Продуктовый аналитик в IT

Введение в сферу IT

• Общий обзор сферы IT.
• Основные направления и специализации в IT.
• Взаимодействие различных специалистов в IT-проектах.
• Роль аналитики в современных IT-компаниях.
• Тенденции и будущее IT-индустрии.

Введение в продуктовую аналитику

• Роль продуктового аналитика в IT.
• Основные понятия и термины.
• Взаимодействие с командами разработки и маркетинга.
• Этапы анализа продукта.
• Различия между продуктовой и другими видами аналитики.

Что такое продукт?

• Определение продукта в контексте IT.
• Компоненты продукта: функционал, пользовательский интерфейс, технологии.
• Процесс создания продукта: от идеи до реализации.
• Роль аналитика в процессе создания продукта.
• Примеры успешных продуктов и их ключевые характеристики.

Unit-экономика

• Понятие и значение unit-экономики.
• Расчет ключевых показателей.
• Применение unit-экономики в анализе продукта.
• Примеры из реальной практики.
• Управление продуктом на основе данных.

Продуктовые метрики

• Основные продуктовые метрики.
• Метрики для различных типов продуктов.
• Анализ метрик и выводы для развития продукта.
• Сравнение метрик и их взаимосвязь.
• Как метрики влияют на решения по продукту.

Продуктовые метрики - Практика

• Практика использования метрик
• Применение методов сравнения и анализа метрик в практических заданиях

Сегментация целевой аудитории

• Понятие и цели сегментации.
• Методы сегментации.
• Применение сегментации в продуктовой аналитике.
• Примеры успешной сегментации.
• Ошибки при сегментации и как их избежать.

Построение гипотез и их тестирование

• Техники генерации гипотез.
• Методы тестирования гипотез.
• Анализ результатов тестирования.
• Примеры успешных и неуспешных гипотез.
• Как гипотезы влияют на развитие продукта.

Основы работы с таблицами

• Введение в Google Таблицы и Excel.
• Создание и форматирование таблиц.
• Основные функции и формулы.
• Импорт и экспорт данных.
• Шорткаты и улучшение эффективности работы.

Продвинутые функции и анализ данных

• Сложные формулы и функции.
• Сводные таблицы и их настройка.
• Условное форматирование для анализа данных.
• Автоматизация задач с помощью макросов.
• Работа с большими объемами данных.

Визуализация данных

• Основы создания графиков и диаграмм.
• Выбор подходящих типов визуализации.
• Настройка и кастомизация графиков.
• Интеграция с другими инструментами.
• Примеры эффективных отчетов и дашбордов.

Сценарии и моделирование

• Создание сценариев для анализа "что если".
• Использование данных для прогнозирования.
• Моделирование финансовых и экономических показателей.
• Работа с датами и временными рядами.
• Примеры применения в реальных проектах.

Совместная работа и безопасность данных

• Настройки доступа и совместная работа.
• Версионирование и история изменений.
• Защита данных и конфиденциальность.
• Интеграция с другими сервисами.
• Лучшие практики работы в команде.

Анализ ошибок и устранение проблем

• Распространенные ошибки при работе с таблицами.
• Диагностика и устранение ошибок в данных.
• Оптимизация производительности таблиц.
• Проверка данных на соответствие.
• Кейсы из практики и как их решали.

Пользовательский опыт и поведенческие факторы

• Анализ пользовательского опыта.
• Изучение поведенческих факторов.
• Инструменты для анализа UX.
• Связь UX с продуктовыми метриками.
• Примеры улучшения продукта через UX.

Продвинутые запросы SQL

• Подзапросы и их использование.
• Оконные функции.
• Работа с текстовыми и датскими функциями.
• Оптимизация запросов.
• Использование индексов и производительность баз данных.

SQL в аналитике

• Создание и использование представлений.
• Автоматизация отчетов с помощью SQL.
• Интеграция SQL с другими инструментами аналитики.
• Безопасность и управление доступом.
• Примеры аналитических запросов на реальных данных.

Проектная работа на SQL

• Планирование и постановка задачи.
• Разработка схемы базы данных.
• Реализация проекта: от создания таблиц до написания запросов.
• Тестирование и оптимизация.
• Презентация проекта и обратная связь.

Основы Python

• Введение в Python и его установка.
• Основные типы данных и операции.
• Управляющие конструкции: условия, циклы.
• Функции и модули.
• Работа с ошибками и исключениями.

Работа с библиотекой Pandas

• Введение в Pandas.
• Основные структуры данных: Series и DataFrame.
• Загрузка и сохранение данных.
• Операции с данными: фильтрация, сортировка, агрегация.
• Слияние и объединение данных.

Визуализация данных с Matplotlib и Seaborn

• Основы визуализации данных.
• Создание различных типов графиков.
• Настройка и стилизация графиков.
• Интеграция визуализаций с Pandas.
• Примеры визуализации реальных данных.

Основы SQL

• Введение в базы данных и SQL.
• Основные операции SQL: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE.
• Фильтрация и сортировка данных.
• Соединения таблиц: INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL JOIN.
• Группировка данных и агрегатные функции.

Анализ данных и статистика

• Статистический анализ данных.
• Работа с наборами данных.
• Применение статистических функций.
• Корреляция и регрессионный анализ.
• Примеры статистического анализа в продуктовой аналитике.

Машинное обучение для аналитиков

• Введение в машинное обучение.
• Обзор основных алгоритмов.
• Подготовка данных для моделей.
• Обучение и тестирование моделей.
• Примеры применения ML в продуктовой аналитике.

Проектная работа на Python

• Планирование и структурирование проекта.
• Работа в команде на GitHub.
• Реализация проекта: от идеи до прототипа.
• Тестирование и дебаггинг.
• Презентация проекта и обратная связь.

Основы статистики

• Введение в статистику.
• Описательная статистика: меры центральной тенденции и разброса.
• Вероятность и её основные понятия.
• Распределения вероятностей.
• Закон больших чисел и центральная предельная теорема.

Проверка статистических гипотез

• Типы статистических гипотез.
• Параметрические и непараметрические тесты.
• p-значения и уровни значимости.
• Мощность статистического теста.
• Примеры применения тестов в аналитике.

Корреляционный анализ

• Понятие корреляции и её виды.
• Примеры использования в анализе данных.

Регрессионный анализ

• Регрессионный анализ и его применение.
• Множественная регрессия.
• Диагностика регрессионных моделей.

Многомерный статистический анализ

• Факторный анализ.
• Кластерный анализ.
• Дискриминантный анализ.
• Методы снижения размерности: PCA.
• Примеры применения многомерного анализа.

Временные ряды и прогнозирование

• Основы анализа временных рядов.
• Стационарность и её тестирование.
• Модели ARIMA и сезонное моделирование.
• Прогнозирование временных рядов.
• Примеры прогнозирования в бизнесе и финансах.

А/В тестирование и экспериментальный дизайн

• Понятие А/В тестирования.
• Планирование и проведение экспериментов.
• Анализ результатов А/В тестов.
• Ошибки и подводные камни в А/В тестировании.
• Примеры успешных А/В тестов.

Основы работы с Tableau

• Введение в Tableau.
• Подключение к источникам данных.
• Основы создания визуализаций.
• Использование шаблонов и дашбордов.
• Публикация и деление визуализаций.

Продвинутые визуализации

• Создание сложных графиков и карт.
• Использование параметров и фильтров.
• Анимация данных.
• Встроенные функции анализа в Tableau.
• Кастомизация дашбордов под нужды пользователя.

Интеграция Tableau с другими инструментами

• Интеграция с SQL и Python.
• Автоматизация обновления данных.
• Использование Tableau в командной работе.
• Безопасность и управление доступом.
• Примеры решения бизнес-задач с помощью Tableau.

Проектная работа в Tableau

• Планирование и постановка задачи.
• Создание комплексных дашбордов.
• Работа с реальными данными.
• Тестирование и дебаггинг.
• Презентация проекта и обратная связь.

Ретроспектива. Подведение итогов

• Подведение итогов курса.
• Подготовка к презентации дипломных проектов.
• Рекомендации по подготовке презентаций и демонстрации результатов.

Пробное техническое собеседование

• Проведение пробного технического собеседования
• Ответы на вопросы студентов

Онлайн-занятие «Поиск работы в IT»

• Составление резюме и сервисы для создания резюме
• Создание и правильное оформление профиля в LinkedIn
• Составление мотивационного письма
• Работа с поиском вакансий на различных джоб-бордах
• Личные рекомендации Карьерного центра по поиску первой работы в IT

Защита итогового дипломного проекта

• Защита итогового дипломного проекта