Совместно с
Аналитик в маркетинге разбирается в разных вопросах: почему клиенты покупают или не покупают, сколько вкладывать в рекламу и как измерять её эффективность, что делать на сайте, в продажах, логистике и как внедрять изменения
В любое время
Длительность
255 часов
С нуля
Документ
Диплом о профессиональной переподготовке
Получите новую цифровую профессию
Этот курс участвует в государственной программе дополнительного образования в сфере цифровой экономики
Data-driven — это стратегия принятия решений, основанная на данных. Сначала данные собирают, потом интерпретируют, а затем — строят план действий по результатам исследований
Всем, кто интересуется сферой аналитики
Погрузитесь в тему с нуля или систематизируете знания. Сможете анализировать аудиторию
и юзабилити сайта, работать
с системами аналитики
и визуализации
Маркетологам и веб-аналитикам
Сможете самостоятельно
на продвинутом уровне получать, анализировать и применять данные для оптимизации рекламных кампаний и продаж
Менеджерам проекта или продукта
Научитесь извлекать инсайты
из данных, чтобы понимать, в каком направлении дальше развивать проект или продукт
поможет вам
Изучить ключевые технологии и опередить запрос рынка
Освоить инструменты, которых хватит для поиска работы сразу после обучения
Получить знания
в концентрированном формате
Узнаете, как создавать дашборды, формулировать гипотезы и выстраивать систему сквозной аналитики
Основы аналитического мышления
29 часов теории + 45 практики
Вы научитесь формулировать гипотезы, познакомитесь с основами работы с данными, изучите расширенные инструменты работы с Google-таблицами. Материалы видеолекций и практических занятий помогут выстроить систему сквозной аналитики.
Аналитическое мышление
Метрики, гипотезы и точки роста
Анализ и визуализация данных в маркетинговой аналитике
70 часов теории + 96 практики
Узнаете, как работать с сырыми данными и подготавливать их для анализа, освоите язык программирования Python для анализа данных, а также научитесь создавать дашборды
и понятные отчёты.
Сквозная аналитика
Power BI: анализ и визуализация данных без программирования
Основы Python для анализа данных
Дипломный проект
15 часов практики
В результате обучения на курсе вы сделаете дипломную работу — мы предложим вам кейс на выбор, который станет основой для её выполнения. Также вы получите поддержку ментора при подготовке итогового проекта.
Для обучения на курсе вам нужно гражданство РФ и законченное образование
После оплаты зарегистрируйтесь на платформе Университета 2035. Наши менеджеры ответят на все ваши вопросы.
Направление Нетологии «Аналитика и Data Science» — обладатель «Премии Рунета» в номинации «Образование и кадры» в 2019 году
Занятия
Вас ждут практические задания и итоговые работы после модулей, а также дипломный проект
Комьюнити студентов поможет вам взаимодействовать
с однокурсниками, а кураторы будут отвечать на все ваши вопросы в общем канале курса
Преимущества программы
Университета 20.35
и Нетологии
Обучение на практике
Делаем акцент на практику, чтобы вы сразу могли закрепить полученные знания
Кейсы в портфолио
Вы сможете добавить в портфолио готовые кейсы, которые продемонстрируют ваш опыт
Помощь с трудоустройством
Поможем составить резюме, подберём вакансии, научим проходить интервью и поддержим на новом месте
Интенсивное обучение
Программа построена таким образом, чтобы вы смогли освоить все навыки даже без опыта
Скидка на обучение — 50%
Половину стоимости обучения оплачивает государство
Маркетинговый аналитик
Ключевые навыки
Оценка значимости и приоритизация гипотез
Отслеживание конверсии в Google Analytics
Составление плана аналитического исследования
Составление пользовательских отчётов
Исследование данных в Python
Проектирование дашбордов в Power BI
Выстраивание системы сквозной аналитики для своего проекта
Инструменты, которые освоите
Язык программирования для статистической обработки данных и работы с графикой, а также свободная программная среда вычислений с открытым исходным кодом.
Интерактивное средство для изучения, визуализации и представления данных, которое позволяет легко создавать отчёты по мере необходимости
Технология, которая позволяет назначать связи между данными из разных источников, объединяя их в модели данных и создавать дополнительные вычисления разной сложности
Python
Python
Узнаете, где искать первых заказчиков, как выстраивать с ними коммуникацию и защищать свои права
