Профессия Аналитик данных

Для кого предназначен этот курс по анализу данных

• Новички. Если вы хотите освоить новую и востребованную профессию с нуля, без специальных знаний и опыта — этот курс для вас. Программа разработана так, чтобы даже базовые школьные знания были достаточны для старта работы на позиции младшего аналитика.
• Профессионалы из IT или банковской сферы. Если ваша работа связана с аналитикой и вы стремитесь углубить свои знания, получить прочные теоретические основы и практические навыки, а также расширить портфолио реальными проектами — курс поможет быстро адаптироваться и даст доступ к ресурсам Центра карьеры для дальнейшего роста.
• Действующие аналитики. Для тех, кто уже занимается аналитикой или взаимодействует с аналитиками, этот курс позволит повысить профессиональный уровень, ускорить обработку данных и освоить новые инструменты и методологии, решая кейсы различной сложности из разных отраслей.

Возможные профессиональные направления после завершения обучения

• Аналитик в FinTech. Специалист, который анализирует модели управления рисками, улучшает методы оценки заемщиков и помогает разрабатывать финансовые продукты с минимальными рисками.
• Специалист по анализу данных. Собирает и интерпретирует информацию для поддержки принятия бизнес-решений.
• Маркетинговый аналитик. Настраивает сквозную аналитику, формирует понятные отчеты и дашборды для оценки эффективности рекламных каналов.
• Продуктовый аналитик. Оценивает состояние продукта, внедряет и совершенствует аналитические процессы в компании.
• Маркетплейс-аналитик. Анализирует данные маркетплейсов, помогая онлайн-магазинам выявлять ключевые метрики и улучшать бизнес-показатели.
• Веб-аналитик. Изучает поведение посетителей сайтов, выявляет причины низкой посещаемости и повышает конверсию.
• BI-аналитик. Создает отчеты и визуализации в BI-системах для выявления трендов, влияющих на эффективность компании.
• Аналитик в e-commerce. Разрабатывает рекомендательные системы, анализирует доходность товаров и категорий.

Чему вы научитесь на курсе

• Работать с ключевыми метриками продуктов и маркетинга.
• Собирать данные с помощью таких инструментов, как Google Analytics, Google Tag Manager, Amplitude, Яндекс.Метрика и Python.
• Применять статистические методы для анализа информации.
• Обрабатывать данные используя Google Sheets, SQL, Python и платформы аналитики.
• Создавать визуализации с помощью Power BI, Python и Google Sheets.
• Формировать обоснованные выводы и рекомендации на основе собранных данных для поддержки бизнес-решений.

Вы получите глубокие знания, которые станут надежным фундаментом в профессии Data Analyst. Освоите аналитическое мышление и ключевые инструменты: Google Analytics, Google Tag Manager, Яндекс.Метрику, Google Sheets, SQL, Python, Power BI, а также основы математической статистики.

Что вы сможете делать после прохождения обучения

• Проводить анализ эффективности рекламных кампаний для оптимизации бюджета.
• Оценивать юнит-экономику для понимания финансовой отдачи от каждого клиента.
• Работать с сегментацией пользователей и выполнять когортный анализ для выявления предпочтений клиентов.
• Изучать поведение пользователей внутри продукта для его улучшения.
• Формировать и тестировать гипотезы с целью повышения ключевых показателей компании.
• Запускать и анализировать результаты A/B тестов для оптимизации маркетинга и функционала продукта.

Как будет выглядеть ваше резюме после курса

• Принимаю решения, основываясь на данных (data-driven подход).
• Организую сквозную аналитику с нуля в компании.
• Автоматизирую процессы обработки больших объемов данных с использованием Python.
• Создаю инфраструктуру для самостоятельного формирования отчетов специалистами других подразделений.
• Готовлю рекомендации по корректировке стратегий и рекламных кампаний на базе анализа данных.
• Разрабатываю аналитическую архитектуру, учитывая особенности бизнеса.
• Создаю дашборды и отчеты, адаптированные под специфику компании.
• Оцениваю эффективность бизнеса и сегментирую пользователей.
• Определяю, какие данные необходимо проанализировать до и после запуска новых продуктов или функций.
• Разбираюсь в многообразии метрик и настраиваю системы аналитики.
• Провожу A/B тесты, формирую и проверяю гипотезы, исключая неэффективные.
• Измеряю отдачу различных каналов продвижения.
• Использую прикладную математику для решения маркетинговых и бизнес-задач.