[Андрон Алексанян, Илья Трофимов]
[Simulative] Симулятор Аналитик данных. Тариф VIP (2025)
Слив курса Симулятор Аналитик данных (2025) [Тариф VIP] [Simulative] [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
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.
Авторизуйтесь, чтобы посмотреть скрытый контент.