Профессия

Маркетолог-аналитик

Принимайте решения на основе data-driven подхода

Прогнозируйте поведение клиентов и визуализируйте результаты

Выстраивайте сквозную аналитику в компании с нуля
Когда
16 июля — 8 февраля
формат
онлайн
уровень

middle

Data-driven маркетинг

Data-driven — это стратегия принятия решений, основанная на данных.  Сначала данные собирают, потом интерпретируют, а затем — строят план действий по результатам исследований.

Аналитика отвечает на важные вопросы маркетинга: почему клиенты покупают или не покупают, сколько денег вкладывать в рекламу, как измерять её эффективность, что делать на сайте, в продажах, логистике и как внедрять изменения — вручную или автоматизировать.

Маркетолог-аналитик

Маркетолог-аналитик — это профессионал на стыке двух сфер: он оценивает данные о целевой аудитории и клиентах компании и ищет маркетинговые пути для роста и оптимизации ресурсов.

Для специалистов крупных и средних компаний
пришла пора использовать аналитические инструменты.
Эра исполнительного маркетинга завершается, начался
переход в стратегический data-driven маркетинг. 

Интуитивный человеческий подход совсем скоро заменят точные цифровые решения. 

Факультет Нетологии «Аналитика и Data Science» — обладатель «Премии Рунета» в номинации «Образование и кадры» в 2019 году

Чему научитесь на курсе


Выстраивать сквозную аналитику

внедрять культуру работы с данными и оценивать окупаемость каждого рекламного канала

Обрабатывать данные

анализировать большие объёмы
данных и оптимизировать мощности с помощью языка R или Python на выбор

Визуализировать результаты

делать наглядные отчёты для
оперативного принятия решений, основанных на данных

Программа курса

7 месяцев обучения

Построение сквозной аналитики

Узнаете, как правильно оценить эффективность рекламы, какие рекламные каналы приносят деньги, а какие только тратят бюджет, сколько компания реально заработала за время продвижения.

Узнаете, как правильно оценить эффективность рекламы, какие рекламные каналы приносят деньги, а какие только тратят бюджет, сколько компания реально заработала за время продвижения.

Обзор шагов: воронка продаж и её метрики

Привлечение. Запуск рекламы. Метрики. Системы веб-аналитики

Взаимодействие отдела маркетинга и отдела продаж. CRM. Коллтрекинг

Продуктовый маркетинг, инструменты возврата клиентов,
юнит-экономика

RFM-анализ, программа лояльности

Практика на кейсах

Сдача итогового проекта

14 часов теории36 часов практики
Навыки, которые вы получите

Принципы работы и различия Яндекс.Метрики и Google Analytics

UTM-метки, настройка целей 

Оценка качества и подсчет лидов
Модели построения сквозной аналитики
Интеграция коллтрекинга, телефонии, CRM и сайта

Исследование данных в R

на выбор

Научитесь решать рабочие задачи эффективным и воспроизводимым способом — писать код для повторного использования, автоматизировать создание отчётов. Попрактикуетесь в работе с основными пакетами R для работы с данными, создания графиков и выполнения статистического анализа.

Научитесь решать рабочие задачи эффективным и воспроизводимым способом — писать код для повторного использования, автоматизировать создание отчётов. Попрактикуетесь в работе с основными пакетами R для работы с данными, создания графиков и выполнения статистического анализа.

Базовые принципы программирования
Основы R
Работа с наборами данных
Визуализация в R
Продвинутая визуализация в R
Исследовательский анализ данных в R
Основы прогнозирования в R
Создание и использование моделей в R
Практическое задание и его разбор
Консультация по итоговому проекту
Сдача итогового проекта
21 часов теории28 часа практики
Навыки, которые вы получите
Подключение к различным источникам данных и работа с ними
Парсинг сайтов
Исследование Data Frame
Построение boxplot

Продвинутая визуализация — qplot

Построение модели линейной регрессии в R
Создание и использование моделей в R

Исследование данных в Python

на выбор

Вы научитесь пользоваться базовыми инструментами и подходами в Python, чтобы начать работать с данными. Повторите основы линейной алгебры, теории множеств, методов математической оптимизации, описательной статистики, статистического анализа данных, а также научитесь реализовать это на языке Python.

Вы научитесь пользоваться базовыми инструментами и подходами в Python, чтобы начать работать с данными. Повторите основы линейной алгебры, теории множеств, методов математической оптимизации, описательной статистики, статистического анализа данных, а также научитесь реализовать это на языке Python.

Основы Python и Git (арифметика)

Базовые типы данных и циклы

Функции и классы

Продвинутые типы данных: массивы, множества, словари

Python для анализа данных: numpy и scipy

Python для анализа данных: pandas

Основные библиотеки для подключения к БД из Python

Инструменты matplotlib, seaborn для визуализации

Выбор способа визуализации под задачу

20 часов теории

30 часов практики

Навыки, которые вы получите

Работа в Jupyter-Notebook

Работа с pandas в таблицах

Работа с матрицами и векторами в Python

Понимание основных математических понятий, лежащих в основе анализа данных

Работа с библиотекой numpy

Понимание основ описательной статистики

Проведение основных статистических тестов (z-test, f-test, chi-2 test)

Проектирование экспериментов

Подключение к БД из Python

Визуализация в Power BI

Сможете определять ключевые продуктовые метрики без программирования, создавать дашборды. Поймёте, как оптимизировать воронку продаж и улучшать клиентский опыт.

Сможете определять ключевые продуктовые метрики без программирования, создавать дашборды. Поймёте, как оптимизировать воронку продаж и улучшать клиентский опыт.

Загрузка и преобразование данных
Моделирование и анализ данных
Визуализация данных. Работа с отчётами
Публикация данных и совместная работа с отчётами
Тематические воркшопы по специализациям
Дипломная работа
34 часов теории61 часов практики
Навыки, которые вы получите

Получение данных из таблиц, баз данных и сайтов

Обработка исходных данных и подготовка их к анализу

Использование сложных многоуровневых запросов

Умение видеть неочевидные связи в данных

Агрегация данных более чем из 5 источников

Использование финансовых метрик организации

Проектирование дашбордов

Подготовка отчётов со срезами и несколькими уровнями детализации

Построение моделей данных

Метрики, гипотезы, точки роста

Разберётесь, кто является заказчиком аналитики в компании и как работать с разными типами заказчиков. Получите базовые знания об иерархии метрик, которые позволят вам говорить на одном языке с коллегами, выдвигать рабочие гипотезы и строить понятную отчётность.

Разберётесь, кто является заказчиком аналитики в компании и как работать с разными типами заказчиков. Получите базовые знания об иерархии метрик, которые позволят вам говорить на одном языке с коллегами, выдвигать рабочие гипотезы и строить понятную отчётность.

Метрики продукта
Финансовые метрики
Маркетинговые метрики
Иерархия метрик
Сбор требований и разработка отчётности
Формулирование гипотез
Дизайн тестов, проведение и анализ
Разработка отчётности
16 часов теории16 часов практики
Навыки, которые вы получите

Проектирование продуктовых метрик

Сбор и формализация требований заказчиков

Построение иерархии метрик

Проектирование гипотез

Проведение, оценка и анализ тестов

Проектирование отчётности под заказчика

Дипломная работа

В дипломной работе вы разработаете план изменения маркетинговой стратегии своего проекта, основываясь на собранных и проанализированных за время обучения данных.

В дипломной работе вы разработаете план изменения маркетинговой стратегии своего проекта, основываясь на собранных и проанализированных за время обучения данных.

30 часов практики
Количество мест ограничено. Запишитесь на курс и получите консультацию по программе обучения
72 000 ₽90 000 ₽
полная стоимость курса
от 6 000 ₽ / месяц
оплата частями

Преподают практикующие эксперты

Преподаватель

Павел Козлов

Тренер проекта CIE компании Microsoft


Power BI — инструмент data-driven маркетинга. На своих занятиях я расскажу вам, как с помощью PBI визуализировать измерения и анализировать результаты.

Power BI — инструмент data-driven маркетинга. На своих занятиях я расскажу вам, как с помощью PBI визуализировать измерения и анализировать результаты.

Александр Шинкаренко
Руководитель проекта kabinka.kz
Наталья Секацкая
Директор по развитию «Таргет Консалт Компани»
Роман Грозыкин
Product Marketing Manager в Нетологии
Константин Башевой
Яндекс, аналитик-разработчик
Павел Козлов
Тренер проекта CIE компании Microsoft
Анастасия Борейша
Аналитик данных в Playrix
Александр Шинкаренко
Руководитель проекта kabinka.kz

Кому будет полезен курс

Интернет-маркетологам
Начинающим аналитикам
1
Интернет-маркетологам

Научитесь самостоятельно использовать продвинутые инструменты аналитики и разрабатывать комплексные маркетинговые стратегии

2
Начинающим аналитикам

Рассмотрите логику построения аналитики в компании на примере маркетинга. Курс — прекрасная возможность для старта карьеры в Data Science

Как проходит обучение

  • Занятия
    Занятия проходят в смешанном формате: живые вебинары + записанные видеолекции, которые доступны в личном кабинете для просмотра в любое удобное время
    1
  • Практика

    Каждое занятие дополнено домашним заданием с обратной связью от преподавателя. Также в программе курса — воркшопы по маркетинговой и финансовой аналитике

    2
  • Сопровождение

    Студентов курса сопровождают координатор и тьютор группы,
    а преподаватели всегда открыты для вопросов в специальном чате и готовы помочь советом или рекомендацией

    3
  • Карьера

    Каждый студент может получить индивидуальную консультацию
    в нашем Центре развития карьеры
    и помощь с поиском интересных стажировок и вакансий

    4

Что получите в результате обучения

Data-маркетолог
Достигнутые результаты
Построена модель данных для анализа рекламной кампании
Составлен план аналитического исследования

Проведён исследовательский анализ данных в R или Python

Спроектирован дашборд для отдела продаж

Построены модели сквозной аналитики для своего проекта

Составлены пользовательские отчёты

Проведено A/В-тестирование
Ключевые навыки
Подготовка исходных данных для анализа
Построение моделей данных из разных неструктурированных источников: таблиц, сайтов и баз данных
Анализ динамики изменений и принятие решений на их основе
Настройка автоматической выгрузки больших объёмов данных через API

Прогнозирование в R или Python

Построение сквозной аналитикаи
Визуализация результатов анализа
Написание кастомных формул на языке запросов DAX

Проведение А/В-тестов для повышения конверсии сайта

Инструменты, которые освоите

MS PowerBI
Интерактивный BI-инструмент для визуализации данных на базе Excel и других локальных баз данных.
Вашу квалификацию подтвердят документы установленного образца
Оплатите сразу или получите консультацию
При оплате частями
от6 000 ₽ / мес.
Одним платежом
72 000 ₽
90 000 ₽
До 9 июля скидка 18 000 ₽
У меня есть промокод
Сэкономьте еще 13%
Вы можете вернуть 13% денег через налоговый вычет. Спросите об этом менеджера, когда запишетесь на курс, или прочитайте в этой статье
Нажимая кнопку, принимаю условия политики и пользовательского соглашения
Уже есть аккаунт? Войти
Как оплатить частями?
Мы предоставляем беспроцентный кредит от Сбербанка или Тинькофф. Вы разделите платеж и ничего не переплатите
Как оплатить от юрлица?
Запишитесь на курс от имени того, кто будет учиться, а затем выберите способ оплаты «По счету от юрлица»
Есть еще вопросы?
Звоните нам — 8 (800) 301-39-69
Мы помогаем нашим выпускникам получитьстажировку и работу в ведущих компаниях
Рамблер
Mail.ru
Лаборатория Касперского
Агима
Skyeng
Билайн
Ламода
и многих других
Пользуясь нашим сайтом, вы соглашаетесь с тем, что мы используем cookies