Продуктовая аналитика помогает понять поведение пользователей и улучшить показатели продукта. Курсы включают изучение метрик, SQL, Python и Power BI. Студенты освоят анализ данных, построение прогнозов и визуализацию. Эти знания востребованы для аналитиков продукта, менеджеров и BI-специалистов. Программа построена на практических заданиях, что позволяет закрепить материал и использовать его в реальной работе. Дистанционный формат обеспечивает удобство обучения, не отвлекая от основной занятости. Курсы продуктовой аналитики помогут выпускникам выстраивать стратегии развития продуктов, основанные на данных, и повышать их конкурентоспособность.
На курсах продуктовой аналитики студенты научатся анализировать данные, выявлять рыночные тренды, проводить A/B-тесты и применять методы улучшения пользовательского опыта.
Курсы подходят как для новичков, так и для специалистов с опытом, которые хотят развить навыки анализа данных и кардинально улучшить управление продуктами.
В курсе используются такие инструменты, как SQL, Google Analytics и Python, для обработки, анализа и визуализации данных.
Продуктовые аналитики занимаются анализом пользовательского поведения, оптимизацией продуктов, исследованием рыночных сегментов и стратегическим развитием продуктов.
Курс использует гибкий подход к обучению, позволяя студентам заниматься в удобное время и учиться в своем темпе.
Студенты работают с данными о пользовательском поведении, предпочтениях, анализируют метрики и A/B-тесты для принятия обоснованных решений.
Курсы готовят к карьерному росту в области продуктовой аналитики, аналитики данных и управления продуктами, что открывает путь к работе в высокотехнологичных компаниях и стартапах.
На курсах студенты проводят анализ пользовательских данных, разрабатывают стратегии улучшения продуктов, создают дашборды и отчеты на основе реальных кейсов.
Курсы включают изучение ключевых метрик, таких как churn rate, user engagement, customer lifetime value и инструментов анализа, включая SQL и Python.
Дистанционное обучение предоставляет возможность совмещать учебу с работой, развивать навыки анализа данных в удобном для себя темпе и получать качественное образование без географических ограничений.
