В этом модуле Вы познакомитесь с профессией аналитика данных, поймёте, какие задачи он решает в современных компаниях и как данные помогают принимать эффективные бизнес-решения. Разберёте полный жизненный цикл аналитической задачи — от появления бизнес-проблемы до подготовки выводов и рекомендаций для заказчика.

— Узнаете, какую роль Data Analyst играет в продуктовых, IT- и корпоративных командах

— Разберётесь в отличиях между Data Analyst, Data Scientist и BI Analyst, а также поймёте, какую специализацию выбрать

— Изучите жизненный цикл аналитической задачи: сбор требований, получение данных, анализ, визуализация и презентация результатов

— Научитесь правильно формулировать бизнес-задачи и переводить их в аналитические вопросы

— Познакомитесь с типичными задачами аналитика: анализ продаж, пользователей, маркетинга, финансов и операционных процессов

— Узнаете, как взаимодействуют аналитики с разработчиками, менеджерами продуктов, руководителями и другими подразделениями компании

— Рассмотрите реальные примеры применения аналитики для принятия управленческих решений и повышения эффективности бизнеса

— Поймёте, какие навыки и инструменты необходимо освоить, чтобы начать карьеру аналитика данных

Освоите инструменты, которые ежедневно используют аналитики данных в работе. Научитесь эффективно организовывать проекты, работать с системами контроля версий, использовать командную строку Linux, запускать приложения в Docker и выполнять анализ данных в интерактивной среде Jupyter Notebook.

— Изучите основы Git и научитесь отслеживать изменения в проектах, создавать коммиты и работать с историей версий

— Освоите GitHub для хранения проектов, совместной работы в команде и управления репозиториями

— Познакомитесь с основными командами Linux, научитесь работать с файловой системой, терминалом и автоматизировать повседневные задачи

— Разберётесь с принципами работы Docker, научитесь запускать контейнеры и создавать воспроизводимое окружение для анализа данных

— Освоите Jupyter Notebook как основную среду разработки аналитика для написания кода, анализа данных, визуализации результатов и оформления исследований

— Узнаете, как организовать рабочее пространство аналитика и использовать современные инструменты для эффективной индивидуальной и командной работы

Освоите язык SQL — основной инструмент аналитика данных для работы с реляционными базами данных. Научитесь извлекать, фильтровать, сортировать и агрегировать данные, формируя запросы для решения реальных бизнес-задач и подготовки аналитических отчетов.

— Изучите синтаксис SQL и научитесь составлять запросы для получения данных из таблиц с помощью оператора SELECT

— Освоите фильтрацию данных с использованием WHERE, научитесь работать с условиями, диапазонами, списками и шаблонами поиска

— Научитесь группировать данные с помощью GROUP BY и рассчитывать агрегатные показатели: количество, сумму, среднее, минимум и максимум

— Изучите оператор HAVING для фильтрации результатов после выполнения группировки и построения сложных аналитических запросов

— Освоите сортировку данных с помощью ORDER BY и научитесь подготавливать результаты для отчетов и визуализации

— Познакомитесь с типовыми задачами аналитика, решаемыми средствами SQL: анализ продаж, клиентов, финансовых показателей и пользовательской активности

— Научитесь самостоятельно писать SQL-запросы различной сложности и применять их для решения практических задач на реальных наборах данных

Перейдёте на продвинутый уровень владения SQL и научитесь писать сложные высокопроизводительные запросы, которые ежедневно используются аналитиками данных, BI-специалистами и Data Engineers. Освоите современные возможности SQL для анализа больших объёмов данных и оптимизации работы с базами данных.

— Научитесь объединять данные из нескольких таблиц с помощью различных типов JOIN (INNER, LEFT, RIGHT, FULL), анализируя информацию из разных источников

— Освоите Common Table Expressions (CTE) для построения читаемых, модульных и легко сопровождаемых SQL-запросов

— Изучите оконные функции и научитесь рассчитывать ранги, накопительные суммы, скользящие показатели, процентили и выполнять анализ без потери детализации данных

— Освоите использование вложенных запросов и коррелированных подзапросов для решения сложных аналитических задач

— Научитесь анализировать планы выполнения запросов, выявлять узкие места и оптимизировать SQL-код для работы с большими объёмами данных

— Познакомитесь с принципами построения эффективных запросов, использования индексов и минимизации времени выполнения операций

— Решите практические задачи, основанные на реальных бизнес-кейсах: анализ продаж, клиентов, финансовых показателей, продуктовой аналитики и пользовательского поведения

— Научитесь писать профессиональный SQL-код, соответствующий требованиям современных компаний и технических интервью на позиции Data Analyst

Познакомитесь с современными системами управления базами данных, используемыми в аналитике и обработке больших данных. Научитесь работать с реляционными и NoSQL-базами данных, выбирать подходящую СУБД под конкретные задачи и эффективно хранить, извлекать и анализировать информацию.

— Освоите PostgreSQL — одну из самых популярных реляционных СУБД, научитесь создавать базы данных, таблицы, индексы и работать с данными с помощью SQL

— Познакомитесь с ClickHouse — высокопроизводительной аналитической СУБД для обработки больших объёмов данных и построения быстрых аналитических отчётов

— Изучите особенности колоночных баз данных, принципы хранения информации и преимущества ClickHouse при решении аналитических задач

— Освоите основы работы с MongoDB и познакомитесь с документоориентированным подходом хранения данных в NoSQL-системах

— Научитесь понимать различия между реляционными и NoSQL-базами данных, выбирать подходящую технологию под конкретную задачу

— Изучите основные операции создания, изменения, поиска и удаления данных в различных типах СУБД

— Рассмотрите реальные сценарии использования PostgreSQL, ClickHouse и MongoDB в аналитических системах, корпоративных приложениях и Big Data-проектах

— Закрепите полученные знания на практических заданиях, работая с реальными базами данных и аналитическими кейсами

Освоите основы проектирования эффективных баз данных и научитесь создавать структуры хранения информации, обеспечивающие высокую производительность, надежность и удобство дальнейшего анализа. Познакомитесь с принципами оптимизации хранения данных и инструментами, используемыми при разработке современных информационных систем.

— Изучите принципы проектирования реляционных баз данных и научитесь создавать логичную структуру хранения информации

— Освоите нормализацию данных, познакомитесь с нормальными формами и научитесь устранять избыточность и аномалии при хранении данных

— Научитесь проектировать связи между таблицами, использовать первичные и внешние ключи для обеспечения целостности данных

— Разберётесь с принципами работы индексов, узнаете, как они ускоряют выполнение SQL-запросов и в каких случаях их использование наиболее эффективно

— Освоите создание и использование представлений (Views) для упрощения сложных запросов, ограничения доступа к данным и повторного использования SQL-кода

— Познакомитесь с материализованными представлениями, научитесь применять их для ускорения аналитических запросов и работы с большими объёмами данных

— Рассмотрите влияние структуры базы данных на производительность системы и научитесь выбирать оптимальные подходы к хранению информации

— Закрепите знания на практических заданиях, спроектировав собственную базу данных и оптимизировав её для решения реальных аналитических задач

Научитесь подготавливать данные к анализу, устраняя ошибки, пропущенные значения и другие проблемы, которые встречаются практически в любом реальном проекте. Освоите современные методы очистки данных и сможете превращать "сырые" данные в качественный набор, готовый для анализа, построения отчетов и моделей.

— Изучите причины возникновения некачественных данных и поймёте, как они влияют на результаты анализа и принятие бизнес-решений

— Освоите методы работы с пропущенными значениями (Missing Values): удаление, заполнение, интерполяцию и выбор оптимального подхода в зависимости от задачи

— Научитесь находить и устранять дубликаты, предотвращая искажение статистики и аналитических показателей

— Познакомитесь с выбросами (Outliers), изучите причины их появления и методы обнаружения с использованием статистических и визуальных подходов

— Научитесь принимать решения о сохранении, корректировке или удалении аномальных значений в зависимости от бизнес-контекста

— Освоите инструменты Pandas для автоматизации процессов очистки данных и подготовки аналитических датасетов

— Познакомитесь с лучшими практиками проверки качества данных перед проведением анализа и построением дашбордов

— Закрепите полученные знания на практических заданиях, очистив реальные наборы данных и подготовив их для дальнейшего анализа

Научитесь преобразовывать исходные данные в информативные признаки, которые позволяют глубже анализировать данные и получать более точные результаты. Освоите методы Feature Engineering, используемые аналитиками данных и специалистами по машинному обучению при подготовке данных к анализу и построению моделей.

— Изучите принципы Feature Engineering и поймёте, как создание новых признаков позволяет повысить качество анализа и эффективность дальнейшей обработки данных

— Научитесь создавать производные признаки на основе существующих данных, объединяя, преобразуя и рассчитывая новые показатели

— Освоите работу с датами и временем: извлечение года, месяца, дня недели, квартала, часа, праздничных периодов, интервалов и других временных характеристик

— Научитесь выполнять обработку строковых данных: поиск, замену, разбиение, объединение, очистку текста и извлечение необходимой информации

— Познакомитесь с методами кодирования категориальных признаков и подготовки текстовых данных для последующего анализа

— Научитесь автоматизировать создание признаков с использованием возможностей библиотеки Pandas и встроенных функций Python

— Рассмотрите реальные примеры подготовки данных для аналитических отчетов, продуктовой аналитики и задач машинного обучения

— Закрепите полученные знания на практических заданиях, создав собственные информативные признаки для реальных наборов данных

Освоите исследовательский анализ данных (Exploratory Data Analysis, EDA) — один из ключевых этапов работы аналитика. Научитесь изучать структуру данных, выявлять закономерности, находить скрытые зависимости и визуализировать результаты, превращая большие объёмы информации в понятные бизнес-выводы.

— Изучите принципы исследовательского анализа данных и поймёте, какие задачи он помогает решать перед построением отчетов и принятием бизнес-решений

— Научитесь проводить комплексный анализ набора данных: изучать распределения, основные статистики, структуру признаков и качество данных

— Освоите методы поиска закономерностей, скрытых взаимосвязей и аномалий, позволяющих лучше понять исследуемые процессы

— Познакомитесь с анализом корреляций между признаками, научитесь определять силу и направление взаимосвязей между переменными

— Освоите построение различных типов визуализаций: гистограмм, диаграмм рассеяния, boxplot, heatmap, линейных и столбчатых графиков для исследования данных

— Научитесь использовать библиотеки Matplotlib и Seaborn для создания профессиональных аналитических графиков и интерактивных исследований

— Освоите интерпретацию результатов EDA и научитесь формулировать выводы, подтвержденные данными, для дальнейшего принятия управленческих решений

— Закрепите навыки на практических кейсах, выполнив полный исследовательский анализ реальных наборов данных и подготовив аналитические выводы по результатам исследования

Освоите продвинутые инструменты Microsoft Excel для подготовки, преобразования и анализа данных. Научитесь автоматизировать повторяющиеся операции, объединять информацию из разных источников, строить сводные отчеты и выполнять сложные аналитические расчеты без программирования.

— Научитесь загружать данные из Excel-файлов, CSV, папок, баз данных и других источников с помощью Power Query

— Освоите очистку и преобразование данных в Power Query: изменение типов, удаление ошибок и дубликатов, заполнение пропусков, разделение и объединение столбцов

— Научитесь объединять таблицы с помощью операций Merge и Append, создавая единые аналитические наборы данных из нескольких источников

— Освоите создание обновляемых запросов и сможете автоматизировать подготовку регулярной отчетности без повторения ручных операций

— Научитесь создавать и настраивать сводные таблицы для быстрого анализа продаж, клиентов, финансовых и операционных показателей

— Освоите группировку, сортировку, фильтрацию, вычисляемые поля, срезы и временные шкалы для построения интерактивных отчетов

— Изучите продвинутые формулы Excel: логические, текстовые, статистические функции, функции работы с датами, условные вычисления и обработку ошибок

— Научитесь использовать функции поиска и объединения данных, включая ВПР, ИНДЕКС, ПОИСКПОЗ, ПРОСМОТРX и динамические массивы

— Закрепите полученные знания на практических заданиях, подготовив автоматизированный аналитический отчет и интерактивный Excel-дашборд

Получите фундаментальные знания по теории вероятностей, необходимые каждому аналитику данных. Научитесь понимать случайные процессы, работать с вероятностными моделями и объяснять поведение данных с помощью математических закономерностей, лежащих в основе современной аналитики, статистики и машинного обучения.

— Изучите основные понятия теории вероятностей и поймёте, как случайность описывается математическими моделями

— Познакомитесь с наиболее распространёнными распределениями случайных величин: нормальным, биномиальным, равномерным, Пуассона, экспоненциальным и другими, а также научитесь понимать области их применения

— Научитесь рассчитывать вероятности событий, математическое ожидание, дисперсию и другие ключевые характеристики случайных величин

— Изучите Закон больших чисел и поймёте, почему при увеличении количества наблюдений выборочные показатели стремятся к истинным характеристикам генеральной совокупности

— Освоите Центральную предельную теорему и узнаете, почему средние значения выборок при достаточно большом объёме данных подчиняются нормальному распределению независимо от исходного распределения

— Научитесь применять вероятностные модели для анализа данных, оценки рисков, проверки гипотез и интерпретации результатов исследований

— Познакомитесь с практическими примерами использования теории вероятностей в продуктовой аналитике, A/B-тестировании, прогнозировании и анализе поведения пользователей

— Закрепите полученные знания на практических задачах и симуляциях в Python, визуализируя вероятностные процессы и подтверждая изученные математические закономерности экспериментально

Освоите основные методы математической статистики и научитесь описывать данные с помощью числовых показателей. Поймёте, как оценивать типичные значения, разброс и устойчивость показателей, сравнивать группы данных и корректно интерпретировать результаты статистического анализа.

— Изучите основные задачи математической статистики и поймёте, как статистические показатели помогают превращать наборы наблюдений в понятные аналитические выводы

— Научитесь рассчитывать и интерпретировать среднее арифметическое, а также определять, насколько корректно оно характеризует данные в зависимости от их распределения

— Освоите медиану как устойчивую характеристику центрального значения и поймёте, почему она может быть информативнее среднего при наличии выбросов и асимметричных распределений

— Научитесь сравнивать среднее и медиану, выявлять асимметрию данных и выбирать подходящий показатель для конкретной аналитической задачи

— Изучите дисперсию и поймёте, как она отражает степень разброса наблюдений относительно среднего значения

— Освоите стандартное отклонение и научитесь использовать его для оценки изменчивости показателей в понятных единицах измерения

— Научитесь сравнивать распределения и группы данных по их центральным значениям и разбросу, выявляя стабильные и нестабильные показатели

— Познакомитесь с влиянием выбросов на статистические характеристики и научитесь избегать ошибочных выводов при интерпретации результатов

— Закрепите полученные знания на практических заданиях в Python и Excel, рассчитывая статистические показатели для реальных бизнес-данных

Научитесь проверять статистические гипотезы и принимать обоснованные решения на основе данных. Освоите основные статистические тесты, используемые аналитиками для сравнения групп, оценки различий между показателями и определения того, являются ли обнаруженные изменения реальными или могли возникнуть случайно.

— Изучите логику проверки статистических гипотез и научитесь формулировать нулевую и альтернативную гипотезы для аналитических и бизнес-задач

— Разберётесь с уровнем значимости, p-value, статистической мощностью и ошибками первого и второго рода

— Освоите t-test и научитесь сравнивать средние значения одной или двух выборок, включая независимые и связанные наблюдения

— Научитесь проверять условия применения t-test: независимость наблюдений, нормальность распределения и однородность дисперсий

— Освоите χ²-test и сможете проверять соответствие наблюдаемых данных ожидаемому распределению, а также выявлять зависимости между категориальными признаками

— Изучите дисперсионный анализ ANOVA и научитесь сравнивать средние значения сразу в нескольких группах

— Поймёте, почему после ANOVA могут потребоваться дополнительные post-hoc-тесты для определения конкретных групп, между которыми существуют различия

— Научитесь выбирать подходящий статистический тест в зависимости от типа данных, количества групп и условий исследуемой задачи

— Закрепите полученные знания на практических кейсах в Python, проверяя гипотезы о продажах, конверсии, поведении пользователей и эффективности бизнес-изменений

Освоите методологию проведения A/B-тестирования и научитесь принимать продуктовые решения на основе экспериментальных данных. Узнаете, как правильно проектировать эксперименты, выбирать ключевые метрики, анализировать результаты и определять, действительно ли изменения улучшают продукт или полученный эффект является случайным.

— Изучите принципы A/B-тестирования и поймёте, какие задачи оно решает в продуктовой аналитике, маркетинге и развитии цифровых сервисов

— Научитесь проектировать дизайн эксперимента: формулировать гипотезы, определять целевую аудиторию, выбирать контрольную и тестовую группы

— Освоите принципы случайного распределения пользователей, определения объёма выборки и расчёта продолжительности эксперимента

— Научитесь выбирать ключевые метрики эксперимента: целевые (Primary), дополнительные (Secondary) и защитные (Guardrail Metrics)

— Изучите способы оценки результатов эксперимента с использованием доверительных интервалов, p-value и статистической значимости

— Научитесь интерпретировать результаты A/B-тестов, отличать реальные улучшения от случайных колебаний и принимать обоснованные продуктовые решения

— Познакомитесь с распространёнными ошибками проведения A/B-тестирования: преждевременная остановка эксперимента, множественные проверки гипотез, смещение выборки и влияние внешних факторов

— Рассмотрите реальные кейсы проведения экспериментов в цифровых продуктах, интернет-магазинах, мобильных приложениях и маркетинговых кампаниях

— Закрепите знания на практических заданиях в Python, самостоятельно проведя полный цикл A/B-тестирования — от подготовки данных до статистического анализа и принятия бизнес-решения

Освоите Tableau — одну из самых популярных платформ для визуализации данных и построения интерактивных аналитических дашбордов. Научитесь создавать профессиональные отчеты, объединять различные визуализации в единые панели мониторинга и презентовать результаты анализа данных в понятном для бизнеса виде.

— Познакомитесь с интерфейсом Tableau, изучите основные элементы рабочей среды и научитесь подключаться к различным источникам данных

— Освоите создание разнообразных визуализаций: столбчатых и линейных графиков, диаграмм рассеяния, тепловых карт, картографических визуализаций и других аналитических представлений

— Научитесь использовать фильтры, параметры, вычисляемые поля и группировки для построения гибких интерактивных отчетов

— Освоите создание Dashboard, объединяя несколько визуализаций в единую аналитическую панель с возможностью интерактивного взаимодействия пользователей

— Научитесь проектировать удобные и информативные дашборды, соблюдая принципы визуальной аналитики и эффективной подачи информации

— Изучите механизм Stories и научитесь создавать последовательные аналитические презентации, объясняющие выводы исследования шаг за шагом

— Освоите публикацию, совместную работу и распространение дашбордов через Tableau Server и Tableau Public

— Познакомитесь с лучшими практиками визуализации данных, выбором подходящих типов графиков и созданием понятных бизнес-отчетов для различных категорий пользователей

— Закрепите полученные знания на практических проектах, разработав полноценный интерактивный Dashboard и Story для анализа реальных бизнес-данных

Освоите Power BI — одну из ведущих BI-платформ для бизнес-аналитики и визуализации данных. Научитесь подключаться к различным источникам информации, подготавливать данные с помощью Power Query, строить модели данных, создавать вычисления на языке DAX и разрабатывать интерактивные аналитические дашборды корпоративного уровня.

— Познакомитесь с интерфейсом Power BI Desktop, изучите основные компоненты платформы и научитесь подключаться к различным источникам данных: Excel, CSV, SQL-базам данных, API и облачным сервисам

— Освоите Power Query и научитесь очищать, преобразовывать и объединять данные: удалять дубликаты, изменять типы данных, объединять таблицы, создавать вычисляемые столбцы и автоматизировать подготовку данных

— Изучите язык DAX (Data Analysis Expressions) и научитесь создавать вычисляемые столбцы, меры (Measures) и сложные аналитические показатели для решения бизнес-задач

— Освоите работу с функциями DAX для вычисления агрегатов, накопительных итогов, временной аналитики, процентных изменений и сравнительного анализа показателей

— Научитесь проектировать модели данных, устанавливать связи между таблицами, понимать различия между схемами «звезда» и «снежинка» и создавать эффективную архитектуру аналитической модели

— Освоите построение интерактивных дашбордов с использованием различных типов визуализаций, фильтров, срезов и механизмов детализации (Drill Down)

— Научитесь оптимизировать модели данных и DAX-запросы для повышения производительности отчетов при работе с большими объёмами информации

— Познакомитесь с публикацией отчетов в Power BI Service, настройкой совместного доступа, автоматическим обновлением данных и организацией корпоративной аналитики

— Закрепите полученные знания на практических проектах, разработав полноценную BI-систему с автоматической загрузкой данных, моделью данных, вычислениями на DAX и интерактивным аналитическим дашбордом

Освоите Apache Superset — современную open-source платформу для бизнес-аналитики и визуализации данных. Научитесь подключать различные источники данных, создавать интерактивные дашборды, публиковать аналитические отчеты и организовывать совместную работу команд с единой системой корпоративной аналитики.

— Познакомитесь с архитектурой Apache Superset, изучите интерфейс платформы и основные инструменты для построения аналитических решений

— Научитесь подключать различные источники данных: PostgreSQL, ClickHouse, MySQL, Greenplum, Snowflake, Trino, Apache Hive и другие СУБД и аналитические платформы

— Освоите создание виртуальных датасетов, настройку SQL-запросов и подготовку данных для последующей визуализации

— Научитесь строить разнообразные интерактивные визуализации: линейные графики, столбчатые диаграммы, круговые диаграммы, тепловые карты, таблицы, KPI-индикаторы, географические карты и другие типы аналитических отчетов

— Освоите разработку комплексных Dashboard, объединяя несколько визуализаций в единую аналитическую панель с фильтрами, интерактивными элементами и механизмами детализации данных

— Научитесь использовать встроенный SQL Lab для написания, тестирования и сохранения SQL-запросов непосредственно в интерфейсе Apache Superset

— Изучите механизмы совместной работы: управление пользователями, ролями и правами доступа, публикацию дашбордов, организацию общего доступа и коллективную работу аналитических команд

— Познакомитесь с настройкой автоматического обновления данных, экспортом отчетов, интеграцией с корпоративной инфраструктурой и лучшими практиками построения BI-систем на базе Apache Superset

— Закрепите полученные знания на практическом проекте, разработав полноценную систему бизнес-аналитики с подключением к реальной базе данных, интерактивными дашбордами и разграничением доступа для пользователей

Научитесь создавать эффективные визуализации данных, которые помогают быстро выявлять закономерности и принимать управленческие решения. Освоите принципы информационного дизайна, научитесь выбирать правильные типы графиков, использовать цветовые схемы, строить понятную инфографику и разрабатывать KPI-дашборды для бизнеса.

— Изучите лучшие практики визуализации данных и поймёте, как сделать отчёты понятными, информативными и удобными для восприятия различными категориями пользователей

— Научитесь выбирать наиболее подходящие типы графиков и диаграмм в зависимости от характера данных и аналитической задачи: сравнение, динамика, структура, распределение и взаимосвязи

— Освоите принципы работы с цветовыми схемами, научитесь использовать цвет для акцентирования внимания, кодирования информации и повышения читаемости аналитических отчетов

— Изучите основы построения инфографики, научитесь сочетать графики, текстовые элементы, иконки и визуальные акценты для эффективной передачи информации

— Освоите разработку KPI-панелей, научитесь рассчитывать и визуализировать ключевые показатели эффективности бизнеса, продукта, маркетинга и продаж

— Научитесь создавать интерактивные аналитические дашборды с использованием фильтров, детализации данных (Drill Down), условного форматирования и элементов навигации

— Познакомитесь с распространёнными ошибками визуализации данных: перегруженность графиков, некорректный выбор диаграмм, неудачные цветовые решения и способы их устранения

— Изучите принципы построения управленческой отчетности для различных уровней пользователей: руководителей, аналитиков, продуктовых команд и топ-менеджмента

— Закрепите полученные знания на практических проектах, разработав профессиональный аналитический дашборд с системой KPI, инфографикой и визуализациями, соответствующими современным стандартам BI-аналитики

Освоите ключевые продуктовые метрики, позволяющие оценивать активность пользователей, вовлеченность аудитории и успешность развития цифровых продуктов. Научитесь рассчитывать основные показатели, анализировать поведение пользователей и принимать продуктовые решения на основе данных.

— Познакомитесь с системой продуктовых метрик и поймёте, как они используются для оценки эффективности веб-сервисов, мобильных приложений и цифровых продуктов

— Изучите метрику DAU (Daily Active Users) и научитесь рассчитывать количество ежедневных активных пользователей, анализируя ежедневную вовлеченность аудитории

— Освоите метрику WAU (Weekly Active Users), научитесь оценивать недельную активность пользователей и отслеживать динамику использования продукта

— Изучите метрику MAU (Monthly Active Users), которая позволяет оценивать размер активной пользовательской базы и долгосрочную популярность продукта

— Научитесь рассчитывать Sticky Factor (коэффициент вовлеченности) и использовать его для оценки того, насколько регулярно пользователи возвращаются в продукт

— Освоите анализ взаимосвязи между DAU, WAU и MAU, научитесь выявлять изменения пользовательской активности, сезонность и признаки роста или снижения вовлеченности

— Познакомитесь с дополнительными продуктовыми метриками: Session Length, Retention, Churn Rate, Conversion Rate, ARPU, LTV и другими показателями эффективности цифровых продуктов

— Научитесь строить аналитические дашборды с продуктовыми метриками, визуализировать динамику пользовательской активности и готовить отчеты для продуктовых команд и руководства

— Закрепите полученные знания на практических кейсах, самостоятельно рассчитав продуктовые метрики по реальным данным пользователей и сформулировав рекомендации по развитию продукта на основе проведенного анализа

Освоите анализ пользовательских воронок и научитесь выявлять этапы, на которых пользователи покидают продукт. Научитесь рассчитывать конверсию между шагами, находить узкие места пользовательского пути и формулировать рекомендации по повышению эффективности продукта и бизнес-процессов.

— Познакомитесь с понятием пользовательской воронки (Conversion Funnel) и поймёте, как она применяется для анализа поведения пользователей в цифровых продуктах

— Научитесь проектировать воронки для различных сценариев: регистрация, оформление заказа, оформление подписки, прохождение обучения, использование мобильных приложений и других бизнес-процессов

— Освоите расчёт конверсии между этапами воронки, научитесь определять эффективность каждого шага и оценивать общую результативность пользовательского пути

— Изучите методы Drop-off Analysis и научитесь выявлять этапы, на которых пользователи чаще всего прекращают взаимодействие с продуктом

— Научитесь анализировать причины снижения конверсии: сложный пользовательский интерфейс, технические ошибки, неудобные сценарии взаимодействия, длительные процессы регистрации или оформления заказа

— Освоите сегментацию воронок по различным признакам: источникам трафика, устройствам, регионам, новым и постоянным пользователям, маркетинговым кампаниям и другим параметрам

— Научитесь визуализировать воронки продаж и пользовательские сценарии с помощью BI-инструментов, создавая понятные аналитические отчёты и дашборды

— Познакомитесь с использованием анализа воронок совместно с A/B-тестированием и продуктовыми метриками для оценки эффективности изменений в продукте

— Закрепите полученные знания на практических кейсах, самостоятельно построив пользовательские воронки, рассчитав конверсии, выявив точки потери пользователей и подготовив рекомендации по оптимизации продукта

Освоите когортный анализ — один из ключевых инструментов продуктовой аналитики, позволяющий оценивать поведение пользователей во времени. Научитесь анализировать удержание аудитории, рассчитывать показатели оттока и пожизненной ценности клиента, выявлять причины изменения пользовательского поведения и принимать решения, направленные на рост продукта.

— Познакомитесь с понятием когортного анализа и научитесь формировать когорты пользователей по дате регистрации, первой покупке, источнику привлечения, маркетинговой кампании и другим признакам

— Освоите расчёт и анализ метрики Retention, научитесь оценивать удержание пользователей на различных временных интервалах и выявлять эффективность продукта в долгосрочной перспективе

— Изучите показатель Churn (отток пользователей), научитесь рассчитывать коэффициент оттока, определять причины ухода клиентов и оценивать влияние различных факторов на потерю аудитории

— Освоите расчёт метрики LTV (Lifetime Value), научитесь определять пожизненную ценность клиента и использовать её для оценки эффективности маркетинга и развития продукта

— Научитесь анализировать взаимосвязь между Retention, Churn и LTV, выявлять закономерности пользовательского поведения и определять наиболее ценные сегменты аудитории

— Освоите построение когортных таблиц и тепловых карт, позволяющих наглядно отслеживать изменение пользовательской активности и удержания во времени

— Научитесь проводить сегментацию когорт по каналам привлечения, регионам, устройствам, тарифам и другим параметрам для поиска наиболее эффективных стратегий развития продукта

— Познакомитесь с использованием когортного анализа совместно с продуктовыми метриками, A/B-тестированием и анализом воронок для комплексной оценки эффективности цифрового продукта

— Закрепите полученные знания на практических кейсах, самостоятельно построив когортный анализ по реальным данным пользователей, рассчитав показатели Retention, Churn и LTV и подготовив рекомендации по повышению удержания и прибыльности продукта

Освоите методы сегментации пользователей, позволяющие глубже понимать аудиторию продукта и принимать решения на основе данных. Научитесь выделять группы пользователей по их ценности и поведению, применять RFM-анализ, исследовать пользовательские сценарии и разрабатывать персонализированные стратегии взаимодействия с клиентами.

— Познакомитесь с основными принципами сегментации пользователей и поймёте, как разделение аудитории помогает повышать эффективность продукта, маркетинга и продаж

— Освоите методику RFM-анализа (Recency, Frequency, Monetary), научитесь рассчитывать показатели давности, частоты и объёма покупок для оценки ценности клиентов

— Научитесь выделять ключевые сегменты пользователей: VIP-клиентов, лояльных покупателей, новых пользователей, потенциально уходящих клиентов и неактивную аудиторию

— Изучите методы поведенческого анализа, научитесь исследовать действия пользователей, последовательность событий, сценарии использования продукта и закономерности взаимодействия с сервисом

— Освоите анализ пользовательских событий, частоты использования функций продукта, времени активности и других поведенческих характеристик для построения качественных сегментов

— Научитесь применять персонализацию на основе аналитики данных: формировать индивидуальные предложения, рекомендации, маркетинговые кампании и продуктовые сценарии для различных категорий пользователей

— Познакомитесь с методами оценки эффективности сегментации и персонализации, научитесь анализировать влияние изменений на конверсию, удержание пользователей и выручку компании

— Освоите визуализацию результатов сегментации и построение аналитических отчетов и дашбордов для продуктовых команд, маркетологов и руководителей

— Закрепите полученные знания на практических кейсах, самостоятельно выполнив RFM-анализ, построив пользовательские сегменты, исследовав поведение аудитории и разработав рекомендации по персонализации взаимодействия с клиентами

Освоите автоматизацию сбора данных с помощью Python, научитесь взаимодействовать с внешними сервисами через API, выполнять HTTP-запросы, получать и обрабатывать данные из различных источников, а также создавать собственные парсеры для автоматизированного сбора информации из сети Интернет.

— Познакомитесь с принципами автоматизации обработки данных и узнаете, как Python используется для интеграции различных информационных систем и сервисов

— Изучите основы работы с REST API, научитесь отправлять HTTP-запросы, получать ответы в формате JSON и использовать API популярных сервисов для автоматического получения данных

— Освоите библиотеку Requests, научитесь выполнять GET, POST, PUT и DELETE-запросы, работать с параметрами, заголовками, авторизацией, cookies и обработкой ошибок при взаимодействии с веб-сервисами

— Научитесь обрабатывать ответы API, извлекать необходимые данные, преобразовывать структуры JSON и автоматически сохранять результаты в файлы, базы данных или аналитические системы

— Освоите основы веб-парсинга, научитесь получать HTML-страницы, извлекать необходимую информацию с помощью библиотек BeautifulSoup и lxml, работать со структурой DOM и XPath/CSS-селекторами

— Изучите методы парсинга динамических сайтов, познакомитесь с использованием Selenium и Playwright для автоматизации работы с современными веб-приложениями, использующими JavaScript

— Научитесь организовывать массовый сбор данных, обрабатывать ограничения сайтов, использовать прокси, пользовательские заголовки (User-Agent), повторные попытки запросов и механизмы ограничения скорости запросов

— Познакомитесь с принципами очистки, структурирования и последующей загрузки собранных данных в аналитические системы для дальнейшего анализа

— Закрепите полученные знания на практических проектах, разработав собственный инструмент автоматизированного сбора данных, взаимодействующий с API и веб-ресурсами для решения реальных аналитических задач

Освоите инструменты Python для создания интерактивных визуализаций, аналитических дашбордов и полноценных веб-приложений для работы с данными. Научитесь превращать результаты анализа в удобные цифровые продукты, которыми смогут пользоваться аналитики, руководители и бизнес-пользователи.

— Познакомитесь с принципами интерактивной визуализации данных и научитесь выбирать подходящий формат представления результатов анализа

— Освоите библиотеку Plotly и научитесь создавать интерактивные линейные и столбчатые графики, диаграммы рассеяния, круговые диаграммы, тепловые карты и другие визуализации

— Научитесь настраивать внешний вид графиков Plotly, добавлять подписи, всплывающие подсказки, фильтры, анимацию и интерактивные элементы управления

— Освоите фреймворк Dash и научитесь разрабатывать аналитические веб-приложения на Python без необходимости создавать отдельный frontend

— Научитесь проектировать структуру Dash-приложений, размещать графики, таблицы, фильтры, выпадающие списки и другие компоненты интерфейса

— Изучите механизм callback-функций в Dash и научитесь связывать действия пользователя с автоматическим обновлением графиков, показателей и аналитических таблиц

— Освоите Streamlit и научитесь быстро создавать интерактивные аналитические приложения, отчёты, прототипы и внутренние инструменты для работы с данными

— Научитесь добавлять в Streamlit-приложения фильтры, формы, таблицы, загрузку файлов, визуализации, KPI-показатели и элементы пользовательского управления

— Познакомитесь с публикацией аналитических приложений, организацией доступа пользователей и базовыми принципами развертывания решений на сервере

— Закрепите полученные знания на практическом проекте, разработав интерактивное аналитическое приложение с использованием Plotly, Dash или Streamlit

Освоите современные инструменты обработки данных в Python и научитесь эффективно работать как с небольшими наборами данных, так и с массивами, содержащими миллионы записей. Изучите возможности NumPy, продвинутые техники работы с Pandas и высокопроизводительную библиотеку Polars для анализа больших объемов информации.

— Углубите знания работы с библиотекой NumPy, научитесь эффективно использовать многомерные массивы, векторные вычисления и математические операции без использования циклов

— Освоите продвинутые возможности Pandas, включая сложную фильтрацию, многоуровневую индексацию (MultiIndex), объединение и соединение таблиц (Merge, Join, Concat), агрегацию данных и построение сложных аналитических запросов

— Научитесь применять оконные функции, группировки, сводные таблицы (Pivot Table), трансформации данных и оптимизировать производительность обработки больших DataFrame

— Изучите методы эффективной очистки данных, обработки пропущенных значений, поиска выбросов, преобразования типов данных и подготовки информации для последующего анализа и машинного обучения

— Освоите работу с различными форматами хранения данных: CSV, Excel, JSON, Parquet, Feather и другими современными форматами обмена информацией

— Познакомитесь с библиотекой Polars и её архитектурой, основанной на языке Rust, обеспечивающей высокую скорость обработки больших объемов данных

— Научитесь использовать Lazy API, выражения (Expressions), оптимизацию запросов и потоковую обработку данных (Streaming) в Polars для работы с наборами данных, не помещающимися полностью в оперативную память

— Сравните возможности Pandas и Polars, научитесь выбирать наиболее подходящий инструмент в зависимости от объема данных, требований к производительности и особенностей аналитической задачи

— Закрепите полученные знания на практических проектах, выполнив полный цикл обработки больших наборов данных: загрузку, очистку, преобразование, объединение, агрегацию и подготовку информации для дальнейшего анализа и визуализации

Освоите автоматизацию подготовки и доставки аналитической отчетности с помощью Python. Научитесь формировать Excel- и PDF-отчеты, создавать Telegram-ботов, настраивать email-рассылки и разрабатывать полноценные процессы регулярного информирования сотрудников, клиентов и руководителей.

— Познакомитесь с принципами автоматизации отчетности и научитесь проектировать процесс от получения исходных данных до формирования и доставки готового отчета

— Освоите автоматическую генерацию Excel-файлов с помощью Python, научитесь создавать таблицы, добавлять формулы, фильтры, диаграммы, условное форматирование и несколько листов

— Научитесь формировать аналитические Excel-отчеты на основе данных из файлов, API и баз данных, а также обновлять готовые шаблоны без ручного копирования информации

— Освоите создание PDF-отчетов с текстом, таблицами, изображениями, графиками, фирменным оформлением, заголовками и нумерацией страниц

— Научитесь преобразовывать результаты анализа и визуализации в готовые PDF-документы для руководителей, заказчиков и других бизнес-пользователей

— Познакомитесь с разработкой Telegram-ботов и научитесь создавать команды, кнопки, меню, формы ввода и автоматическую отправку сообщений, файлов, графиков и отчетов

— Научитесь подключать Telegram-ботов к базам данных и аналитическим системам, чтобы пользователи могли получать актуальные показатели по запросу

— Освоите автоматическую отправку email-сообщений, научитесь формировать HTML-письма, добавлять получателей, прикреплять отчеты и отправлять персонализированные рассылки

— Познакомитесь с планировщиками задач и научитесь запускать подготовку и доставку отчетов по расписанию: ежедневно, еженедельно, ежемесячно или при наступлении определенного события

— Научитесь обрабатывать ошибки, вести журнал выполнения, контролировать успешность отправки и повторно запускать процессы при временных сбоях

— Закрепите полученные знания на практическом проекте, разработав систему, которая автоматически собирает данные, формирует Excel- или PDF-отчет и доставляет его пользователям через Telegram или электронную почту

Освоите принципы построения корпоративных хранилищ данных (Data Warehouse) и научитесь проектировать архитектуру аналитических систем для хранения, обработки и консолидации информации из множества источников. Изучите процессы ETL/ELT и создание тематических витрин данных для эффективной бизнес-аналитики.

— Познакомитесь с архитектурой современных хранилищ данных и отличиями DWH от OLTP-систем, Data Lake и Lakehouse

— Изучите основные слои корпоративного хранилища данных и принципы организации аналитической инфраструктуры

— Освоите процессы ETL и ELT, научитесь извлекать, очищать, преобразовывать и загружать данные из различных источников

— Научитесь проектировать Data Mart — специализированные витрины данных для различных бизнес-подразделений

— Познакомитесь с организацией инкрементальных загрузок, хранением истории изменений и обеспечением качества данных

— Освоите построение единого аналитического пространства для BI-систем и корпоративной отчетности

— Закрепите полученные знания, разработав архитектуру корпоративного хранилища данных с несколькими витринами данных

Освоите современные методы моделирования данных для аналитических систем и научитесь проектировать структуры, обеспечивающие высокую производительность запросов и удобство построения отчетности.

— Познакомитесь с принципами многомерного моделирования данных и особенностями аналитических моделей

— Изучите построение схемы «звезда» (Star Schema), научитесь проектировать таблицы фактов и измерений

— Освоите схему «снежинка» (Snowflake Schema), её преимущества, недостатки и области применения

— Научитесь выбирать подходящую модель хранения данных под различные аналитические задачи

— Познакомитесь с суррогатными ключами, Slowly Changing Dimensions (SCD) и историзацией данных

— Освоите проектирование масштабируемых моделей данных для корпоративных DWH

— Закрепите полученные знания, разработав многомерную модель данных для реального бизнес-кейса

Освоите ClickHouse — высокопроизводительную аналитическую СУБД для обработки больших объемов данных. Научитесь проектировать эффективные структуры хранения, писать сложные аналитические запросы и оптимизировать производительность системы.

— Познакомитесь с архитектурой ClickHouse и принципами колоночного хранения данных

— Научитесь создавать таблицы, выбирать движки хранения и правильно проектировать ключи сортировки

— Освоите написание сложных аналитических SQL-запросов и работу с оконными функциями, массивами и агрегатами

— Изучите методы оптимизации запросов и повышения производительности аналитических систем

— Освоите создание материализованных представлений (Materialized Views) для ускорения аналитических вычислений

— Познакомитесь с загрузкой больших объемов данных, мониторингом и оптимизацией хранения

— Закрепите полученные знания, разработав аналитическое хранилище в ClickHouse и оптимизировав выполнение сложных запросов

Освоите Apache Airflow для автоматизации процессов обработки данных и управления аналитическими конвейерами. Научитесь создавать DAG, автоматизировать построение отчетов и организовывать выполнение задач по расписанию.

— Познакомитесь с архитектурой Apache Airflow и основными компонентами системы оркестрации процессов

— Освоите разработку DAG (Directed Acyclic Graph) и организацию зависимостей между задачами

— Научитесь использовать планировщик задач для автоматического запуска ETL-процессов и формирования отчетности

— Изучите встроенные операторы Airflow для выполнения Python-кода, SQL-запросов и интеграции с внешними сервисами

— Освоите обработку ошибок, повторные попытки выполнения задач, мониторинг и систему уведомлений

— Научитесь автоматизировать регулярное обновление данных и построение аналитических отчетов

— Закрепите полученные знания, разработав полноценный ETL-конвейер с использованием Apache Airflow

Познакомитесь с основами машинного обучения и научитесь решать задачи прогнозирования и классификации с помощью классических алгоритмов. Освоите полный цикл разработки моделей — от подготовки данных до оценки качества и интерпретации результатов.

— Познакомитесь с основными задачами машинного обучения, отличиями обучения с учителем и без учителя, а также этапами построения ML-модели

— Освоите линейную регрессию и научитесь строить модели прогнозирования числовых показателей

— Изучите логистическую регрессию и научитесь решать задачи бинарной и многоклассовой классификации

— Освоите алгоритмы деревьев решений, научитесь строить интерпретируемые модели и анализировать процесс принятия решений

— Научитесь подготавливать данные для обучения моделей, разделять выборки и предотвращать переобучение

— Познакомитесь с библиотекой Scikit-Learn и освоите создание ML-моделей с использованием готовых инструментов

— Закрепите полученные знания, разработав собственную модель машинного обучения для решения практической задачи

Освоите ключевые методы анализа данных, подготовки признаков и оценки качества моделей машинного обучения. Научитесь получать максимально точные результаты и корректно интерпретировать работу построенных моделей.

— Познакомитесь с полным циклом работы Data Scientist — от подготовки данных до анализа качества модели

— Освоите Feature Engineering и научитесь создавать новые признаки, повышающие качество машинного обучения

— Научитесь выполнять кодирование категориальных признаков, масштабирование данных и обработку пропусков

— Изучите основные метрики оценки моделей для задач регрессии и классификации: Accuracy, Precision, Recall, F1-score, ROC-AUC, MAE, RMSE и другие

— Освоите методы сравнения моделей и выбора наиболее эффективного алгоритма

— Научитесь интерпретировать результаты работы моделей и анализировать влияние отдельных признаков на прогноз

— Закрепите полученные знания, выполнив полный цикл подготовки данных и оценки качества модели на практическом проекте

Освоите современные генеративные модели искусственного интеллекта и научитесь использовать большие языковые модели (LLM) для автоматизации аналитической работы, подготовки отчетов и повышения собственной продуктивности.

— Познакомитесь с принципами работы больших языковых моделей (LLM) и современными возможностями генеративного искусственного интеллекта

— Освоите работу с ChatGPT и научитесь использовать его для анализа данных, написания SQL-запросов, Python-кода и подготовки аналитических материалов

— Изучите Prompt Engineering и научитесь формулировать запросы, позволяющие получать максимально качественные результаты от нейросетей

— Научитесь использовать LLM для исследования данных, поиска закономерностей, генерации выводов и подготовки бизнес-рекомендаций

— Освоите создание AI-ассистентов для аналитика, автоматизирующих рутинные задачи, подготовку документации и анализ информации

— Познакомитесь с ограничениями генеративного ИИ, проверкой достоверности ответов и безопасной работой с корпоративными данными

— Закрепите полученные знания, разработав собственного AI-помощника для решения аналитических задач

Познакомитесь с современными облачными платформами и научитесь использовать облачные сервисы для хранения данных, построения аналитической инфраструктуры и обработки больших объемов информации.

— Познакомитесь с принципами облачных вычислений, моделями IaaS, PaaS и SaaS, а также особенностями использования облачной инфраструктуры

— Освоите основные сервисы Yandex Cloud для хранения данных, вычислений и построения аналитических решений

— Познакомитесь с возможностями Amazon Web Services (AWS), научитесь использовать облачные сервисы для аналитики и обработки данных

— Изучите Google BigQuery и научитесь выполнять высокопроизводительные аналитические SQL-запросы к большим объемам данных

— Освоите загрузку данных в облачные платформы, организацию хранения и управление доступом к данным

— Познакомитесь с принципами масштабирования аналитической инфраструктуры и оптимизации затрат при работе в облаке

— Закрепите полученные знания, реализовав аналитическое решение с использованием одного из современных облачных сервисов

Примените все полученные знания на практике и реализуете полноценный аналитический проект — от сбора и подготовки исходных данных до разработки интерактивного дашборда, автоматизации отчетности и презентации результатов бизнес-заказчику.

— Определите бизнес-задачу проекта, сформулируете аналитические вопросы, цели исследования и критерии успешности

— Соберете данные из различных источников: файлов, баз данных, API, веб-ресурсов и корпоративных информационных систем

— Выполните очистку и подготовку данных, обработаете пропуски, дубликаты, выбросы, ошибки форматов и несогласованные значения

— Проведете исследовательский анализ данных (EDA), рассчитаете ключевые показатели и выявите закономерности, зависимости и аномалии

— Разработаете SQL-запросы для объединения, фильтрации, агрегации и преобразования данных, необходимых для проведения анализа

— Выполните статистический анализ, сформулируете и проверите гипотезы, оцените статистическую значимость полученных результатов

— Проведете A/B-анализ, рассчитаете основные метрики эксперимента и сформулируете выводы о влиянии изменений на бизнес-показатели

— Спроектируете и создадите интерактивный BI-дашборд с ключевыми показателями, фильтрами, графиками и детализацией данных

— Автоматизируете сбор и обновление данных, расчет метрик, формирование отчетности и доставку результатов пользователям

— Подготовите презентацию результатов, переведете аналитические выводы на язык бизнеса и сформулируете практические рекомендации для принятия решений

— Оформите итоговый проект для портфолио, включив описание задачи, методологию анализа, используемые технологии, визуализации, выводы и достигнутый бизнес-эффект