Продуктовая аналитика: симулятор

92 участника

О чём курс

Аналитики часто сталкиваются с задачами, которые невозможно решить по учебнику — здесь вы за 10 недель «проживете» путь аналитика в компаниях уровня онлайн-кинотеатра или маркетплейса. Вы перейдете от теории к решению ad-hoc запросов и проведению A/B-тестов в условиях, приближенных к реальным рабочим процессам. Внутри курса делается упор на связку инструментов: вы будете считать метрики через SQL, сегментировать аудиторию, проводить анализ A/B-тестов на Python и визуализировать данные в Tableau. По итогам вы соберете дашборды для мониторинга LTV, CAC и ROI, а также научитесь искать точки роста продукта на основе данных.

Программа обучения

  • Модуль 1. Продуктовые метрики
    • Введение в задачу
    • Знакомство с задачей и продуктом
    • Знакомство с данными
    • Пользовательские метрики
    • Метрики и их типы
    • Аудиторные метрики (DAU, MAU, стики фактор)
    • Задача «Расчёт DAU»
    • Другие аудиторные метрики
    • Задача «Метрики поведения»
    • Метрики удовлетворённости
    • Задача «Расчёт удержания и NPS»
    • Метрики вовлечённости
    • Задача «Расчёт конверсий»
    • Метрики монетизации и производительности
    • Средняя выручка и оценка LTV
    • Задача «Оценка LTV»
    • Реальный LTV
    • Задача «Расчёт реального LTV»
    • CAC и ROI
    • Задача «Расчёт CAC и ROI»
    • Метрики производительности
    • Задача «Расчёт метрик производительности»
    • Система метрик в продукте
    • Связи между метриками
    • Пирамида метрик
    • Кастомные метрики
    • Задача «Эффективность алгоритма поиска»
    • Изобретаем собственные метрики
    • Визуализация продуктовых метрик
    • Зачем визуализировать метрики
    • Заказчики визуализаций
    • Принципы построения и типы диаграмм
    • Таблица, линейный график, барчат и круговая диаграмма
    • Другие типы визуализаций
Складчина создана 10 декабря 2022 г. · описание обновлено 23 марта 2026 г.

Другие материалы школы 12

ЯП Яндекс Практикум Все материалы
1 052 ₽ 43 830 ₽