Аналітик даних. Data Analyst

Аналітик даних

1. Роль Data Analyst у системі аналізу та структурі роботи з даними.

• Еволюція Data-Driven компаній.
• Цінність аналітики (Descriptive/Predictive Analytics).
• Організація процесу обробки даних (Data Science).
• Ролі та інструменти для обробки даних. Місце аналітика даних у процесі обробки даних.
• Основні завдання та відповідальності Data Analyst.
• Принципи роботи аналітики даних.
• Основні навички. Основні інструменти Data Analyst.
• Класичне поняття ролі аналітика даних.
• З чого почати шляхи розвитку.
• Основна термінологія.

2. Системи аналітики. Маркетингова, продуктова, UX-аналітика.

• Типи аналітичних завдань та відповідні системи аналітики. Воронка AAARRR.
• Системи маркетингової аналітики та завдання, які вони вирішують.
• Наскрізна рекламна аналітика.
• Системи продуктової аналітики та завдання, які вони вирішують.
• Огляд типів систем аналітики: від рекламної до глибокої продуктової аналітики.
• Користувальницька аналітика.
• Оптимальний набір аналітичних інструментів для мобільних та веб-продуктів.
• Основні етапи застосування аналітики.

3. Продуктова аналітика. Продуктова воронка. Підсистеми продукту.

• Продуктова аналітика як основа роботи із даними.
• Методики продуктової аналітики.
• Продукт. Типи продуктів.
• Монетизація.
• Підсистеми продукту.
• Шлях користувача. Продуктова воронка.

4. Метрики. Когортний та RFM-аналіз.

• Маркетингові, продуктові та фінансові метрики.
• Підсистеми продукту та їхні метрики.
• Ієрархія метрик.
• Накладення метрик на продуктову воронку.
• RFM-аналіз.
• Когортний аналіз.

5. А/В-тестування.

• Вибір метрик для тестування.
• Вибір даних.
• Калькулятор. А/В тести: статистика та математика.
• А/В тести: проблеми та їхні вирішення.

6. Робота із даними.

• Робота із базами даних. Інструменти.
• Які дані збирати. Де їх зберігати?
• Вилучення інформації для обробки.
• Вимоги до даних.
• Обробка даних: повнота, цілісність, наявність шумів, помилок, викидів, перепусток.
• Валідація даних.
• BI-системи.

7. Tableau. Part 1.

• Огляд інтерфейсу.
• Тип даних, тип файлів.
• Основна термінологія.
• Завантаження даних.
• Основні калькуляції.

8. Tableau. Part 2.

• Робота із фільтрами.
• Типи графіків.
• Візуалізація. Побудова дашбордів.

9. Використання даних для розвитку продукту.

• Процес додавання/видалення подій.
• Аудит та моніторинг метрик.
• Гіпотези зростання по воронці.
• Проведення експериментів у продукті та маркетингу.
• Оцінка результатів експериментів та знаходження інсайтів.
• Вибудовування процесу системного експериментування.

10. Фінальне заняття.

• Контрольна робота.
• Захист проєкту

Навчання візбувається у зумі.

Ми рекомендуємо швидкість проходження курсу - 2 рази на тиждень.

• Ви вивчите основи аналізу даних, їх життєвий цикл, ключові інструменти для роботи з ними та освоїте проведення статистичних тестів.
• Навчитеся обробляти дані, будувати на основі отриманих параметрів та метрик стратегії розвитку проекту, плани та рекомендації щодо його покращення.
• Отримаєте повне уявлення про аналітичні методи та процеси, про систематизацію даних для аналізу та візуального представлення їх на презентаціях.
• Відпрацюєте затребувані аналітичні навички на практиці (очищення, аналіз та візуалізація даних тощо), зможете виконувати аналіз та обчислення за допомогою електронних таблиць.