нейросети с вниманием, трансформеры
Metric learning, обучение без учителя
Обучение с подкреплением в нейросетях

Блок 11. Рекомендательные системы

Введение
Метрики и бейзлайны
Матричное разложение
Рекомендации через поиск ближайших соседей
Гибридные рекомендательные системы

Блок 12. Аналитика больших данных

Организация команды для работы с данными. CRISP-DM
Культура сбора и источники данных / Улучшение качества работы с данными
Современные инструменты визуализации данных
Машинные методы для обработки данных (на распределенном окружении)
Основы работы в Hadoop и MapReduce
Основы архитектуры хранения и обработки больших данных, виды обработки и масштабирования
DataWarehouse, DataLake (clickhouse)
Работа с облачными платформами: AWS, GCP, Azure и другие
Практика AWS S3
Работа с Airflow
Работа в pyspark
Построение прогнозных и предсказательных моделей

Блок 13. Дипломная работа и помощь с трудоустройством

Работа над дипломным проектом для портфолио
Подготовка резюме
Подготовка к собеседованию
Финальная защита и консультации
В финальной программе возможны небольшие правки на основании фидбэка и потребностей студентов курса.

Выпускники получают сертификат об успешном прохождении курса — что, вместе с дипломным проектом, будет хорошим аргументом при трудоустройстве.

Информация о спикерах курса и отзывы об обучении в «ProductStar» доступны на сайте.

Подробнее о курсе продуктового аналитика →

Курс «Продуктовая аналитика с нуля от Контур.Школа»

Цена: 55 000 ₽

Официальный сайт: https://school.kontur.ru/courses/595-product-analytics

Приобретите ценные навыки работы с данными, чтобы улучшать продукты и оптимизировать бизнес-процессы организации.

Профессиональная переподготовка, 256 ак. часов (2 месяца, 11 модулей, 50+ видеоуроков)
Онлайн-курс.
Документ: диплом о профессиональной переподготовке.

Перейти на официальный сайт →

Курс будет полезен:

– Новичкам в сфере аналитики, которые хотят систематизировать свои знания
– Маркетологам и продакт‑менеджерам, которые хотят выстроить аналитические процессы в своих командах
– Предпринимателям, которые хотят разобраться в том, чем аналитика может помочь их бизнесу
– Специалистам смежных профессий, которые хотят расширить свои компетенции в работе с продуктовыми данными.

Программа:

15 уроков, 256 академических часов

Введение в аналитику в маркетинге. Бизнес‑контекст

Что такое бизнес и зачем он нужен
Бизнес изнутри
Бизнес и рынок
Стратегическое планирование и бюджетирование

Аналитика в маркетинге

Для чего аналитика в маркетинге
Задачи аналитики в маркетинге

Метрики и их применение

Что такое метрики и где они применяются
Простые бизнес-показатели
Unit-экономика
Проверка гипотез
Разбор кейса

Excel

Основы работы Microsoft Excel
Функции, сводные таблицы и диаграммы

Отчетность на PowerBI

Сбор требований к отчету
Получение данных
Меры и вычисления
Общие правила визуализации
Разработка отчета
Оформление отчета
Какие бывают отчеты и когда их не стоит делать

Основы статистики

Статистическая оценка. Теория
Статистическая оценка. Практика
АБ-тесты. Теория
АБ-тесты. Практика
Исследования До-после. Теория
Исследования До-после. Практика
Коэффициент корреляции. Теория
Коэффициент корреляции. Практика
Общая линейная модель. Теория
Общая линейная модель. Практика

Прогнозирование

Зачем нужно прогнозирование
Управление процессом прогнозирования
Методы прогнозирования
Практика расчета прогнозной модели
Оценка качества прогноза

Софт‑скиллы аналитика

Деловая переписка и инфостиль
Деловые переговоры
Тайм-менеджмент

SQL

Основы SQL
Соединения
Функции
Подзапросы, временные таблицы и изменения в данных

Основы системной аналитики

Введение в системную аналитику
Сбор, анализ и документирование требований
Формализация требований
Написание техзадания
Примеры техзаданий

Основы аналитики бизнес‑процессов

Что такое бизнес-процесс и чем занимается аналитик бизнес-процессов
Описание бизнес-процессов
Интервью

Итоговый тест
24 вопроса.
Чтобы успешно сдать тест, необходимо правильно ответить на 20 вопросов из 24.

Лекторы:

– Беляева Алена
куратор

– Видоняк Виталий Святославович
специалист по бюджетному планированию и прогнозированию

– Кудрачева Ольга Юрьевна
эксперт в области инфраструктуры данных, аналитики и бизнес‑процессов

– Медведева Татьяна Алексеевна
руководитель группы аналитиков в Контуре

– Колоколов Сергей Юрьевич
эксперт в сфере аналитики данных.

И др.

Результат обучения:

Познакомитесь с целями и задачами продуктовой аналитики в маркетинге
Получите понимание бизнес‑контекста, в котором работают продуктовые аналитики
Узнаете, что такое аналитические метрики и как ими пользоваться
Познакомитесь с основами работы в MS Excel
Научитесь строить отчеты на платформе Power BI
Получите знания по основам статистики и прогнозирования
Узнаете, какие софт‑скиллы нужны аналитику и как их развивать
Изучите основы языка SQL для работы с базами данных
Разберетесь в основах системной аналитики и аналитики бизнес‑процессов.

Подробнее о курсе продуктового аналитика →

Курс «Аналитика в управлении цифровым продуктом от НИУ ВШЭ»

Цена: 50 000 ₽

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

2 месяца, 100 аудиторных часов.
Удостоверение Высшей школы экономики о повышении квалификации.

Перейти на официальный сайт →

Продуктовая аналитика — ключ к принятию решений, основанных на данных. Она переводит метрики на язык бизнеса и помогает создавать и развивать продукт, опираясь на точные данные.

Для кого курс?

Продуктовые аналитики или аналитики с небольшим опытом работы
Прокачайте компетенции и систематизируйте свои знания, чтобы выйти на новый уровень в своей карьере и доходах.
Cпециалисты в смежных областях:
Менеджеры проектов, аналитики, дизайнеры, UX-специалисты, тестировщики, маркетологи и разработчики. Реализуйте свое желание и амбиции, чтобы стать продуктовым аналитиком и взять на себя продуктовые задачи.
Менеджеры продукта
Поймёте, как работать с data-driven аналитикой цифрового продукта, интегрировать метрики в процесс разработки продукта и оценивать успешность функционала после запуска.
Бизнес и ИТ-специалисты
Повысите свою квалификацию в области продуктовой аналитики и приоритезируйте свои действия на основании продуктовых целей.
Собственники бизнеса или стартапа
Принимайте эффективные решения на основе данных о вашем продукте, чтобы не тратить ресурсы и время на ненужные вещи.

Программа курса:

Веб-аналитика

Знакомство с digital. Анатомия рекламного продвижения. Что такое рекламная кампания, и какие они бывают
Особенности каждого вида рекламного трафика
Как настроить рекламную кампанию. Что такое utm-метка. Способы отслеживания различных активностей на сайте
Оценка эффективности площадок с помощью подключения систем аналитики Yandex.Metrika и Google Analytics
Как правильно настроенная система аналитика удешевляет входящий трафик
Составление карты пользовательских событий. Продуктовые метрики
Подключение к сайту механизмов отслеживания продуктовых метрик. GTМ Google Analytics и Yandex Метрика. Отчеты.
Электронная торговля. Настройка аналитики в электронной торговле. Measurement Protocol. Автовыгрузки
Различные дашборды

Мобильная аналитика

Особенности работы с мобильными приложениями: в чем сходства и отличия с сайтами
Создание mock-up Android приложения. Подключение систем аналитики appMetrika, Firebase / Google Analytics и Amplitude
Специфичные метрики мобильных приложений
Система динамического ремаркетинга
ТОП-ситуаций, в которых может оказаться продукт, как их можно решить с помощью мобильной аналитики

Продуктовая аналитика

Unit-экономика. Как объединить данные о расходах с данными по доходам от рекламных кампаний и пользовательскими действиями, чтобы построить Unit-экономику
Формулирование гипотез с помощью Unit-экономики
Проверка гипотез с помощью различных методов исследований: опросов, интервью, UX-исследований и исследования бенчмарков. NPS
Основы Customer Development
Формирование бэклога на основе качественных исследований. Различные способы оценки приоритетов
Интерфейсный A/B тест. Как посчитать эффективность работы товарного ассортимента
Google Optimize для проведения простых интерфейсных АB-тестов
Логика A/B тестов. Нетиповые A/B тесты
Визуализация данных. Визуализация полученных данных с помощью Tableau
SQL и Tableau. Как построить отчет любой сложности
SQL и бизнес-задачи. Визуализация. RFM-сегментация пользователей, перетекание пользователя из одного сегмента в другой, информация о рентабельности клиентских групп в маркетинговом продвижении.
Расчет LTV и модель оттока.

Преподаватель – Сергей Филатов
Старший аналитик Estée Lauder Companies Inc, Россия и СНГ
Работает с аналитическими системами 11 брендов компании. Специализируется на внедрении маркетинговых ИИ и автоматизированной отчетности.

Итоги обучения:

Веб-аналитика
Вы поймете, как классический бизнес может выйти в интернет, что такое рекламная кампания в онлайне, как измерить рентабельность рекламы и как построить основной клиентский путь.
Мобильная аналитика
После работы с сайтом возникает вопрос, а как быть с мобильными приложениями. В этом модуле мы подробно рассмотрим особенности работы с ними и разберем бизнес-кейсы по внедрению продуктовых метрик и мобильному продвижению.
Аналитика продукта
Чтобы видеть продукт целиком, мы создадим аналитическую экосистему и автоматическую сквозную отчетность.

Отзывы:

Гарифуллина Динара
«Набор лекторов, крутые проекты и хороший контент. Организаторы прислушиваются к пожеланиям и делаю все возможное чтобы организовать комфортное обучение.»

Карина
«Блок по веб-аналитике самый понятный, логичный и структурированный. Отлично уложился в голове, также как и блок по SQL. Разбор и проверка домашних заданий по этим блокам, четкие ответы даже не самые глупые вопросы. Тестовое задание перед аттестацией и его разбор с преподавателем – отдельное спасибо.»

Подробнее о курсе продуктового аналитика →

Курс «Продуктовый аналитик от Synergy Academy»

Цена: 15% с заработной платы после трудоустройства

Официальный сайт: https://synergyacademy.com/cp/isa_productanalyst

Длительность – 6 месяцев
Формат обучения – онлайн.

Перейти на официальный сайт →

Продуктовый аналитик — это специалист, который помогает разбираться в аналитике данных, проводить исследования и выводить продукты на рынки, а также полностью освоить продуктовый подход в аналитике компании. От результата их работы зависит удержание потенциальных потребителей, подведение продукта под ожидания покупателя, опережение конкурентов и занятие лидирующих позиций на рынке.

Кому подойдет обучение?

— Новичкам
Для тех, кто хочет изучить все доступные инструменты продуктовой аналитики и применять их на практике
— Начинающим специалистам
Для тех, кто хочет расширить круг знаний и лучше понять, как грамотно развивать тот или иной продукт
— Специалистам смежных профессий
Для тех, кто хочет научиться использовать в работе аналитические инструменты и попробовать себя в новой сфере.

Чему вы научитесь:

Анализировать данные
Применять основные инструменты продуктовой, web- и app-аналитики и сквозной аналитики
Анализировать пользовательские метрики
Организовывать и проводить исследования
Анализировать конкурентов
Определять трек-развития продукта.

Программа обучения:

8 модулей

Стратегия продукта и управление продуктами
В данном модуле студенты научатся анализировать идеи для запуска и реализации продукта, узнают, как выстроен процесс дизайн-мышления. Научатся бизнес-планированию и моделированию структуры проекта.
Продуктовый менеджмент
В данном модуле студенты научатся работать с ЦА, формировать уникальное торговое предложение, формировать бюджет и управлять ассортиментом на предприятии.
Продуктовая аналитика и развитие продуктов
Освоение модуля поможет развить навыки в сквозной аналитике и анализировать рынок, используя продуктовые метрики и основные источники данных. После освоения модуля слушатели смогут внедрять CRM-системы, проводить UX-исследования и A/B-тестирования.
Организация и проведение исследований
Студенты научатся эффективно использовать различные рекламные каналы для успешного продвижения бренда, привлечения новых клиентов и повышения лояльности аудитории. Научатся также эффективно использовать различные рекламные каналы для успешного продвижения бренда, привлечения новых клиентов и повышения лояльности аудитории.
Маркетинговая и клиентская аналитика
Модуль раскрывает принципы работы с каналами трафика. Студенты научатся сегментировать клиентов компании с помощью когортного и RFM-анализа.
Web-аналитика
В данном модуле студенты изучат методы и инструменты работы с web, разберут инструменты работы с трафиком, а также нюансы работы систем и их отличия, получат понимание технических аспектов аналитики.
Аpp-аналитика
В данном модуле студенты изучат методы и инструменты работы с app-аналитикой, получат способы работы с кодом на сайтах, а также узнают, как работать с хранилищами данных для app-аналитики.
Аналитика данных
В данном модуле студенты научатся работать с файловой системой и структурой данных на основе языков программирования Python, SQL, а также познакомятся с основными видами библиотек для работы с данными, научатся построению BI-дашборда и подключению преобразованных данных из БД.

Отзывы об обучении доступны на сайте.

Подробнее о курсе продуктового аналитика →

Курс «Продуктовая аналитика от Максим Сяфуков»

Бесплатно

Официальный сайт: https://www.youtube.com/playlist?list=PL26_sSTzmWoDnsoZbMq7x-F_cGCYXY8N5

Перейти на официальный сайт →

Видеоуроки:

Александр Сергеев (Едадил): Продуктовая аналитика с миллиардом ивентов
После привлечения: продуктовая аналитика — Юлия Суворова
Analytics Day, Александр Сергеев — «Продуктовая аналитика и выбор метрик»
Процесс валидации продуктовых изменений
Продуктовая аналитика в студии полного цикла
«Строим “звезду смерти” продуктовой аналитики», Дмитрий Ботанов (операционный директор “Колёс”)
Кросс-продуктовая аналитика в облаке — выступление Глеба Сологуба на Product Camp Russia SPb 2017
Продуктовая аналитика — Георгий Фандеев
Продуктовая аналитика – кому и зачем она нужна?
Кейс “Продуктовая аналитика для клиники”
О выборе метрик продукта, вкладе продуктовых фич и точках роста с Александром Сергеевым
Александр Осокин: “Связка продуктовой аналитики и маркетинга”
Качественный анализ в продуктовой аналитике — Алексей Смирнов, Wrike
Светлана Аюпова. Продуктовый цикл проверки гипотез от продуктовой команды №1 в России
Маркетинговая аналитика средствами Excel. Эффективные приёмы. Максим Уваров, NeedForData
Системный анализ как точка роста продукта / Артур Евстефеев
События и воронки: как не упустить самое важное
Lifetime и LTV: вычисление, улучшение, применение
Ирина Шашкина (CEO, LinguaLeo): мобильный продуктовый маркетинг и монетизация приложений
Вебинар: Когортный анализ для чайников
Вебинар: как внедрить аналитику в SaaS бизнес на примере OWOX BI
Олег Капитонов (Black Bears): Мобильная аналитика или как удобней считать деньги
Analytics Day, Денис Пушкин — «Как считать воронку продукта до первой оплаты»
Analytics Day, Виталий Черемисинов — «Что влияет на метрики в экспериментах»
Analytics Day, Елена Серегина — «Еще одна “Пирамида метрик”/ как навести порядок в числах и бэклоге»
Анализ данных. Введение в python
Как оцениваются нововведения в игру — Белла Громаковская, Павел Волков, Wargaming, проект WOWS
Иван Козлов (Aviasales): Unit-экономика в мобильных приложениях
Предсказание оттока игроков из World of Tanks – Илья Трофимов