Оплата курса "C 0 до Middle в Аналитике + DataScience"
Цена курса: 65.000 рублей
(на время распродажи действуют скидки, обозначенные ниже)
Разовый платёж

Финальная стоимость:
65.000 рублей
55.000 рублей
Купить курс с наибольшей скидкой
Оплата по частям
Размер каждого из 3 платежей:
19.000 рублей
Оплатить по частям
На курс действует гарантия возврата — в течение первого месяца возвращаем всю сумму если что-то не понравится (контакт для связи по всем вопросам: @michailkarpov)
Формат курса и программа (120 лекций и воркшопов):
1) Практика после каждого занятия
2) Помощь и проверка ДЗ от персонального ментора
3) По курсу можно идти со своей скоростью (среднее время прохождения: 8-12 месяцев)
4) Все материалы будут доступны и после окончания курса
5) В процессе обучения вы защищаете диплом и мы помогаем с трудоустройством

Блок 1: "Продуктовая аналитика и работа в команде"
  • Роль и место аналитика в продуктовой команде
  • Приёмка задач: понимание проблем
  • Типовые задачи по аналитике и планирование работы над подобными задачами
  • Управление продуктом на основе модели Lean Canvas и роль аналитики в этой модели
  • MVP-подход для решения аналитических задач
  • Основные типы бизнес-метрик
  • Unit-экономика
  • Декомпозиция метрик и факторный анализ - практика
  • Введение в web-аналитику: основные понятия и инструменты
  • Основные отчеты Google Analytics
  • Основные отчеты Yandex Metrica
  • Основные отчеты App Metrica
...

Блок 2: "Маркетинговая и клиентская аналитика"
  • Введение в маркетинговую аналитику
  • KPI и метрики
  • UTM-метки
  • Основные источники данных и методы их анализа
  • Сквозная аналитика
  • Методы сегментации клиентов и целевой аудитории
  • Введение в RFM-анализ
  • Введение в когортный анализ
...

Блок 3: "A/B-тестирование"
  • Проверка гипотез и поиск точек роста с помощью A/B-тестирования
  • Теория выборочных обследований
  • Математическая статистика в теории выборочных обследований
  • Статистическая проверка итогов тестирования
  • Последовательность проведения A/B-тестов. Оценка затрат на тесты. Карты гипотез
  • Основные проблемы A/B-тестирования и способы их решения.
  • Инструменты A/B-тестирования
  • Особенности проведения A/B-тестов в оффлайн-бизнесе
...

Блок 4: "SQL и получение данных"
  • Основы SQL
  • Обновление, добавление и удаление данных. Работа с таблицами
  • Представления и хранимые процедуры. Особенности обработки транзакций
  • Расширенные возможности SQL и основные ограничения
  • Фильтрация данных и вычисляемые поля - практика (SELECT, SUM, AVG, GROUP BY, ..)
  • Группировка данных, подзапросы и объединение таблиц - практика (INNER, LEFT, RIGHT, DISTINCT, ..)
  • Обновление, добавление и удаление данных. Работа с таблицами (INSERT, UPDATE, DELETE, MERGE, FOREIGN KEY, ..)
...

Блок 5: "Python и обработка данных"
  • Введение в анализ данных с помощью Python
  • Python: настройка окружения, базовые структуры данных и основные операторы
  • Python: работа с файлами и форматированный вывод
  • Python: пространства имен и области видимости, классы и объекты
  • Python: инструменты функционального программирования
  • Python: стандартные и сторонние библиотеки Python для анализа данных
...

Блок 6: "Инструменты визуализации и презентация аналитики"
  • Сравнительный обзор основных инструментов визуализации данных
  • Основные ошибки при проектировании отчетности и визуализации данных
  • Расширенные возможности визуализации в Excel и Google Sheets, Google Data Studio + практика
  • Организация хранения данных для целей анализа
  • Презентация результата команде
  • Работа с популярными BI-программами (MySQL, SQL Server, Power BI, Redash, Tableau)
  • Решение бизнес-задач в команде
  • Как работать с командой и подрядчиками
  • Как управлять процессами по аналитике

Блок 7: "Python, мат.модели и обработка данных"
  • Python: настройка окружения, базовые структуры данных и основные операторы
  • Python: работа с файлами и форматированный вывод
  • Python: пространства имен и области видимости, классы и объекты
  • Python: инструменты функционального программирования
  • Python: стандартные и сторонние библиотеки Python для анализа данных
  • Основы линейной алгебры и теории множеств
  • Методы математической оптимизации
  • Основы описательной статистики
  • Статистический анализ данных
...

Блок 8: "Построение Machine Learning моделей"
  • Линейные методы, логистическая регрессия и SVM
  • Деревья решений
  • Линейная и полиноминальная регрессия
  • Алгоритмы кластеризации
  • Способы повышения качества модели
  • Функции потерь и оптимизация
  • Оценка точности модели, борьба с переобучением, регуляризация
  • Улучшение качества модели
...

Блок 9: "Аналитика больших данных"
  • Машинные методы для обработки данных
  • Культура сбора и источники данных
  • Предобработка и визуализация данных в pandas
  • Улучшение качества работы с данными
  • Построение прогнозных и предсказательных моделей
  • Основы архитектуры хранения и обработки больших данных, виды обработки и масштабирования
  • Основы работы в Hadoop и MapReduce
  • Работа с облачными платформами: AWS, EMR, Azure
  • Продвинутые подходы в MapReduce
  • Работа в pyspark
  • Организация команды для работы с данными. CRISP-DM
...

Блок 10: "Рекомендательные системы и обработка естественного языка (NLP)"
  • Неперсонализированные рекомендательные системы
  • Сontent-based-рекомендации
  • Collaborative Filtering
  • Гибридные алгоритмы
  • Поиск по картинкам
  • Сегментация изображений, детекция объектов
  • Применение свёрточных нейронных сетей для задач сегментации и детекции
  • Применение рекуррентных сетей в задачах обработки изображений
  • Генеративные конкурирующие сети (GAN)
  • Морфологический и синтаксический анализ
  • Тематическое моделирование (LSA, LDA, HDP)
  • Дистрибутивная семантика (word2vec, GloVe, AdaGram)
  • Счётные языковые модели и вероятностные языковые модели. LSTM.
  • Машинный перевод
  • Генерация текстов (Natural Language Generation
...

Блок 11: Дипломная работа и помощь с трудоустройством
  • Работа над дипломным проектом для портфолио
  • Подготовка резюме
  • Подготовка к собеседованию
  • Финальная защита и консультации
Спикеры курса
Михаил Карпов
Product Director,
Skyeng
Роман Абрамов
Product Director,
Carprice
Алексей Авдей
Site Director,
Сбербанк
Илья Красинский
CEO,
Rick.ai
Михаил Высоковский
Head of Product
Яндекс.Навигатор
Михаил Трутнев
Chief Operating Officer,
Ultimate-Guitar
Андрей Толчилин
Senior Product Manager,
Fitbit
Юрий Буйлов
Head of Development,
Carprice
Наталия Шагарина
CEO,
Едадил
Евгений Лисовский
CEO,
MapsMe
Андрей Менде
Product Manager,
Booking.com
Василий Сабиров
DevToDev
Click to order
Ваш заказ
Total: 
Ваш номер телефона