Освойте фундамент профессии: работу с таблицами, SQL, Python и продуктовые метрики - на реальных задачах из рекламы, маркетплейсов и продуктовой аналитики
От первого отчёта в Google Sheets до когортного анализа и RFM-сегментации: каждый модуль заканчивается проектной работой, которая идёт в портфолио
Формат курса
От нуля - без страха Начинаем с таблиц и постепенно доходим до SQL, Python и метрик
Практика на реальных данных Реклама, маркетплейс, фильмы - датасеты, приближённые к рабочим
Портфолио на выходе Проектная работа в каждом модуле - будет что показать на собеседовании
Вы хотите войти в профессию, но не знаете, с чего начать - курс ведёт с нуля: от таблиц и формул до SQL, Python и продуктовых метрик
Маркетологи, менеджеры, экономисты - вы уже работаете с цифрами, но хотите делать это системно и инструментами аналитика
Навыки SQL и Python + понимание метрик помогают принимать решения на данных и усиливают почти любую позицию
Курс не требует опыта в аналитике - начинаем с основ профессии и работы в Google Sheets, затем SQL - главный язык аналитика, потом Python и pandas, и в финале - бизнес-метрики и продуктовая аналитика: retention, LTV, когорты и RFM
9 уроков + проектная работа · для полных новичков
›Кто такой аналитик и какие роли есть в профессии, какие навыки нужны - и первые рабочие инструменты: Excel и Google Sheets, формулы, графики и полноценный отчёт
Кто такой аналитик
Типы аналитики
Роли в аналитике
Навыки аналитика
Excel и Google Sheets
Функции в Google Sheets
Графики в Google Sheets
Отчет в Google Sheets
Проектная работа
14 уроков + проектная работа · от SELECT до оконных функций
›Главный язык аналитика: устройство баз данных, SELECT и фильтрация, агрегации и группировки, все виды JOIN, подзапросы и CTE, CASE WHEN, оконные функции и работа с датами
Введение в базы данных и SQL
Установка DBeaver
SELECT и FROM
COUNT, DISTINCT и отладка SQL
Фильтрация данных
Агрегации и арифметика
Сортировка и группировка
INNER JOIN
LEFT, RIGHT, FULL, CROSS и SELF JOIN
Операции множеств
Подзапросы и CTE
CASE WHEN
Оконные функции
Работа с датой и временем
Проектная работа
12 уроков + проектная работа · Colab, NumPy, pandas
›Python с нуля до уверенной работы с данными: синтаксис и структуры данных, условия и циклы, файлы и форматы, NumPy и pandas - DataFrame, фильтрация, агрегации и объединение таблиц
Зачем Python аналитику
Среда: Colab и аналоги
Синтаксис: переменные и типы
Строки и работа с текстом
Структуры данных: list/tuple/dict/set
Условия: if/else
Циклы и базовые функции
Файлы и форматы данных
NumPy: массивы и статистика
pandas: DataFrame
pandas: фильтр/сорт/агрегация
pandas: merge/concat
Проектная работа
12 уроков + мини-проект · метрики, когорты, RFM
›Как бизнес измеряет себя: типы метрик, retention и churn, ARPU и LTV, CAC и ROI, когортный анализ, поведенческая сегментация и RFM - всё, что спрашивают на собеседованиях продуктовых аналитиков
Что такое метрики
Метрики - инструмент мышления
Типы метрик
Метрики роста и активности
Retention и Churn
ARPU, ARPPU и выручка
LTV - Lifetime Value
CAC и ROI
Когортный анализ
Retention и LTV
Поведенческая сегментация
RFM-анализ
Мини-проект
Хотите полную программу с описанием каждого урока и стоимостью?
Получить программу и ценуУверенная работа с таблицами: формулы, сводные, графики и отчёты в Google Sheets
SQL на уровне рабочих задач: JOIN, подзапросы, CTE, оконные функции
Python и pandas для обработки данных: загрузка, чистка, агрегации, объединение таблиц
Понимание продуктовых метрик: retention, ARPU, LTV, CAC, ROI - и умение их считать
Навык когортного анализа и RFM-сегментации на реальных данных
Четыре проектные работы в портфолио - по одной на каждый модуль
Это не курс про machine learning - мы строим фундамент аналитика: SQL, Python, метрики; ML - следующий шаг после него
Это не обещание трудоустройства - курс даёт навыки и портфолио, но собеседования вы проходите сами
Это не волшебная таблетка - чтобы навык закрепился, нужно делать проектные работы, а не только смотреть уроки
Инструменты аналитика меняются медленнее, чем кажется: SQL и pandas - стандарт индустрии уже много лет, эти навыки не устареют
Senior Product Analyst
Более 6 лет в аналитике данных: VK и Ozon - работает с продуктовой аналитикой, A/B-тестами, SQL и Python - в этом курсе ведёт студентов от первых таблиц до продуктовой аналитики
Lead Data Analyst
Более 8 лет в аналитике данных: VK, СберЗвук, 2ГИС - более 4 лет преподаёт аналитику в Яндекс.Практикуме и помогает специалистам применять новые инструменты в реальной работе - в этом курсе помогает выстроить путь от первых таблиц до продуктовой аналитики
Нет, курс начинается с основ профессии и таблиц, SQL и Python даются с нуля с постепенным усложнением
4 модуля, 50+ уроков и 4 проектные работы - в комфортном темпе 3-4 месяца по несколько часов в неделю, формат онлайн, проходить можно в своём темпе
Google Sheets, DBeaver для SQL, Google Colab для Python (ничего не нужно ставить на компьютер, кроме DBeaver), pandas и NumPy
Да, у курса есть наставник и чат студентов - вопросы по урокам и проектным работам не остаются без ответа
Проектная работа в каждом модуле: отчёт в Google Sheets, SQL-исследование, анализ данных в pandas и мини-проект по продуктовым метрикам
Стоимость и даты ближайшего потока уточняйте у куратора - оставьте заявку, куратор пришлёт актуальные цифры в течение рабочего дня, без обязательств с вашей стороны
Оставьте контакт - куратор пришлёт полную программу, стоимость и даты ближайшего потока - это просто вопрос, ни к чему не обязывает
✓ Ответ куратора в течение рабочего дня
✓ Без спама и автообзвонов
✓ Достаточно имени и одного контакта
