Курси Онлайн Бізнес-планування, аналітика
Продуктова аналітика

Продуктова аналітика

  • 3 860 грн на місяць

Уточнюють під час консультації

Пробне заняття Ні
Вік аудиторії Дорослі
Початок курсу Миттєвий доступ Навчання можна розпочати без прив'язки до конкретної дати старту чи зовнішніх обмежень.
Тривалість Середньостроковий курс (до 6 місяців)
Формат Онлайн
Графік Гнучкий, орієнтовна тривалість — 3 місяці
Розмір групи Індивідуальні заняття
Рівень Середній
Документ про проходження Так
Мова Українська
Домашні завдання Так (Понад 30 практичних кейсів, робота з реальними датасетами, практичні завдання)
Іспит / випускна робота Проміжне тестування

Онлайн-курс для фахівців, які хочуть навчитися аналізувати поведінку користувачів, оцінювати ефективність продукту та ухвалювати продуктові рішення на основі даних. Програма складається із шести модулів і 41 теми та охоплює роботу з продуктовими метриками, SQL, BigQuery, юніт-економікою, статистикою, продуктовими гіпотезами й A/B-тестуванням.

Навчання поєднує близько 50 годин теорії з понад 30 практичними кейсами та роботою з датасетами. Студенти вчаться самостійно отримувати й обробляти дані, аналізувати воронки та когорти, будувати дашборди в Looker Studio і Tableau, оцінювати прибутковість продукту та перевіряти гіпотези за допомогою експериментів. У процесі навчання використовуються реальні практичні задачі та сучасні інструменти аналітики, зокрема Amplitude.

🔗️ Зареєструватися на курс

  • 6 модулів
  • Практичні кейси, робота з датасетами, SQL-запити, дашборди, аналітичні інструменти

  • Життєвий цикл користувача.

  • Когортний аналіз.

  • DAU/MAU та метрики залученості.

  • North Star Metric.

  • Aha Moment та Habit Moment.

  • Розрахунок Retention.

  • Аналіз продуктових воронок.

  • Аналіз змін у поведінці користувачів.

  • Інструменти збору та обробки даних.

  • SQL та BigQuery.

  • Looker Studio.

  • Tableau.

  • Amplitude.

  • Робота з датасетами.

  • Візуалізація та представлення аналітичних результатів.

  • Основи юніт-економіки.

  • LTV та ARPU.

  • Churn.

  • CAC.

  • ROI та ROMI.

  • Аналіз маркетингових показників.

  • Оцінювання прибутковості продукту.

  • Побудова юніт-економічної моделі для вебу та застосунку.

  • Описова статистика.

  • Розподіли ймовірностей.

  • Центральна гранична теорема.

  • Перевірка статистичних гіпотез.

  • Статистичні тести.

  • Статистичні помилки та потужність тестування.

  • Формулювання продуктових гіпотез.

  • Вибір метрик для перевірки.

  • Пріоритизація гіпотез.

  • DIBB Framework.

  • Перетворення ідеї на гіпотезу.

  • Конкурентний аналіз та генерація ідей за допомогою ШІ.

  • Основи A/B-тестування.

  • Дизайн експериментів.

  • Fake Door Testing.

  • Типові помилки A/B-тестів.

  • Аналіз результатів експериментів.

  • Визначення ситуацій, коли A/B-тестування недоцільне.

Оксана Носенко

Оксана Носенко

Head of Analytics у Jooble

11 років досвіду в аналітиці даних, 6 років керує аналітичною командою Jooble. Раніше працювала в ZEO Alliance, iDeals та VertaMedia. Авторка й викладачка курсів з аналітики даних.

Влад Кутузов

Влад Кутузов

Product Analyst, Futurra Group, 4+ років досвіду

Понад 4 роки досвіду. Побудував аналітику й A/B-процеси MusesAcademy. Створив AI-агента, який заощаджує команді 30 тисяч доларів на місяць.

Навчання проходить онлайн на інтерактивній платформі Mate academy, де студенти поєднують теоретичні матеріали з практичними завданнями та роботою над проєктами. У процесі навчання можна отримувати підтримку ментора, користуватися додатковими інструментами платформи та відпрацьовувати здобуті навички на практиці. Формат і графік залежать від конкретної програми.

Навчання орієнтоване на практичне застосування знань. Студенти працюють над проєктами для портфоліо, а також можуть отримувати допомогу з підготовкою резюме, оформленням професійного профілю та проходженням співбесід. Для окремих програм передбачена кар’єрна підтримка після завершення навчання.

  • Написання SQL-запитів до BigQuery для отримання, об'єднання та аналізу даних.

  • Розрахунок продуктових метрик: DAU, MAU, Retention, Engagement, LTV, ARPU та Churn.

  • Проведення когортного аналізу й аналізу продуктових воронок.

  • Побудова дашбордів і візуалізація даних у Looker Studio та Tableau.

  • Робота з Amplitude для аналізу поведінки користувачів.

  • Розрахунок юніт-економіки та маркетингових показників: CAC, ROI, ROMI.

  • Застосування статистичних методів для оцінювання результатів і перевірки гіпотез.

  • Формулювання, пріоритизація та перевірка продуктових гіпотез.

  • Проєктування, проведення й аналіз A/B-тестів.

  • Використання ШІ для аналізу даних, генерації ідей та оптимізації аналітичної роботи.

Переваги курсу

Переваги курсу

  • Програма, розроблена практиками з досвідом роботи в Jooble, Futurra Group та Growly.

  • Понад 30 практичних кейсів і робота з реальними датасетами.

  • Комплексне вивчення продуктової аналітики: від отримання даних до обґрунтування продуктових рішень.

  • Практика роботи з BigQuery, SQL, Looker Studio, Tableau та Amplitude.

  • Окремий фокус на юніт-економіці, статистиці й експериментальному підході.

  • Використання AI-інструментів у продуктовій аналітиці.

  • Розвиток навичок ухвалення рішень на основі даних, а не припущень.

Останнє оновлення 2 листопада 2026

Залишити коментар
Введіть ваше ім’я.
Будь ласка, введіть коментар.
1000 символів
Введіть ел. пошту.
або Відмінити

Дивіться також усі онлайн-курси, репетитори онлайн, онлайн-тренінги.

Партнери сайту