Marketinški analitičar od nule do sredine - tečaj 96 300 rub. iz netologije, obuka 14 mjeseci, Datum 29.11.2023.

Stručnjak za analitiku, konzultant, ex-CAO Alfa Capital, Biglion, Broccoli, Utkonos.

Analitičko razmišljanje
Naučite razmišljati kao analitičar i formulirajte hipoteze za testiranje. Razumjet ćete da je analitika izgrađena oko podataka. Upoznati se s osnovnim analitičkim alatom i moći u njemu provoditi jednostavnu analizu podataka.
• Što je analitičko razmišljanje
• Uvod u Google tablice
• Napredne Google tablice
• Osnovna statistika
• Odakle dolaze podaci?
• Napredna vizualizacija podataka
• Python kao alat za analizu podataka
• Strojno učenje za cijeli život

Yandex mogućnosti. Metrika
Saznajte kako radi Yandex. Metrica, naučite kako stvoriti i konfigurirati Yandex brojač. Mjerne vrijednosti, postavite ciljeve, konfigurirajte obavijesti i pristup. Razumjet ćete vrste izvješća i karte klikova, pomicanje i web preglednik.
• Za i protiv Yandex. Metrika
• Kako radi Yandex. Metrika
• Stvaranje i postavljanje Yandex brojača. Metrika
• Ciljevi u Yandex. Metrica
• Filtri i operacije
• Parametri posjetitelja i posjeta
• Python kao alat za analizu podataka
• Ključna izvješća Yandexa. Metrika
• Sažeci

Značajke Google Analytics
Razmotrite metode prijenosa podataka i logiku obrade u Google Analyticsu. Naučite kako instalirati Google Analytics brojač na svoju web stranicu i postaviti ciljeve i događaje. Saznajte kako vidjeti uzorkovanje podataka u izvješćima. Razumijevanje standardnih i prilagođenih Google Analytics izvješća.
• Što je Google Analytics
• Načini prijenosa i logika obrade podataka u Google Analytics
• Struktura računa. Postavke za resurs, prikaz, grupe kanala, grupe sadržaja i upozorenja
• Segmenti i filtri: za koje zadatke i što je najbolje koristiti
• Implementacija napredne elektroničke trgovine i interpretacija izvješća temeljena na njoj
• Measurement Protocol kao metoda prijenosa podataka u Google Analytics o prodaji ili bilo kojoj drugoj interakciji s kupcima

Mjerni podaci, hipoteze, točke rasta
Upoznajte se s pokazateljima poslovanja. Naučite kako razviti i optimizirati izvješćivanje. Shvatit ćete što je pristup odlučivanju temeljen na podacima.
• Razumijevanje poslovnih ciljeva
• Financijska metrika
• Mjerila marketinga i proizvoda
• Hijerarhija metrika
• Prikupljanje zahtjeva i razvoj izvješća
• Postavljanje hipoteza
• Dizajn testa, implementacija i analiza. Izrada jednostavnih modela
• Optimizacija izvještavanja

Izgradnja end-to-end analitike
Naučit ćete kako pravilno procijeniti učinkovitost oglašavanja, koji kanali oglašavanja donose novac, a koji samo troše budžet, koliko je tvrtka zapravo zaradila tijekom promocije.
• Pregled koraka: prodajni lijevak i njegova metrika
• Interakcija između odjela marketinga i odjela prodaje. CRM. Praćenje poziva
• Više kanala za različite vrste poslovanja i stranica, integracija s različitim sustavima
• Marketing proizvoda i ekonomija jedinice
• Testiranje hipoteza i alati za povrat kupaca
• RFM analiza, program vjernosti
• Kohortna izvješća u marketingu i slučajevima

R za analizu podataka
Naučite rješavati radne probleme na učinkovit i ponovljiv način - napišite kod za ponovnu upotrebu, automatizirajte izradu izvješća. Vježbat ćete korištenje osnovnih R paketa za manipuliranje podacima, izradu grafikona i izvođenje statističke analize.
• Pregled R-a, osnovni principi programiranja
• Rad sa skupovima podataka. Različiti izvori podataka i povezivanje s njima
• Vizualizacija u R - istraživanje podataka pomoću grafikona
• Faze analize podataka. Priprema i čišćenje podataka
• Osnove modeliranja u R
• Pružanje rezultata analize. Napredna vizualizacija
• Razvoj analitičkih web aplikacija u R (Shiny)

Python za analizu podataka
Naučit ćete kako koristiti osnovne alate i pristupe u Pythonu za početak rada s podacima. Pregledajte osnove linearne algebre, teorije skupova, tehnika matematičke optimizacije, deskriptivne statistike, statističke analize podataka i naučite kako to implementirati u Python.
• Uvod u Git
• Osnove Pythona. Kontrolni konstrukti i zbirke
• Funkcije
• Rad s datotečnim sustavom i modulima
• Regularni izrazi i osnove parsiranja
• Iznimke i rukovanje pogreškama
• Pojam klase
• knjižnica numpy. Računski zadaci
• Knjižnica Pandas
• Funkcije i rukovanje podacima
• Osnove parsiranja i rada s API-jima
• Napredne pande

Vizualizacija u Power BI
Moći ćete odrediti ključne metrike proizvoda bez programiranja i izraditi nadzorne ploče. Shvatit ćete kako optimizirati svoj prodajni lijevak i poboljšati svoje korisničko iskustvo.
• Učitavanje i pretvaranje podataka
• Analiza podataka
• Vizualizacija podataka. Rad s izvješćima
• Objavljivanje podataka i suradnja s izvješćima
• Integracija sa uslugama

Tableau: stvarajte istraživanjem podataka
Naučite obrađivati ​​podatke u stvarnom vremenu, generirati jasna i vizualna izvješća o ključnim pokazateljima.
• Poznavanje Tableau infrastrukture. Učitavanje podataka. Prva kontrolna ploča
• Glavne vrste vizualizacija. Najbolje prakse vizualizacije
• Osnove rada s računskim poljima, filtrima, skupovima i grupiranjima
• Korištenje parametara, kombiniranje više izvora
• Složena računska polja, pregled glavnih grupa funkcija
• Funkcije LOD, Set Actions, Parameter Actions
• Razvoj nadzornih ploča. Postavljanje interakcije između vizualizacija
• Tableau Professional. Povezivanje na SQL baze podataka
• Osnove poslužitelja Tableau

Diplomski rad
U svom diplomskom radu izradit ćete plan za promjenu marketinške strategije vašeg projekta, na temelju podataka prikupljenih i analiziranih tijekom studija.