Формат курса и программа (8 занятий и воршопов):
1) Практика после каждого занятия
2) Помощь и проверка ДЗ от персонального ментора
3) По курсу можно идти со своей скоростью (среднее время прохождения: 1-2 месяца)
4) Все материалы будут доступны и после окончания курса
5) В процессе обучения вы защищаете диплом и мы помогаем с трудоустройством

"Проектирование мобильного приложения":

• особенности мобильного UX/UI
• Android/IOS guidelines
• разбор примеров проектирования экранов и навигации

Спикеры: Михаил Карпов, Skyeng / Илья Гришин, ВКонтакте / Максим Мазин, Altarix

"Как сделать конверсионный Onboarding"

• лайфхаки
• лучшие практики
• варианты тестирования
• чеклист-бонус: MVP мобильного приложения по шагам

Спикеры: Роман Абрамов, Carprice / Михаил Трутнев, Ultimate Guitar

"Настройка мобильной аналитики и А/Б тесты"

• A/B-тестирование
• инструменты аналитики под разные цели, выбор метрик
• сравнение с конкурентам

Спикеры: Михаил Карпов, Skyeng / Константин Савченко, Aviasales / Александра Клименко, Росштрафы

"Создание прототипа мобильного приложения"
проходим путь от 0 к 1:

• делаем прототип
• выбираем метрики
• проектируем онбординг

Спикеры: Михаил Карпов, Skyeng / Константин Савченко, Aviasales / Роман Абрамов, Carprice

"Под капотом мобильных приложений"
технические аспекты:

• push-уведомления
• deeplinks
• geo
• редиректы и многое другое

Спикеры: Михаил Карпов, Skyeng / Тимур Гарифзянов, Badoo / Максим Чекмарев, Сбербанк

"Как промоутировать мобильное приложение существующей аудитории"

• провязка мобайл и веб продукта
• как продвигать приложение на десктопном и мобильном сайтах, в рассылках
• оффлайн дистрибуция

Спикеры: Роман Абрамов, Carprice / Дмитрий Григорьев, ЦИАН / Екатерина Снегирева, N1

"Секреты Appstore и Google Play. Что нужно знать?"
нюансы AppStore и Google Play:

• фичеринг
• монетизация
• локализация в сторах
• правила и процесс выкладки
• альтернативные сторы

Спикеры: Михаил Карпов, Skyeng

"Продвижение мобильных приложений + Финал"

• Маркетинг мобильных приложений
• ASO продвижение
• Повтор основных навыков и практики

Спикеры: Роман Абрамов, Carprice / Михаил Карпов, Skyeng

Формат курса и программа (6 занятий и воршопов):
1) Практика после каждого занятия
2) Помощь и проверка ДЗ от персонального ментора
3) По курсу можно идти со своей скоростью (среднее время прохождения: 1-1,5 месяца)
4) Все материалы будут доступны и после окончания курса
5) В процессе обучения вы защищаете диплом и мы помогаем с трудоустройством

"Определение бизнесовых точек роста компании, в которых может помочь ML.
Формирование концепции функциональности, требующей AI/BigData"
Спикер: Алексей Авдей (Сбербанк)
● AI-продукты и тренды их внедрения.
● Обзор продуктов, которые используют AI.
● Объясняем, зачем компаниям нужен AI/ML.
● Детальный разбор 1-2 продуктов и необходимости использования ML в них.
● Учимся разбираться, в каких случаях поможет ML, а в каких нет.
● Учимся понимать, какие проблемы проще решить с помощью AI/ML, а какие сложно.
● Постановка чётких целей для AI/BigData-проектов.
Что узнаю: в каких бизнес-задачах AI / Big Data поможет, а где нет.

"Чеклист внедрения ML-задач в компании и команде"
Спикер: Роман Абрамов (Carprice)
● AI для ваших задач. Построение AI-стратегии.
● Оценка профита от внедрения AI/ML-функциональности.
● Оценка трудоёмкости AI/ML-задач для правильного планирования.
● Как снизить риски неудачного завершения AI/ML-проектов.
● Разбор кейсов внедрения и оценки AI-задач.
Что узнаю: научусь делать оценку трудоёмкости AI/BigData-задач.

"Лучшие практики работы с BigData/ML-командой"
Спикер: Андрей Менде (Booking.com)
● Разбираем, какие нюансы (новые типы принимаемых решений) приходится принимать менеджеру по продукту при общении с AI/ML-командой.
● Достаточно ли обучена выборка? Чистые ли данные? Выбрали ли мы правильный набор данных? В чём могу быть проблемы на продакшене?
● Глоссарий основных терминов (learning, unsupervised learning, neural networks).
● Построение правильной культуры в команде. Как тестировать ML-продукты.
Что узнаю: научусь работать со спецификой AI/BigData-команды

"Работа с датасетами и моделями. Выбор фичей"
Спикер: Ксения Петрова (Skyeng)
● В чём сила и нюансы датасетов. Как происходит сбор и очистка данных и что об этом должен знать менеджер.
● Юридические стороны вопроса.
● Что такое «фичи» в ML и как их правильно выбирать.
Выбор и составление модели. Как выбирают и обучают модель.
● Реальный пример с использованием инструмента Google's AutoML.
● Описание стандартных кейсов: обработка видео, эмоции, работа с изображениями, вытаскивание параметров.
Что узнаю: научусь эффективнее работать с AI/BigData-инженерами за счёт лучшего понимания специфики их работы

"Workshop: создание и запуск датасета"
Спикер: Юрий Буйлов (Carprice)
● Практическая работа с инструментами Яндекс.Толока и Google's AutoML.
● Создаём датасет, выбираем фичи, получаем первый результат и сами понимаем как работает ML-команда.
Что узнаю: пойму, что в работе AI/BigData-инженеров нет никакой магии :)

"Валидация бизнес-результатов запуска AI/ML-функциональности"
Спикер: Михаил Карпов (ex-VK/Яндекс)
● Разбираемся, как измерять профит и принимать решения по собранным моделям.
● В каких случаях не стоит выкатывать в продакшен полученные модели.
● Поддержка внедренных ML- и BigData-решений.
Что узнаю: научусь оценивать запуски AI/BigData-функциональности и выстраивать работу по её поддержанию и развитию

Формат курса и программа (7 занятий и воршопов):
1) Практика после каждого занятия
2) Помощь и проверка ДЗ от персонального ментора
3) По курсу можно идти со своей скоростью (среднее время прохождения: 1-1,5 месяца)
4) Все материалы будут доступны и после окончания курса
5) В процессе обучения вы защищаете диплом и мы помогаем с трудоустройством


"Проверка гипотез и поиск точек роста с помощью A/B-тестирования"

• построение гипотез
• поиск точек роста в продукте
• применимость подхода A/B-тестирования

"Основы математической статистики для A/B тестирования"

• мат.статистика для проведения A/B-теста
• неочевидные нюансы
• частотные ошибки рассчётов

"Статистический тест для оценки результатов A/B эксперимента"

• использование инструмента "статистический тест"
• частотные ошибки при использовании данного иструмента
• практика и разбор примеров

"Цель и метрики A/B теста"

• проектирование A/B-теста
• проработка цели A/B-тестирования
• выбор корректных метрик для оценки теста

"Практическая реализация A/B теста"

• пошаговый подход подготовки A/B-теста
• процесс запуска A/B-теста
• разбор практических примеров и ошибок

"Разновидности A/B тестов и их особенности"

• границы применимости A/B-тестирования
• работа с малыми выборками
• разновидности A/B-тестов

"Инструменты для A/B тестирования"

• подготовка данных для A/B-тестов
• анализ результатов A/B-тестов
• используемые инструменты и практика

Формат курса и программа (15 занятий и воршопов):
1) Практика после каждого занятия
2) Помощь и проверка ДЗ от персонального ментора
3) По курсу можно идти со своей скоростью (среднее время прохождения: 2-4 месяца)
4) Все материалы будут доступны и после окончания курса
5) В процессе обучения вы защищаете диплом и мы помогаем с трудоустройством

"OKR и среднесрочное планирование"

• OKR подход
• практика составления OKR
• простройка связи OKR с краткосрочной и долгосрочной стратегиями

"Стратегическое мышление для Senior продакта"

• подходы к построению стратегии
• ошибки на пути к работе над стратегией
• прикладной баланс стратегии и тактики

"Работа с бюджетами"

• способы работы с бюджетами
• бюджет и P&L
• практика построение бюджетов компании и продуктовой команды

"Дизайн-мышление для Senior продакта"

• подходы к дизайн-мышлению
• практика на реальных кейсах
• разбор типовых ошибок

"Выход с продуктом на международные рынки. Расчёт рынка и доли"

• выбор международного направления
• шаги по "высадке" на новый рынок
• разбор частотных схем на прикладных кейсах

"Менеджмент AI&BigData-продуктов"

• отличия BigData-продуктов от обычных
• технические и бизнесовые нюансы
• как и какие скиллы стоит подтягивать

"Кастомные метрики продукта"

• нюансы выбора продуктовых метрик
• работа и подводные камни кастомных метрик

"Как проверять гипотезы без программирования (zero coding)"

• подход ZeroCoding
• инструментарий
• практика и сбор собственных продуктов быстро и без программирования

"Feature Adoption"

• подход Feature Adoption
• границы применимости и практика

"Product Marketing Manager"

• работа продакта с маркетинговой командой
• нюансы и подводные камни

"Technical Product Manager"

• работа продакта с командой внутренних сервисов
• нюансы и подводные камни

"Как растить компетенции в разных отраслях: кейсы финтех, игры, дейтинг, медтех, e-com, другое"

• отличия роста продакта в зависимости от отраслей
• разбор скиллсета

"Как расти в директора по продуктам"

• требования к CPO, один день и неделя жизни CPO
• прохождение собеседований на CPO
• необходимый скиллсет и хаки для его быстрого роста

"Инструменты Senior Product и CPO"

• типичный инструментарий для Senior Product и CPO
• практика и разбор кейсов

"Построение процессов в продуктовой команде, people management"

• работа с наймом, как супер-способность Senior-ролей
• подход к росту и увольнению
• сбор сильной команды и челленджинг процессов в ней

Формат курса и программа (7 занятий и воршопов):
1) Практика после каждого занятия
2) Помощь и проверка ДЗ от персонального ментора
3) По курсу можно идти со своей скоростью (среднее время прохождения: 3-6 недель)
4) Все материалы будут доступны и после окончания курса


"Софт-скиллз продакта"

• навыки SofSkills, необходимые продакту
• как их тренировать и на каких упражнениях
• разбор типовых ошибков

Спикеры: Михаил Карпов

"Как подготовиться спикеру, работа с текстом и структурой доклада"

• Алгоритм подготовки
• Типовые схемы, которые помогут сделать речь более структурной и доходчивой.
• Тайминг: как уложиться, как тестировать
• Что можно выбросить, а что нельзя выбрасывать
• Ценностное предложение.

Спикеры: Кирилл Анастасин, Светлана Гринченко + организаторы

"Основы сторителлинга: интересное и запоминающееся выступление"

• О сторителлинге без буллшита
• Рассказ без слайдов. Упаковка смыслов.
• Практика донесения сложной информации при работе с большой массой людей.
• Виральность историй.

Спикеры: Кирилл Анастасин, Оксана Силантьева, Роман Абрамов, Михаил Карпов


"Техника подготовки качественных слайдов"

• Суть слайда.
• Как поставить задачу дизайнеру.
• Как создать слайды самому. Работа с данными.
• Как совместить слайды с рассказом. Лайфхаки

Спикеры: Кирилл Анастасин, Роман Поборчий, Сергей Михеев, Артем Галушин


"Как удержать фокус в презентации на главном, отбросив лишнее"

• Работа с тепловыми картами.
• Представление данных.
• Схемы, которые помогают держать фокус.
• Кейсы и лайфхаки: говорить сложные вещи простыми словами.

Спикер: Роман Поборчий, Кирилл Анастасин


"Подготовка мини-питчей – workshop"

• Разбор кейсов и питчей
• Типовые ошибки

Спикеры: Роман Поборчий, Кирилл Анастасин

"Как побороть страх? Говорить легко и уверенно"

• Шок и трепет
• Запинки, факапы на сцене, что с ними делать?
• Как правильно говорить и жестикулировать.

Спикеры: Кирилл Анастасин, Роман Абрамов, Михаил Карпов

Формат курса и программа (13 занятий и воршопов):
1) Практика после каждого занятия
2) Помощь и проверка ДЗ от персонального ментора
3) По курсу можно идти со своей скоростью (среднее время прохождения: 1,5-3 месяца)
4) Все материалы будут доступны и после окончания курса
5) В процессе обучения вы защищаете диплом и мы помогаем с трудоустройством

#1 Введение в блок SQL

• как изучать с 0?
• чем полезен SQL и где применяется
• первая практика

#2 SQL: Извлечение и фильтрация данных (часть 1)

• учимся работать с извлечением данных
• практика

#3 SQL: Извлечение и фильтрация данных (часть 2)

• учимся работать с фильтрацией данных
• практика

#4 SQL: Преобразование и сортировка данных (часть 1)

• работаем с преобразованием данных
• практикуем и изучаем языковые конструкции

#5 SQL: Преобразование и сортировка данных (часть 2)

• работаем с сортировкой данных
• практикуем и изучаем языковые конструкции

#6 SQL: Группировка данных

• кейсы группировки данных
• учимся работать с группировкой данных

#7 Введение в базы данных

• разбираемся как устроена база данных
• нюансы баз данных и SQL-запросов

#8 SQL: Объединение таблиц

• разбираемся как брать данные из нескольких таблиц
• практика объединения данных

#9 SQL: Вложенные запросы (подзапросы)

• разбираемся как создавать вложенные запросы и зачем это нужно
• практика работы с подзапросами

#10 SQL: Обновление, добавление и удаление данных

• сложные операции с данными: обновление, добавление и удаление
• бережно практикуем и закрепляем материал

#11 SQL: Создание, изменение и удаление таблиц

• прорабатываем работу с таблицами и нюансы
• практика по созданию и изменению таблиц

#12 SQL: Advanced

• разбираем подводные камни в SQL
• практикуем сложные запросы

#13 SQL: Обзор основных программ

• закрепляем изученные материалы
• практикуем различные инструменты для работы с SQL-запросами

Формат курса и программа:
1) Практика после каждого занятия
2) Помощь и проверка ДЗ от персонального ментора
3) По курсу можно идти со своей скоростью (среднее время прохождения: 4-6 месяцев)
4) Все материалы будут доступны и после окончания курса
5) В процессе обучения вы защищаете диплом и мы помогаем с трудоустройством

Блок 1: "Базовые навыки Продакт-менеджера"

• Тест-собеседование
• Погружение в существующий продукт
• Кто такой продакт
• Навыки и качества продакта
• Процессы в продуктовой команде и взаимодействие с разработкой
• Метрики продукта
• Мокапы - как придумывать UI
• CustDev
• Приоритизация A/B тесты
• Как измерить свой уровень? Как расти?
• Прикладная аналитика
• Финал блока

...

Блок 2: "Навыки для Middle-продакта"

• Unit экономика
• Софт-скиллз продакта
• Документы продакт-менеджера
• Различия B2B и B2C
• Быстрая проверка гипотез и MVP
• Диджитализация оффлайн бизнеса
• Защита своего проекта
• Смежники
• Growth hacking
• Перезапуски
• Собеседование
• Финал блока

...

Блок 3: "Мобильные продукты"

• Проектирование мобильного приложения
• Как сделать конверсионный Onboarding
• Настройка мобильной аналитики и А/Б тесты
• Создание прототипа мобильного приложения
• Под капотом мобильных приложений
• Как промоутировать мобильное приложение существующей аудитории
• Секреты Appstore и Google Play. Что нужно знать?
• Продвижение мобильных приложений + Финал блока

...

Блок 4: "Продуктовая аналитика"

• Основы математической статистики для A/B тестирования
• Разновидности A/B тестов и их особенности
• Инструменты для A/B тестирования
• Кастомные метрики продукта
• Feature Adoption

...

Блок 5: "Level-up для Продакт-менеджера"

• Ошибки продактов
• Виденье продукта
• OKR и планирование
• Работа с распределённой командой
• Международные продукты
• Монетизация
• Работа с бюджетами
• Найм команды
• Анализ конкурентов
• Рассчёт рынка и доли
• Менеджмент AI-продуктов

Блок 6: Дипломная работа и помощь с трудоустройством

• Работа над дипломным проектом для портфолио
• Подготовка резюме
• Подготовка к собеседованию
• Финальная защита и консультации

Формат курса и программа (60 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: 4-6 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: Дипломная работа и помощь с трудоустройством

• Работа над дипломным проектом для портфолио
• Подготовка резюме
• Подготовка к собеседованию
• Финальная защита и консультации

Формат курса и программа (60 занятий и воршопов):
1) Практика после каждого занятия
2) Помощь и проверка ДЗ от персонального ментора
3) По курсу можно идти со своей скоростью (среднее время прохождения: 4-6 месяцев)
4) Все материалы будут доступны и после окончания курса
5) В процессе обучения вы защищаете диплом и мы помогаем с трудоустройством

Блок 1: "Основы маркетинга и performance-маркетинг"

• Роль и место маркетолога в команде
• Основы маркетинга
• Анализ целевой аудитории и конкурентов
• Формирование УТП
• Performance-маркетинг
• Основы веб-аналитики
• Основные типы бизнес-метрик
• Сквозная аналитика
• Методы сегментации клиентов и целевой аудитории

...

Блок 2: "SMM-маркетинг"

• Как понять свою аудиторию? Анализ аудитории и конкурентов
• Как создавать идеи? Раскладываем идею на контент
• Основы создания рекламной графики для digital
• Как писать не уныло и рекламно
• Комьюнити-менеджмент
• Работа с блогерами
• Как набрать подписчиков с помощью бесплатных методов во всех соцсетях
• Создание рубрикатора и контент-плана для социальных сетей

...

Блок 3: "Таргетированная реклама"

• Что такое таргетированная реклама
• Выбираем сегменты ЦА и придумываем креативы
• Ретаргетинг, Look-alike и кастомные аудитории
• Запускаем, тестируем и оптимизируем рекламную кампанию
• Особенности продвижения компании во «ВКонтакте»
• Особенности продвижения компании в Facebook + Instagram
• Подсчет конверсий для разных объектов продвижения — Яндекс.Метрика и Google Analytics
• Рекламный кабинет «ВКонтакте» и рекламный кабинет myTarget
• Рекламный кабинет Facebook + Instagram

...

Блок 4: "Создание лендингов и контекстная реклама"

• Контекстная реклама с нуля
• Инструменты для прогноза поискового трафика
• Создание посадочных страниц
• Конверсионные элементы и CTA-формы
• Мастер-класс по созданию лендингов с помощью сервиса Tilda
• Семантическое ядро. Типы ключевых слов, операторы соответствия.
• Подбор минус-слов
• Мастер-класс по формированию семантического ядра
• Яндекс.Директ
• Google Ads

...

Блок 5: "Стратегия digital-маркетинга и доп.инструменты"

• SEO
• Email-рассылки
• CPA-маркетинг
• PR
• Чат-боты
• Партнерский маркетинг (B2C)
• Оффлайн-маркетинг
• Стратегия интернет-маркетинга
• Оценика эффективности онлайн-кампаний
• Планирование бюджета и прогнозирование результатов

...

Блок 6: Дипломная работа и помощь с трудоустройством

• Работа над дипломным проектом для портфолио
• Подготовка резюме
• Подготовка к собеседованию
• Финальная защита и консультации

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: "Базовые навыки Продакт-менеджера"

• Тест-собеседование
• Погружение в существующий продукт
• Кто такой продакт
• Навыки и качества продакта
• Процессы в продуктовой команде и взаимодействие с разработкой
• Метрики продукта
• Мокапы - как придумывать UI
• CustDev

...

Блок 2: "Продуктовая аналитика и работа в команде"

• 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
• 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 3: "Маркетинговая аналитика"

• Введение в маркетинговую аналитику
• KPI и метрики
• UTM-метки. Сквозная аналитика
• Методы сегментации клиентов и целевой аудитории
• Введение в RFM-анализ
• Введение в когортный анализ

...

Блок 4: "Навыки для Middle-продакта"

• Unit экономика
• Софт-скиллз продакта
• Документы продакт-менеджера
• Различия B2B и B2C
• Быстрая проверка гипотез и MVP
• Диджитализация оффлайн бизнеса
• Защита своего проекта
• Смежники
• Growth hacking
• Перезапуски
• Собеседование
• Финал блока

...

Блок 5: "A/B-тестирование"

• Проверка гипотез и поиск точек роста с помощью A/B-тестирования
• 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

...

Блок 6: "SQL и получение данных"

• Основы SQL
• Обновление, добавление и удаление данных. Работа с таблицами
• 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 7: "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 8: "Мобильные продукты"

• Проектирование мобильного приложения
• Как сделать конверсионный Onboarding
• Настройка мобильной аналитики и А/Б тесты
• Создание прототипа мобильного приложения
• Под капотом мобильных приложений
• Как промоутировать мобильное приложение существующей аудитории
• Секреты Appstore и Google Play. Что нужно знать?
• Продвижение мобильных приложений + Финал блока

...

Блок 9: "BI-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 10: "Level-up для Продакт-менеджера"

• Ошибки продактов
• Виденье продукта
• OKR и планирование
• Работа с распределённой командой
• Международные продукты
• Монетизация
• Работа с бюджетами
• Найм команды
• Анализ конкурентов
• Рассчёт рынка и доли
• Менеджмент AI-продуктов

Блок 11: Дипломная работа и помощь с трудоустройством

• Работа над дипломным проектом для портфолио
• Подготовка резюме
• Подготовка к собеседованию
• Финальная защита и консультации

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