Write Close
Close
Связаться с координатором курса
Мы будем рады ответить на все ваши вопросы!
Whatsapp
Mail
Phone
 
Аналитика цифрового
продукта
Программа повышения квалификации
c 22.04 по 19.06
Регистрация
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Кто такой аналитик цифрового продукта?
Продуктовый аналитик — это человек, который умеет работать с данными. Он может сказать, как лучше всего обращаться с набором данных, как эффективно получать знания, определить метрики, тестировать гипотезы по улучшению продукта, находить инсайты в имеющихся данных. Плотно взаимодействует с продуктовыми менеджерами, командой маркетологов и UX-исследователями.
Задачи курса
Вы научитесь:
  • выстраивать систему проактивной аналитики, дэшбордов и систем мониторинга
  • проводить АВ тесты и делать интерпретацию их результатов
  • анализировать продуктовые запуски через систему продуктовых метрик
  • строить модели по новым продуктам, участвовать в принятии data driven решений об их запуске




      • владеть инструментами извлечения, обработки, анализа и визуализации данных (Excel, SQL, Power BI/Tableau)
      • уметь работать с сервисами Google Analytics, Яндекс.Метрика и др.
      • использовать продуктовые метрики (конверсия, ARPPU, CAC, LTV)
      • презентовать результаты заказчику/команде/рынку (story telling на данных)

      Для кого курс?
      • для людей, которые хотят стать продуктовым аналитиками или для аналитиков с небольшим опытом работы
      • менеджеров продукта, которые хотят ставить задачи аналитикам и понимать, как работать с метриками
      • для бизнес и ИТ-специалистов, которые хотят повысить свою квалификацию в области продуктовой аналитики
      Основные блоки программы
      Обработка и анализ данных
      Написание запросов к БД на SQL, работа с данными на R/Python
      Продуктовая аналитика
      Метрики, когортный анализ, эксперименты и AB-тесты
      Веб-аналитика
      Работа с Яндекс.Метрика и Google Analytics
      BI-системы и визуализация данных
      Визуальная аналитика
      Преподаватели
      Ксения Стернина
      Директор департамента исследований,
      Mail.Ru Group
      Куратор направления UX в ВШЭ. Директор департамента исследований в Mail.Ru Group (Почта, ВК, медиапроекты, commerce, игры и пр). Ex-исследователь в компании Google. Ведет блог на Medium и помогает компаниям строить UX-отделы. Преподаватель ВШЭ, Британки, МФТИ, Нетологии, Coursera.
      Алексей Копылов
      Консультант,
      RBU
      18 лет экспертизы в области UX. 5 лет экспертизы в области CX. Ex-global director компании Wargaming, ex-head of UX отдела цифрового маркетинга компании Kaspersky Lab, консультант RBU в области UX/CX и методики CJM. Перевод профессиональных книг Алана Купера , Расса Унгера, Дж. Гарретта. Преподавание в МФТИ, Нетологии, Британской высшей школе дизайна, МГУ, Высшей школе экономики.
      Митя Осадчук
      Креативный директор,
      Mail.Ru Group
      Эксперт в области дизайна. Создавал цифровые продукты во многих сферах: участвовал в разработке измерительных приборов и ювелирных изделий, сайтов правительства и либеральных радиостанций, интерфейсов и приложений, проектов для маленьких стартапов и брендов с многомиллионной аудиторией. Преподаватель Британки, Бауманки, Нетологии, Coursera.
      Анна Ошарова
      Руководитель продуктовых
      сервисов, FL.ru
      Возглавляла комплекс работ по продуктовому-маркетингу в ЦИАН, работала в продуктовой команде Почты Mail.Ru (Бонус Mail.Ru, направление Ценная почта). На протяжении полутора лет работала над краудфандинговой платформой Boomstarter (аналог Kickstarter в России), вместе с командой основателей работала над запуском и развитием краудфандинга в России с нуля
      Юлия Кожухова
      Ведущий UX исследователь,
      Юла
      Специалист в области изучения эмоций и связи эмоций с когнитивными процессами. Преподаватель кафедры общей психологи института общественных наук РАНХиГС. Кандидат психологических наук. Senior UX исследователь в в e-com проекте Юла
      Дмитрий Капаев
      Исследователь, сервис-дизайнер
      и сооснователь, Useful
      7 лет помогает компаниям создавать и продавать цифровые продукты. Среди клиентов: Яндекс, Лаборатория Касперского, Profi.ru, KPMG, Рыбаков Фонд и др. Преподаватель в Британской Высшей Школе Дизайна
      Юлия Кингсеп
      Ведущий UX исследователь,
      Mail.ru Group
      Специалист в юзабилити-тестировании: очные/удаленные, модерируемые/немодерируемые, тестирование прототипов (в том числе RITE), парные тесты (coaching, teaching) и партизанские. А еще плейтесты, глубинные интервью, фокус-группы, дневниковые и полевые исследования.
      Глаша Попова
      UX-исследователь,
      Банк «Точка»
      Эксперт в области UX и менеджмента исследований и отношения с заказчиком. Kilograpp Studio (Asmo Media Group) — менеджер проектов в мобильной разработке.
      Яна Петрова
      UX-researcher,
      Юла
      Исследователь медицинского ПО (ML) на базе магистратуры МГТУ им. Н.Э. Баумана.
      Дарья Шаклеева
      UX-исследователь,
      Mail.Ru Group
      Клинический психофизиолог. Работала в сфере психофизиологических исследований. Сейчас исследователь в юзабилити-лаборатории Mail.Ru.
      Мария Амирханян
      UX-исследователь,
      Mail.Ru Group
      Эксперт в области юзабилити-тестирования, RITE, глубинных интервью.
      Дарья Орлова
      Руководитель отдела аналитики, Фабрика Юзабилити"
      C 2002 года работает в сфере исследований пользователей. С 2015 года - руководитель отдела аналитики в компании "Фабрика Юзабилити", которая занимается разработкой ПО для проведения удаленных исследований (как модерируемых, так и немодерируемых).
      Программа курса
      Начало 22 апреля 2019 года
      23 апреля
      23 апреля
      Введение в продуктовую аналитику. Работа аналитика по продукту
      Елена Серегина
      Вводная лекция. Задачи аналитика по продукту.
      25 апреля
      25 апреля
      Введение в продуктовую аналитику. Взаимодействие продакт-менеджера и аналитика
      Денис Пушкин
      Как ставить задачи аналитику.
      27 апреля
      27 апреля
      Введение в базы данных, DWH, аналитические хранилища и SQL
      Дмитрий Широков
      30 апреля
      30 апреля
      SQL (включая оптимизацию запросов, joins, unions)
      Дмитрий Широков
      2 мая
      2 мая
      Основы языка Python/R для аналитики (стандартные библиотеки + itertools, urllib, lxml)
      Сергей Магидович
      4 мая
      4 мая
      Метрики
      Елена Серегина
      Все метрики по продукту
      7 мая
      7 мая
      Анализ и визуализация данных в Python/R (ipython, pandas, matplotlib, scipy)
      ??
      Все метрики по продукту
      9 мая
      9 мая
      Оконные и агрегационные функции в SQL или Python
      Основы bash, git, curl, crone, screen (или аналогов)
      Дмитрий Широков, Сергей Магидович
      Основы ML для аналитики и обзор библиотек Python/R
      ??
      Кластеризация пользователей и событий
      ?
      Основы статистики для аналитики и обзор библиотек Python/R
      Дима Шемятихин / Искандер
      А/Б тесты. Эксперименты
      Серёгина /Шемятихин / Искандер
      Экономика продукта
      Елена Серегина
      Юнит-экономика
      Владислав Прищепов (Яндекс/Едадил)
      Работа с Яндекс. Метрикой и GA
      Сергей Захарченко
      Мониторинги и расследование аномалий
      Линев/Бубнова
      Основы работы с тренировочной BI системой
      ?
      Законы визуализации данных
      Темлянцев/ Серёгина
      Визуальная аналитика
      Серегина
      Когортный анализ
      Владислав Прищепов, Елена Серегина
      Дополнительные библиотеки и программы для аналитики (Google Sheets, Gephi, pygephi, Casullimpact, Fullstory, Толока)
      Стоимость и форма обучения
      Стоимость
      98 000 руб

      Вы можете оплатить курс несколькими платежами
      по индивидуальному графику
      Форма обучения
      График занятий:
      2 будних дня 18:45 — 21:35
      Суббота 10:30 — 16:30

      Длительность курса:
      с 08.04.19 до 19.06.19
      (128 акад. часов)
      Диплом
      По окончанию курса выдается удостоверение о повышении квалификации установленного образца Высшей школы экономики
      Регистрация
      на курс
      Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности.
      Контакты
      Москва
      ул. Трифоновская, д. 57, стр.1. Высшая школа
      бизнес-информатики НИУ-ВШЭ