Профессия Продуктовый аналитик от Skillbox

Профессионал с практикой от одного до трех лет может рассчитывать на доход в размере 120000 руб. в среднем.

"Профессия Продуктовый аналитик" - это образовательная программа, направленная на подготовку специалистов в области анализа продуктов.

В ходе обучения на курсе участники овладевают мастерством интерпретации и статистического исследования информации, осваивают методики создания и проверки предположений, изучают техники конструирования прогностических моделей, приобретают навыки взаимодействия с информационными накопителями с использованием SQL, а также учатся наглядно демонстрировать данные через графическое представление и составление отчетности.

1. Применение аналитических методов для улучшения продуктов.
2. Обработка и анализ данных с использованием языка Python и инструментов BI.
3. Проверка и оценка гипотез.
4. Оптимизация взаимодействия с пользователем.
5. Исследование данных с применением Python и BI-систем.
6. Графическое представление информации через Tableau.
7. Разработка и внедрение системы ключевых показателей эффективности для продукта.
8. Работа с данными в Python и R, изучение SQL для хранения и обработки информации.
9. Создание единой аналитической системы.
10. Изучение опыта клиентов и их взаимодействия с продуктом.
11. Проведение A/B-тестирования с помощью Google Optimize для проверки гипотез.
12. Визуализация данных и создание интерактивных панелей управления в Tableau.
13. Персональная поддержка HR-специалиста в вопросах трудоустройства.
14. Введение в основы веб-аналитики.
15. Основы веб-технологий.
16. Использование Google Analytics для сбора статистики.
17. Настройка счётчиков для отслеживания.
18. Обучение работе с Google Analytics на начальном уровне.
19. Конфигурирование отслеживания событий в Google Analytics.
20. Анализ сегментов и электронной коммерции в Google Analytics.
21. Особенности и функционал Яндекс.Метрики, сравнение с Google Analytics.
22. Отчётность и ключевые навыки веб-аналитика.
23. Работа с Google Tag Manager.
24. Аналитика мобильных приложений с использованием Firebase, AppMetrica, Adjust, Amplitude.
25. Построение сквозной аналитики и консолидированной отчётности.
26. Оценка результативности маркетинговых акций и каналов.
27. Настройка динамического ремаркетинга в Google Merchant Center.
28. Организация A/B-тестов, проведение интервью, фокус-групп и количественных исследований.
29. Разработка карты пути клиента (customer journey map).
30. Анализ данных с использованием языков программирования Python и R.
31. Создание и управление базами данных на языке SQL.
32. Сегментация аудитории и детальный анализ целевых групп.
33. Настройка системы отслеживания звонков.
34. Основы веб-аналитики.
35. Введение в веб-технологии.
36. Применение Google Analytics для анализа трафика.
37. Конфигурация счётчиков аналитики.
38. Курс по Google Analytics для бизнеса.
39. Настройка отслеживания в Google Analytics.
40. Изучение сегментов и электронной коммерции через Google Analytics.
41. Функционал и отчёты Яндекс.Метрики, сравнение с Google Analytics.
42. Отчётность и метрики веб-аналитика.
43. Управление тегами с Google Tag Manager.
44. Аналитика для мобильных приложений с помощью специализированных сервисов.
45. Сквозная аналитика и создание единой отчётности.
46. Анализ эффективности рекламных стратегий и инструментов.
47. Настройка ремаркетинга в Google Merchant Center.
48. Реализация A/B-тестирования и качественных исследований.
49. Разработка карты взаимодействия с клиентом.
50. Анализ данных на Python и R.
51. Разработка SQL-баз данных для хранения информации.
52. Профилирование и анализ целевой аудитории.
53. Конфигурация отслеживания звонков.
54. Настройка событий в Google Tag Manager.
55. Работа с dataLayer в Google Tag Manager.
56. Использование SQL и Google BigQuery для аналитики.
57. Теория визуализации данных.
58. Практические аспекты визуализации.
59. Теоретические основы A/B-тестирования.
60. Практика A/B-тестирования.
61. Аналитика для продуктов.
62. Сквозная аналитика в маркетинге.
63. Вводный курс по аналитике.
64. Анализ ассортимента товаров.
65. Исследование клиентской базы.
66. Аналитика доставки и логистики.
67. Изучение пользовательского опыта.
68. Маркетинг удержания клиентов.
69. Работа с поп-апами и системами рекомендаций.
70. Аналитика веб-сайтов и мобильных приложений.
71. Отслеживание звонков (call-tracking).
72. Анализ рекламных затрат.
73. Оценка временных периодов.
74. Анализ прибылей и убытков (P&L).
75. Дополнительные образовательные программы.
76. Специализация на аналитике мобильных приложений.
77. Основы и практика BI.
78. Бонусный курс по исследованию клиентского опыта.
79. Веб-аналитика для корпоративных сайтов.
80. Общий дашборд для команды продукта.
81. Отчёт для расчёта затрат на привлечение клиентов и заказов.

Текст 1:
1. Дистанционное образование через интернет-платформу.
2. Первый квартал обучения предоставляется без оплаты.
3. Полугодовой курс интенсивной подготовки.
4. Требуется наличие ПК и подключение к сети Всемирной паутины.

Текст 2:
1. Электронное обучение.
2. Образовательные видео, онлайн-семинары и практические занятия на актуальных примерах.
3. Учебные материалы охватывают множество тематик.
4. Взаимодействие с лекторами и помощь специалиста по управлению персоналом в режиме онлайн.

Текст 3:
1. Электронное образование на платформе Skillbox.
2. Обучающие программы включают тематические обучающие ролики.
3. Выполнение практических работ и их оценка кураторами.
4. Коммуникация с наставниками и службой поддержки.

Ключевые компетенции:
1. Исследование данных
2. Программирование на Python
3. Бизнес-аналитика
4. Проверка предположений
5. Оптимизация взаимодействия с клиентами

Инструментарий и платформы:
1. Google Analytics
2. Google Tag Manager
3. Яндекс.Метрика
4. Firebase
5. AppMetrica
6. Adjust
7. Amplitude
8. Python
9. R
10. SQL
11. Tableau

"Профессия Продуктовый аналитик" - завершение обучения удостоверяется сертификатом.