Симулятор «Аналитик данных»

Программа симулятора

1. Продуктовые метрики

   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:

   • какие бывают продуктовые метрики и как их использовать
   • какие метрики первичны, а какие вторичны
   • как смотреть на метрики и извлекать пользу для бизнеса
   • как рассчитывать метрики

   Подкрепим изученный материал расчетными заданиями. Дополнительно обсудим когортный анализ, ложную корреляцию и не только.

   Расчетные задания

   Блиц-тест
2. SQL для анализа данных

   Язык SQL — основной инструмент аналитика. Его чаще всего спрашивают на собеседованиях и используют в работе. Мы рассмотрим все основные темы:

   • как писать базовые SQL запросы, использовать операторы и скалярные функции
   • как писать сложные SQL-запросы с вложенной логикой, агрегациями и оконными функциями
   • как считать продуктовые метрики и проводить аналитику с помощью SQL
   • как создавать и разворачивать собственные базы данных в облаке

   Вас ждет 100+ бизнес-кейсов из реальной практики на боевом кластере. А также несколько финальных проектов: проведение RFM анализа, аналитика системы монетизаций, разработка плана повышения retention платформы.

   Доступ к боевому кластеру

   peer-2-peer проверки

   Итоговый проект
3. Визуализация данных: Metabase

   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:

   • все основные виды визуализаций (линейный график, барчарт, пайчарт, комбинированную диаграмму, гистограммы, gauge, воронку и т.д.)
   • как строить графики на основании SQL запросов
   • функционал Questions
   • как собирать дашборды

   Вы построите несколько десятков графиков и дашбордов, а затем выполните итоговый проект — построите дашборд для заказчика.

   Доступ к боевому кластеру

   Дашборд для заказчика

   Итоговый проект
4. Базовый Python

   Язык Python - один из мощнейших инструментов в арсенале аналитика, без него не обходится ни одна серьезная задача. Поэтому мы подробно рассмотрим все аспекты программирования на Python:

   • самые азы (переменные, числа, строки, циклы, условия, функции)
   • продвинутые возможности (функциональное программирование, lambda, рекурсия, генераторы, итераторы)
   • полезные дополнения (регулярные выражения, работу с датой-временем, распаковку)
   • вспомогательные модули (например, requests)
   • работу с базами данных

   Вам предстоит решить несколько сотен практических задач и бизнес-кейсов. Например, написать скрипт для интеграции с Google Sheets или обработать датасет для расчета продуктовых метрик.

   200+ практических задач

   peer-2-peer проверки

   Итоговый проект
5. ООП в Python

   Объектно-ориентированное программирование — подход, который позволяет писать удобный и масштабируемый код. Мы на реальных примерах покажем, где это может быть полезно для аналитика.

   В модуле подробно разбираем:

   • инкапсуляцию
   • наследование
   • полиморфизм
   • геттеры-сеттеры, property, статические методы и другие концепции

   Вы решите несколько десятков заданий, чтобы прочувствовать прелесть ООП-подхода. А в качестве итогового проекта напишите несколько заготовок, которые потом сможете использовать в работе — например, класс-коннектор для работы с базами данных через Python.

   Итоговый проект

   Отраслевые шаблоны
6. Python для анализа данных

   Основная задача аналитика — собирать данные и извлекать из них полезные гипотезы, изучая их под разными ракурсами. Для этого в данном модуле мы разбираем библиотеки:

   • Numpy
   • Pandas
   • Matplotlib
   • Seaborn
   • Plotly

   Вы обработаете сотни датасетов, построите десятки графиков - в том числе интерактивных! А в конце вас ждет итоговый проект, в котором вы будете проводить аналитику клиентского пути для компании-партнера.

   Боевые датасеты

   Кейс от партнера

   Итоговый проект
7. Git / Github

   Для работы в команде необходимо уметь работать с системой контроля версий Git. В этом модуле мы расскажем, как пользоваться всеми основными командами, решать конфликты при merge и делать пулл-реквесты.

   В конце вы оформите себе readme, портфолио и получите первые ачивки на Github.

   Портфолио

   Персональная страница

   Ачивки на Github
8. Автоматизация

   Многие задачи в работе аналитика — рутина, которую можно автоматизировать. Для этого в модуле «Автоматизация» мы рассмотрим:

   • как настраивать исполнение скриптов по расписанию в Windows Scheduler
   • как писать bash-скрипты
   • как работать с crontab в Linux, чтобы планировать запуск программ и сервисов

   В конце вы сделаете несколько проектов: например, автоматизируете запуск скрипта для загрузки данных в облачную БД.

   Автоматизация рутины

   Итоговый проект
9. Визуализация данных: Power BI

   Power BI - одна из мощнейших систем визуализации, которая используется в большинстве крупных компаний. С ее помощью можно строить гибкие дашборды и настраивать сквозную аналитику.

   Мы разберем весь цикл работы с Power BI:

   • установку
   • подключение источников и обработку данных
   • работу с моделями
   • создание визуализаций
   • написание запросов на языке DAX
   • верстку дашбордов
   • публикацию и настройку автообновления дашбордов

   В конце вы будете верстать дашборды для заказчиков: от checkup-дашборда для руководителя до серьезного дашборда для аналитики продаж.

   Продуктовые дашборды

   Итоговый проект

   Кейсы от заказчиков
10. Математика, статистика и теория вероятностей

    Аналитика — это про проверку гипотез, A/B тестирование и расчеты. А для этого нужно иметь крепкий математический фундамент. Поэтому в этом модуле мы максимально простым языком будем рассказывать сложные университетские темы:

    • основы математического анализа
    • основы дискретной математики
    • основы линейной алгебры
    • теория вероятностей
    • математическая статистика

    Вас ждут десятки интересных расчетных задач, и все они с интересным бизнес-контекстом.

    Расчетные задания

    Бизнес-контекст
11. A/B тестирование и проверка гипотез

    В этом модуле подробно будем говорить про проведение A/B тестов, формирование выборок и не только. Поговорим про доверительные интервалы, статистические тесты, сэмплирование.

    А главное — вы сами будете проектировать различные A/B тесты и оценивать результат. На вас будет большая ответственность — ведь от правильности интерпретации теста будут зависеть управленческие решения!

    Расчетные задания

    Бизнес-кейсы
12. Дипломная работа

    Завершается наша программа дипломным проектом. Это работа, в которой вы сублимируете все полученные знания и докажете на практике, что вы готовы к полноценной работе аналитиком.

    Пример темы для дипломной работы — построение автоматизированной системы сбора результатов A/B тестирования в облачную базу и верстка дашборда с real-time оценкой результатов тестирования.

    Дипломную работу, как и другие проекты в рамках Симулятора, вы оформите в портфолио — это будет огромный плюс при трудоустройстве.

    Дипломная работа

    Реальный проект

    Портфолио