Чему вы научитесь
- Понимать роль Data Analyst и полный жизненный цикл аналитической задачи
- Писать SQL-запросы для получения, фильтрации, группировки и сортировки данных
- Объединять данные с помощью JOIN и работать с NULL
- Проектировать модели данных по схемам «Звезда» и «Снежинка»
- Создавать таблицы и представления в SQL
- Понимать и применять ETL/ELT-процессы
- Подготавливать и очищать данные для анализа
- Планировать и анализировать A/B-тесты
- Работать с p-value и интерпретировать результаты экспериментов
- Рассчитывать DAU, MAU, Retention, ARPU, конверсию и другие продуктовые метрики;;
- Проводить когортный анализ и делать выводы на основе данных
О курсе
Для кого этот курс
Начальные требования
Начальные знания не требуются — курс подходит для обучения аналитике данных с нуля.
Достаточно уверенно пользоваться компьютером и понимать базовые принципы работы с таблицами и данными.
Знание SQL, статистики, баз данных и продуктовой аналитики не требуется — все необходимые основы разбираются в рамках курса.
Для выполнения практических заданий потребуется компьютер с доступом в интернет.
Преподаватели курса
6 670
Как проходит обучение
Обучение проходит онлайн и в удобном темпе. Вы последовательно изучаете теорию и сразу закрепляете полученные знания на практике.
В курс входят теоретические материалы, практические задания и тесты с автоматической проверкой.
Основная практика построена вокруг SQL: вы будете писать запросы, фильтровать и группировать данные, объединять таблицы, создавать представления и работать с аналитическими задачами.
Отдельные задания посвящены проектированию данных, ETL/ELT, A/B-тестированию и расчёту продуктовых метрик.
Все задания выполняются последовательно — от базовых запросов до задач, приближенных к реальной работе Data Analyst.
Что вы получите
- Практические навыки работы с SQL
- Умение получать, фильтровать, группировать и объединять данные
- Навыки проектирования таблиц и моделей данных
- Понимание ETL/ELT-процессов и подготовки данных к анализу
- Практический опыт решения реальных аналитических задач
- Навыки проведения и анализа A/B-тестов
- Умение рассчитывать и интерпретировать продуктовые метрики
- Навыки когортного анализа и оценки поведения пользователей
- Понимание полного жизненного цикла задачи Data Analyst
- Базу для дальнейшего развития и трудоустройства в аналитике данных