Сколько стоит курс «Аналитик данных: Мониторинг и анализ продуктовых метрик»?

Стоимость курса составляет 890.00 рублей

Выдаётся ли сертификат по окончании курса?

Да, при успешном завершении курса выдаётся сертификат от платформы Stepik. На данный момент 20 учеников получили сертификат (35.1% завершаемость).

Где можно пройти курс «Аналитик данных: Мониторинг и анализ продуктовых метрик»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/206832.

Курс на Stepik

Обложка курса «Аналитик данных: Мониторинг и анализ продуктовых метрик» на Stepik

890 ₽

Аналитик данных: Мониторинг и анализ продуктовых метрик ★ 4.400

Name: Аналитик данных: Мониторинг и анализ продуктовых метрик
Price: 890.00 RUB
Availability: InStock
Rating: 4.4 (10 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

В ходе курса вы познакомитесь с основными понятиями и методами анализа данных, научитесь собирать, обрабатывать и интерпретировать данные, а также проводить анализ ключевых метрик, таких как Lifetime Value (LTV), Retention Rate, Conversion Rate и других. Вы изучите основы библиотек Python, таких как NumPy и Pandas, для очистки данных, анализа продуктовых метрик в SQL и построения дашбордов в Power BI.

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	57
Сертификатов выдано	20
Отзывов получено	10
Рейтинг курса	4.400
Количество уроков	30
Количество квизов	109
Количество задач с кодом	117
Время прохождения курса	2 ч.	—
Стоимость курса	890 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	1.5 года назад	—	—	—	—
Последнее обновление	2 года назад	—	—	—	—
Сложность	easy	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «Аналитик данных: Мониторинг и анализ продуктовых метрик»

6 разделов Уроки в курсе «Аналитик данных: Мониторинг и анализ продуктовых метрик»

30 уроков Тесты в курсе «Аналитик данных: Мониторинг и анализ продуктовых метрик»

109 тестов Задачи в курсе «Аналитик данных: Мониторинг и анализ продуктовых метрик»

117 задач Время прохождения курса «Аналитик данных: Мониторинг и анализ продуктовых метрик»

2 ч.

обн. 2 года назад

1. Введение

1 урок

Закрытый

1.1 Основные типы метрик ↗

10м 51с

2. Метрики вовлеченности

8 уроков

Закрытый

2.1 Метрика User Acquisition (UA) ↗

16м 46с

Закрытый

2.2 Метрика Cost Per Install (CPI) ↗

10м 13с

Закрытый

2.3 Метрика Cost Per Lead (CPL) ↗

6м 29с

Закрытый

2.4 Метрика Conversion Rate by Channel ↗

6м 12с

Закрытый

2.5 Метрика Click-Through Rate (CTR) ↗

9м 26с

Закрытый

2.6 Метрика Return on Ad Spend (ROAS) ↗

5м 57с

Закрытый

2.7 Метрика Churn Rate of Acquired Users ↗

7м 32с

Закрытый

2.8 Метрика Lifetime Value (LTV) of Acquired Users ↗

7м 31с

3. Основные метрик привлечения

6 уроков

Закрытый

3.1 Метрика Conversion Rate (CR) ↗

2м 2с

Закрытый

3.2 Метрика Average Revenue Per Paying User (ARPPU) ↗

3м 48с

Закрытый

3.3 Метрика Daily Active Users (DAU) ↗

3м 4с

Закрытый

3.4 Метрика Weekly Active Users (WAU) ↗

3м 23с

Закрытый

3.5 Метрика Monthly Active Users (MAU) ↗

1м 13с

Закрытый

3.6 Метрика Customer Acquisition Cost (CAC) ↗

3м 48с

4. Метрики удовлетворенности пользователей

2 урока

Закрытый

4.1 Метрика Churn Rate (CR) ↗

2м 1с

Закрытый

4.2 Метрика Retention Rate ↗

1м 26с

5. Основы библиотеки numpy

6 уроков

Закрытый

5.1 Установка Numpy ↗

1м 47с

Закрытый

5.2 Работа с массивами ↗

2м 1с

Закрытый

5.3 Манипуляции с формой и размером массивов в NumPy ↗

2м 20с

Закрытый

5.4 Индексация и срезы в NumPy ↗

2м 38с

Закрытый

5.5 Основные операции с массивами в NumPy ↗

2м 13с

Закрытый

5.6 Работа с случайными числами в NumPy ↗

1м 49с

6. Основы библиотеки pandas

7 уроков

Закрытый

6.1 Основы библиотеки pandas ↗

1м 2с

Закрытый

6.2 Обработка и манипулирование данными ↗

1м 24с

Закрытый

6.3 Очистка данных ↗

2м 48с

Закрытый

6.4 Анализ данных ↗

1м 55с

Закрытый

6.5 Манипулирование данными ↗

2м 42с

Закрытый

6.6 Анализ временных рядов ↗

1м 50с

Закрытый

6.7 Практические задачи ↗

1м 45с