По всем вопросам — можно писать нам в Telegram
Close
Оставить заявку
онлайн-курс
Профессия: Аналитик
(с 0 до PRO)

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
- 12 месяцев
Длительность
- в удобное время
Онлайн
- на практике
Обучение
- навсегда
Доступ к курсу
Что вы получите
Трудоустройство
помощь в трудоустройстве в течение 6 месяцев обучения
Поддержка ментором
прохождение курса с удобной вам скоростью
Акцент на практику
практика после каждой из 60 лекций на кейсах ведущих компаний рынка
Ваша будущая зарплата: от 125.000 рублей
Сейчас на рынке более 5400+ вакансий Аналитиков от ведущих компаний (с которыми мы сотрудничаем) — Яндекс, Skyeng, Nimax, Ingate, RedKeds, Selectel, Avito и другие.

Мы поможем вам получить необходимые навыки, собрать проекты для вашего резюме и получить достойную работу в интересующей вас компании.
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
Записаться на курс или получить бесплатную консультацию
Ответим на вопросы и расскажем про курс
Как проходит обучение
Изучаете тему
В курсе — полезные видеоуроки
Выполняете домашнее задание
В том темпе, в котором вам удобно
Общаетесь с наставником
Закрепляете знания и исправляете ошибки
Защищаете дипломный проект
И дополняете им свое портфолио
Курс по Аналитике
  • 12 блоков от практиков рынка с проверкой
  • Курс можно проходить со своей скоростью на нашей платформе
  • По ходу курса мы помогаем вам с трудоустройством и подготовкой к собеседованиям
  • Нетворкинг: общение внутри группы курса и поддержка ментора
Программа курса
Блок 1
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
Блок 2
Google Sheets и Excel
  • Основы работы в Google Sheets
  • Базовые вычислительные функции и формулы
Блок 3
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
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
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
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
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
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
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
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
Блок 11
Рекомендательные системы
Введение
Метрики и бейзлайны
Матричное разложение
Рекомендации через поиск ближайших соседей
Гибридные рекомендательные системы
Блок 12
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
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
Получить полную программу курса и консультацию
Click to order
Ваш заказ
Total: 
Ваш номер телефона
Payment method
Ваше резюме и проф.навыки после курса
Должность: Аналитик
Зарплата от: 125.000 рублей
Веб-аналитика
Продвинутая работа с инструментами веб-аналитики (Google Analytics, Я.Метрика)
Mobile-аналитика
Навыки работы с инструментами мобильной аналитики (Appsflyer, AppMetrica)
Конкурентный анализ
Работа с инструментами SEMRush, Similarweb, Яндекс.Радар
Продуктовые навыки
Построение и анализ MVP-решений, работа с HADI-циклами
Декомпозиция метрик
Навыки выбора корректных метрик для продукта
Маркетинговая аналитика
UTM-ки, постбэки, промо-коды, колтрекинг и другие способы анализа трафика
Аналитика воронки продаж
Навык построения сквозной аналитики воронки продаж
A/B-тестирование
Проведение и расчёт A/B-тестов с корректной стат.значимостью
SQL
Продвинутый уровень анализа данных за счёт использования SQL-запросов
Python
Построение базовых отчётов и автоматизация работы с помощью библиотек Python
Визуализация данных
Навыки работы с OWOX, продвинутый уровень в Google Sheets и Google Data Studio
Презентация данных
Подготовка отчётов и презентация результатов анализа данных
Цифровой сертификат
Выпускники получают сертификат об успешном прохождении курса — что, вместе с дипломным проектом, будет хорошим аргументом при трудоустройстве
Мы всегда на связи — пожалуйста, выберите как вам удобнее будет пообщаться
расскажем детали по курсу и пришлём дополнительные материалы
Куда трудоустраиваются студенты
Помогаем нашим студентам попадать на собеседования и устраиваться на работу
1
Портфолио на реальных кейсах
помогаем на наших реальных кейсах сделать практические задания, чтобы представить результаты на собеседовании
2
Подготовка резюме
помогаем собрать твой опыт в достойное резюме, подходящее для работодателя
3
Папочка с резюме
помещаем резюме наших учеников в специальную "папочку", в которую регулярно приходят HR и руководители и приглашают студентов на собеседования
4
Подготовка к собеседованию
помогаем подготовиться и пройти тестовое собеседование с нашим ментором
5
Помощь на испытательном сроке
помогаем уже после трудоустройства удержаться на испытательном сроке
6
Защита диплома
потенциальные работодатели присутствуют на защите дипломов наших учеников
Успейте записаться на курс до повышения цен
Мы постепенно собираем группу и ближе к старту курса цена повышается каждую неделю
Дипломные проекты
Как дипломную работу можно взять проект с работы, личную идею или один из проектов, предложенных ментором
Построение с 0 системы сквозной аналитики
В большинстве компаний на данный момент нет нормально настроеных систем аналитики, студенты, получившие опыт построения сквозной аналитики с 0, могут отлично помочь таким компаниям
Предсказательная модель оттока пользователей с сервиса
Частотная задача построения модели (и системы нотификаций) прогнозирования ухода пользователей с сервиса с целью их удержания "на опережение"
Создание системы дашбордов для менеджмента компании
Для качественной работы компании нужна "картинка сверху" — анализ текущей ситации в компании, проблемных точек и настроенная система нотификации
Спикеры курса
Денис Соболев
Skyeng
Александра Кулачикова
Николай Пекальн
Везёт
Анна Морозова
Яндекс
Андрей Менде
Booking.com
Александр Тихоиванов
Яндекс.Еда
Данил Семёнов
Пикабу
Секретные гости
Как выглядит платформа?
Часто задаваемые вопросы
1. Кому подходит курс по Аналитике?
В первую очередь курс подходит начинающим аналитикам и тем, кто хочет перейти в данную специальность.
Мы стартуем с 0 и последовательно структурируем ваши знания по аналитике и закрепляем их практикой (после каждой лекции).
Курс также подойдёт для Middle-аналитиков — закрыть некоторые "дыры" в своих знаниях, а также получить опыт и шаблоны работы аналитиков других компаний.
2. Сколько идёт курс по времени и можно ли пройти быстрее?
У каждого курса есть оптимальная длительность, но можно проходить в своём темпе: быстрее или растянуть процесс, ведь доступ к платформе у вас останется навсегда.

В конце каждой лекции есть практическое задание. Когда вы успешно выполните его, сможете открыть следующую часть программы. Такой подход гарантирует, что у вас будет мотивация двигаться дальше, а мы будем уверены в том, что дали вам все нужные знания.
В целом, вы можете идти со своей скоростью — где-то забегать вперёд, а где-то (например, во время отпуска) замедляться — это никак не повлияет на проверку ваших практических заданий и работу с ментором
3. Какие я получаю гарантии и чем известен ProductStar?
Мы (Миша Карпов и Рома Абрамов) — публичные люди и, как создатели ProductStar, отвечаем за качество курсов своей репутацией, которой дорожим.
Чтобы узнать про качество наших курсов — проще обратиться лично к нашим студентам. За 3 года работы мы выпустили порядка 2000+ человек и всегда рады их отзывам и карьерному росту.
Отзывы можно почитать, например, вот тут: https://www.facebook.com/pg/productstar.ru/reviews/

Мы понимаем, что формат обучения для каждого важен персонально — поэтому мы также даём гарантию возврата полной суммы в течении первого месяца обучения, чтобы вы успели попробовать нашу платформу и решить подходит ли она вам

Мы всегда на связи и идём навстречу ученикам — можете писать нам в личку в Facebook или Telegram.
4. Есть ли оплата по частям и как она устроена?
Да, у нас есть удобная опция беспроцентной рассрочки.

Также мы понимаем, что формат обучения для каждого важен персонально — поэтому даём гарантию возврата полной суммы в течение первого месяца после оплаты, чтобы вы успели попробовать нашу платформу и решить, подходит ли она вам.
5. Можно ли оплатить курс от компании /юр.лица?
Конечно — у нас оплачивают обучение своих сотрудников многие компании: Яндекс, Skyeng, Сбербанк, Wargaming, ...

Для этого нужно только заполнить анкету, дальше мы со всем поможем — https://productstar.ru/billrequest

Оплата проводится по счёту и предоставляются все необходимые закрывающие документы, если необходимо, то заключаем договор

При оплате курса более чем на 5 сотрудников предоставляется скидка для юр.лиц — оставляйте заявку, чтобы узнать обо всех актуальных акциях и до встречи на курсе

Вопросы по платформе и контенту
6. Как вы помогаете с трудоустройством? Выдают ли сертификат/диплом?
Каждый студент (который оплачивал не от компании) при желании может предоставить своё резюме — мы его помещаем в папку с резюме наших студентов, откуда их часто разбирают наши компании-партнёры.
Также, компании-партнёры изучают ваши набранные баллы (за практические задания) и приходят на защиту ваших дипломных работ — на основе этого выбирают лучших студентов к себе в штат.

Кроме этого, мы помогаем вам с грамотной подготовкой резюме (на основе нашего опыта и рекомендаций ведущих специалистов из компаний-лидеров рынка), и проводим для вас тестовые собеседования (чтобы вы потренировались и получили фидбэк перед тем, как идти на "боевые" собеседования).

В третьих, наша практика построена на основе реальных кейсов топовых компаний с рынка, поэтому вам будет проще понять их на собеседовании.
Также, в процессе прохождения курса вы знакомитесь со многими ведущими специалистами в области, показываете им свои практические работы и нередки случаи когда после они оценивают ваши навыки, а вы можете присоединиться к их команде.

Чаще всего большинство наших студентов трудоустраиваются по специальности до завершения курса, но если у вас будут сложности с трудостройством — то мы будем помогать в личном порядке, вместе с нашими HR и имеющимся нетворкингом :)

По поводу диплома — поскольку мы знаем большинство компаний на рынке и плотно с ними партнёримся, то наши дипломы знают и учитывают при трудоустройстве.
Пример диплома можно посмотреть здесь: https://productstar.ru/2018/aantonyak
7. Что включает в себя практика и дипломная работа?
После каждой лекции вы обязательно выполняете практику — Домашнее задание.
По длительности оно обычно занимает 1-2 часа, после этого вы отдаёт его на проверку и получаете фидбэк и правки.
Дипломная работа будет складываться из набора выполненных домашних заданий.

Кейсы практических заданий мы берём на основе кейсов реальных компаний — так вы поработаете над кейсами сервисов Яндекса, Skyeng, Avito, Сбербанка и ряда других компаний, — будете ближе понимать задачи в данных компаниях.

Всегда интересно пощупать инструменты руками — поэтому мы выдаём доступы в уже настроенные сервисы (Google Analytics, Tableau

Хорошая новость: вам не придётся "отдуваться" в одиночку — с вами будет участвоать также спикер лекции: для большинства заданий мы записываем прикладной воркшоп (с лектором) по выполнению домашнего задания — сначала делает он, а потом уже передаёт похожую задачу вам как ДЗ.

Кроме этого, часть из заданий вы будете выполнять в группах — чтобы не терять мотивацию, а также получать опыт других ребят с курса (также будет общий Telegram-чат для спикеров и чеников где можно всегда задать вопрос и обменяться полезными знаниями)
8. Будут ли обновляться материалы и будут ли они доступны после курса?
Да, мы знаем что проблема многих курсов в том, что информация быстро устаревает, а курс не обновляется.
В случае нашего курса мы даём гарантию обновления материалов курса

А также поддержки всех учеников по окончанию курса:
- вам остаётся персональный доступ ко всем материлам курса
- вам остаётся доступ к нашему комьюнити и спикерам, которым вы сможете продолжить задавать вопросы
9. Как выглядит платформа? Хочу посмотреть перед покупкой
В 6-месячный курс входит несколько тематических блоков (их можно подробнее изучить в программе курса), каждый блок разбит на несколько лекций.

Внутри каждой лекции:
1) Оглавление: чтобы у вас сразу сложилась структурированна картина знаний
2) Видеоматериал, разбитый на кусочки по 10-15 минут
После каждого кусочка ваш ждёт мини-тест/Quiz на закрепление знаний + дополнительные материалы
3) Также, лектор проводит воркшоп-sharescreening по практической части — вы сможете понаблюдать как профессионалы выполняют кейсы из реальной практики в "реальной жизни"
4) После изучения воркшопа вам предстоит сделать аналогичное задание самостоятельно — чтобы поставить вам навык мы выдаём шаблоны для выполнения практической работы (можете начинать их использовать и в своих задачах на основной работе)
5) Далее вы получаете фидбэк по своему практическому заданию и переходите к следующей лекции

Пример лекции можно посмотреть по данной ссылке:
https://productstar.ru/cases/prioritization
10. Смогу ли я общаться с лекторами? Будет ли комьюнити?
Мы считаем, что общение — это важная часть процесса обучения, которая ускоряет его и позволяет вам быстрее развиваться.

Поэтому, у вас будет:
- общий Telegram-чат курса со спикерами и учениками
- личное общение с ментором
- персональная проверка практических заданий с фидбэком

Также, в случае нашего курса мы даём гарантию обновления материалов курса и поддержки всех учеников по окончанию курса:
- вам остаётся персональный доступ ко всем материлам курса
- вам остаётся доступ к нашему комьюнити и спикерам, которым вы сможете продолжить задавать вопросы
Наши курсы ProductStar уже закончили 2000+ студентов,
вы всегда можете попросить у них рекомендации

Также у нас действует программа полного возврата в первый месяц обучения
Отзывы с курса "ProductStar"
Мне очень нравится качество материалов лекций, особенно то, как структурирован опыт работы организаторов и приглашенных лекторов. Нравится, что у лекторов разные взгляды на управление продуктами, разный опыт и специализация, это позволяет создать своё понимание профессии.
Data Engineer в Wrike
Очень полезный и прикладной курс! NPS- 9 (чтобы было куда расти на втором потоке :)) Самое важное, что без отрыва от основной деятельности, можно послушать и пообщаться с сильными экспертами, узнать интересные кейсы, и после лекций всегда можно задать вопросы и попросить материалы, чтобы погрузиться в тему глубже. Если описать обучение 3 словами: структура, общение, рост!
Артём Нуриев (слушатель)
Senior marketing analyst, ivi.ru
Отличный набор тем, основанный на том, что действительно пригодится в работе, а не на том, что написано в теории управления продуктами. Много практикующих спикеров, которые рассказывают о процессах в разных компаниях и делятся личным опытом решения рабочих задач. Внимательный разбор вопросов — реально получаешь ответы на свои запросы. Если у вас не так много практики, или вы в принципе хотели бы стать продактом и погружаетесь в профессию — рекомендую!
Product Manager, 2ГИС
Очень крутой курс! Миша и Рома супер позитивные и отзывчивые, всегда ответят и подскажут, сложность скорее хороший вопрос придумать)) Очень нравится, что много разных лекторов из разных направлений, у каждого свой опыт и мнение, это помогает смотреть на некоторые вещи с разных сторон. Хочется больше разборов конкретных кейсов, но конечно всегда можно спросить. Спасибо!
Project manager, Bookmate
Лучший способ в чем-то ещё лучше разобраться - рассказать об этом другим, поэтому был рад возможности выступить в роли спикера. Формат вебинара непривычен, но наблюдение за другими спикерами показало, что обратную связь от аудитории можно получать, если проактивно создавать диалог со слушателями
Senior Associate at The Boston Consulting Group
Мне очень понравилось читать лекцию в рамках этого курса. В первую очередь, было интересно работать над материалами. Во-вторых, на лекции потрясающая групповая динамика, вдохновляющая атмосфера в целом. Организация, платформа - все сработало идеально.
Sofia Pogrebynska (спикер)
Product Manager, Amazon
Стоимость обучения:
3 913 ₽/ мес.
При беспроцентной рассрочке на 24 месяца