Доступна [Stepik] Продуктовые метрики. Визуализация в Python и BI Yandex DataLens [Игорь Ким]

[Stepik] Продуктовые метрики. Визуализация в Python и BI Yandex DataLens [Игорь Ким]
0.00 звёзд 0 оценок

asd

Постоялец
Организатор
Статус
Online
Сообщения
4,938
Реакции
2,487
Баллы
1,030
BT
1,656
[Stepik] Продуктовые метрики. Визуализация в Python и BI Yandex DataLens [Игорь Ким].jpg
На курсе вы познакомитесь с большим количеством продуктовых и бизнес метрик. Поймете их ценность для бизнеса, и как они взаимосвязаны друг с другом. А также научитесь рассчитывать и визуализировать ключевые метрики, представляя их в виде наглядных графиков с помощью Python и дашбордов в BI-платформе. Курс полностью практический: достаем данные из базы данных, обрабатываем их в Python с помощью библиотеки Pandas, визуализируем данные с помощью библиотек Matplotlib и Seaborn и строим дашборды в BI DataLens.

О курсе
Курс будет полезен для :
  • Data Analyst;
  • Product Analyst;
  • Marketing Analyst;
  • BI Analyst & BI Engineer;
  • Business Analyst.
Про что курс :
На курсе вы познакомитесь с большим количеством продуктовых и бизнес метрик. Поймете их ценность для бизнеса, и как они взаимосвязаны друг с другом. А также научитесь рассчитывать и визуализировать ключевые метрики, представляя их в виде наглядных графиков с помощью Python и дашбордов в BI-платформе.
Курс полностью практический: достаем данные из базы данных, обрабатываем их в Python с помощью библиотеки Pandas, визуализируем данные с помощью библиотек Matplotlib и Seaborn и строим дашборды в BI Yandex DataLens.
Курс поддерживается преподавателем. Если по ходу обучения у вас возникнут вопросы, можете задать их в комментариях и получить ответ.

Чему вы научитесь :
  • Подключаться к базам данных через Python;
  • Анализировать и визуализировать данные с помощью библиотек Pandas, Matplotlib и Seaborn;
  • Понимать ключевые продуктовые метрики и бизнес-показатели маркетплейса и e-commerce;
  • Показывать взаимосвязь метрик с помощью дерева метрик;
  • Делать когортный анализ и анализировать Retention Rate;
  • Понимать юнит-экономику и рассчитывать Lifetime Value;
  • Анализировать события пользователей сайта и мобильного приложении;
  • Строить дашборды в BI Yandex DataLens.
Начальные требования
Знание SQL на уровне написания запросов средней сложности и оконных функций. SQL можно подтянуть на курсе SQL для всех. PRO
Знание библиотеки Pandas. Pandas можно изучить здесь.
Умение устанавливать библиотеки Python и работать в Jupiter Notebook.

Наши преподаватели
Игорь Ким. Руковожу командами аналитики более 8 лет в e-commerce и fintech. На площадке Stepik.org я создаю курсы, которые помогают освоить профессию аналитика данных. Мои курсы прошли более 5 тысяч учеников.
Введение в продуктовые и бизнес метрики
1. Введение. Настройка среды для анализа данных
2. Иерархия метрик и метрики продаж
3. Маржинальность продаж и юнит-экономика
4.Полезные разрезы: категории, гео

Когортный анализ
1. Когортный анализ и Retention Rate
2. Lifetime Value

Событийная аналитка
1. Введение в событийную аналитику
2.Практическая работа по теме: Событийная аналитика

Cоздание дашбордов в BI Yandex DataLens
1. О чем этот модуль
2. Дашборд по продажам
3. Дашборд с когортами
4. Дашборд с событийной аналитикой
5. Продуктовый кейс с собеседования
6. Заключение
В курс входят 14 уроков 1час 55 минут видео 58 тестов
Последнее обновление 02.06.2025
Цена 1990 р.

Продажник
Скрытое содержимое могут видеть только пользователи групп(ы): Зарегистрированный
Донор
 
Назад
Сверху