Курсы аналитиков

С ProductStar вы разберётесь, потренируете навыки работы и изучите нюансы работы с одним из самых частотных аналитических инструментов для продакта — проведением и обсчётом результатов A/B-тестирования продукта. На рынке регулярно появляются вакансии Middle Product менеджеров от ведущих компаний (с которыми сотрудничают ProductStar) — Яндекс, Skyeng, Carprice, Tinkoff, Wrike, Selectel, Avito и другие. Они помогут вам получить необходимые навыки, оформить резюме и получить достойную работу в интересующей вас компании.

Освойте ключевые технологии, научитесь работать с большими данными, расширьте знания в аналитике и перейдите на новый уровень в профессии. Вы научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов. Сможете автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных и освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями.

Отличный скилл для продакт-менеджера и маркетолога — научат вас не ждать аналитиков по мелким задачам, а самим работать с SQL для решения типовых задач по получению и анализу данных. На курсе вы научитесь создавать вложенные запросы и брать данные из нескольких таблиц. Сможете работать со сложными операциями с данными: обновление, добавление и удаление. Нюансы работы с таблицами. Поймете, как извлекать, преобразовывать и сортировать данные, изучать и практиковать языковые конструкции.

Вы поймете, как систематизировать большие данные с помощью Machine Learning и научитесь работать с рекомендательными системами. Освоите такие инструменты как Python и Hadoop, а также узнаете особенности библиотек данных Pandas, Numpy, Matplotlib, Plotly. Выучите синтаксис одного из самых популярных языков программирования, Python, сможете создавать и применять функции. Узнаете ключевые инструменты Machine Learning и научитесь их применять. Изучите типы и задачи рекомендательных систем, а также сможете создавать собственные. А также попрактикуемся в работе с Hadoop и разберем подход MapReduce.

За 2 месяца с нуля вы освоите основы профессии Аналитик данных, разберете специфику и инструменты — от SQL до поисков инсайтов и визуализации данных и поймёте, насколько профессия для вас подходит. Навыки программирования не нужны, мы обучаем с 0. Самой частотной задачей аналитика является сбор данных из различных источников (от Excel до баз данных) — для этого используется язык SQL, который и изучим. Знаний языка SQL, наличия практики и умения анализировать данные, достаточно чтобы претендовать на позицию Junior Analytic — мы поможем вам грамотно подготовиться к этому. Выпускники получают сертификат об успешном прохождении курса — что, вместе с дипломным проектом, будет хорошим аргументом при трудоустройстве.

Вы освоите навыки финансового анализа команды и компании и найдёте кратные точки роста. Разберем: от Unit-экономики до P&L и основ Growth hacking. Вы научитесь основам P&L подхода: Составляем на практике финансовый отчёт для продуктовой команды и компании и разбираемся в нюансах. Используем подходы Growth hacking для работы с улучшением онбординга новых пользователей и увеличению текущей клиентской базы. Изучим, какие существуют подходы к монетизации сервисов и выберем наиболее подходящие под каждую из фаз развития продукта. Поработаем с составлением Unit-экономики вашего продукта и найдем точки роста.

Освойте ключевые технологии, научитесь работать с большими данными, расширьте знания в аналитике и перейдите на новый уровень в профессии. Инструменты: от SQL и Python до Hadoop, ETL и DWH. Вы научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов. Научитесь использовать Python и библиотеки анализа данных: автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных. Освоите Hadoop и MapReduce. Научитесь проверять гипотезы, изучите машинные методы для обработки данных, сможете выявлять скрытые аномалии в данных и строить прогнозные модели. Освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями.

Научиться работать с инструментами для анализа данных — важная задача для специалиста вне зависимости от сферы бизнеса. Неудивительно, что профессия Data Analyst — хорошо оплачиваемая и востребованная сегодня. Школа данных SkillFactory открыла набор на профессию «Аналитик данных». На обучении вы последовательно пройдете все этапы от основ анализа данных до получения востребованной специализации, а также сотни упражнений и практических кейсов по: 1) базам данных; 2) SQL; 3) Python; 4) математической статистике. И, конечно, вы создадите свои первые практические проекты, которые останутся в вашем портфолио. А чтобы не забросить свою цель, в течение всего курса вас будет поддерживать тьютор.

Вы научитесь работать со сквозной аналитикой в Яндекс.Метрике и Google Analytics, обучитесь использованию языков программирования SQL и Python для автоматизации работы с информацией, сможете наглядно визуализировать большие массивы данных в виде диаграмм, таблиц и дашбордов с помощью Power BI. По итогам экзамена выдается диплом. Возможность оплаты в рассрочку. Филиалы в 40 городах РФ. Обучение очно в учебном центре или онлайн.

Вы с нуля освоите профессию Аналитик продуктов, подробно разберете всю специфику и инструменты данной профессии от Google Analytics, Python и BI-инструментов до Machine Learning и DataScience. ProductStar поможет вам получить необходимые навыки, собрать проекты для вашего резюме и найти достойную работу в интересующей вас компании. Выпускники получают сертификат об успешном прохождении курса — что, вместе с дипломным проектом, будет хорошим аргументом при трудоустройстве. Курсы ProductStar уже закончили 2000+ студентов, вы всегда можете попросить у них рекомендации. Также действует программа полного возврата в первый месяц обучения.