Sıfırdan orta seviyeye kadar pazarlama analisti - kurs 96.300 ruble. Netoloji'den, eğitim 14 ay, Tarih 29 Kasım 2023.

Analitik uzmanı, danışman, eski CAO Alfa Capital, Biglion, Broccoli, Utkonos.

Analitik düşünme
Bir analist gibi düşünmeyi ve test edilecek hipotezleri formüle etmeyi öğrenin. Analitiklerin veriler etrafında inşa edildiğini anlayacaksınız. Temel analiz aracını tanıyın ve bu araçta basit veri analizi gerçekleştirin.
• Analitik düşünme nedir
• Google E-Tablolar'a Giriş
• Gelişmiş Google E-Tablolar
• Temel istatistikler
• Veriler nereden geliyor?
• Gelişmiş veri görselleştirme
• Veri analiz aracı olarak Python
• Yaşam boyu makine öğrenimi

Yandex'in yetenekleri. Metrikler
Yandex'in nasıl çalıştığını öğrenin. Metrica, Yandex sayacını nasıl oluşturacağınızı ve yapılandıracağınızı öğrenin. Metrikler, hedefler belirleyin, bildirimleri yapılandırın ve erişim sağlayın. Rapor türlerini, tıklama haritalarını, kaydırmayı ve web görüntüleyiciyi anlayacaksınız.
• Yandex'in artıları ve eksileri. Metrikler
• Yandex'in nasıl çalıştığı. Metrikler
• Yandex sayacının oluşturulması ve kurulması. Metrikler
• Yandex'deki hedefler. Metrica

Google Analytics Özellikleri
Google Analytics'teki veri aktarım yöntemlerini ve işleme mantığını göz önünde bulundurun. Web sitenize bir Google Analytics sayacını nasıl kuracağınızı, hedefleri ve etkinlikleri nasıl ayarlayacağınızı öğrenin. Raporlarda veri örneklemeyi nasıl göreceğinizi öğrenin. Standart ve özel Google Analytics raporlarını anlayın.
• Google Analytics Nedir?
• Google Analytics'te aktarım yöntemleri ve veri işleme mantığı
• Hesap yapısı. Kaynak, görünüm, kanal grupları, içerik grupları ve uyarılara ilişkin ayarlar
• Segmentler ve filtreler: hangi görevler için ve en iyi olanı kullanmak için
• İleri elektronik ticaretin uygulanması ve buna dayalı raporların yorumlanması
• Satışlar veya müşterilerle diğer etkileşimler hakkında Google Analytics'e veri aktarma yöntemi olarak Ölçüm Protokolü

Metrikler, hipotezler, büyüme noktaları
İş göstergelerini tanıyın. Raporlamayı nasıl geliştireceğinizi ve optimize edeceğinizi öğrenin. Karar vermede veriye dayalı yaklaşımın ne olduğunu anlayacaksınız.
• İş hedeflerini anlamak
• Finansal ölçümler
• Pazarlama ve ürün ölçümleri
• Metrik hiyerarşisi
• Gereksinimlerin toplanması ve raporlanmasının geliştirilmesi
• Hipotezlerin formülasyonu
• Test tasarımı, uygulaması ve analizi. Basit modeller oluşturma
• Raporlamanın optimizasyonu

Uçtan uca analitik oluşturma
Reklamın etkinliğini doğru bir şekilde nasıl değerlendireceğinizi, hangi reklam kanallarının para getirdiğini ve hangilerinin sadece bütçeyi boşa harcadığını, şirketin tanıtım sırasında gerçekte ne kadar kazandığını öğreneceksiniz.
• Adımların gözden geçirilmesi: satış hunisi ve ölçümleri
• Pazarlama departmanı ile satış departmanı arasındaki etkileşim. CRM. Çağrı izleme
• Farklı türde işletme ve siteler için çok kanallı, çeşitli sistemlerle entegrasyon
• Ürün pazarlama ve birim ekonomisi
• Hipotez testi ve müşteri geri dönüş araçları
• RFM analizi, sadakat programı
• Pazarlama ve vakalarda kohort raporları

Veri analizi için R
İş sorunlarını verimli ve tekrarlanabilir bir şekilde çözmeyi öğrenin - yeniden kullanım için kod yazın, rapor oluşturmayı otomatikleştirin. Verileri işlemek, grafikler oluşturmak ve istatistiksel analiz gerçekleştirmek için temel R paketlerini kullanma konusunda pratik yapacaksınız.
• R'ye genel bakış, temel programlama ilkeleri
• Veri kümeleriyle çalışma. Farklı veri kaynakları ve bunlara bağlanma
• R'de görselleştirme - grafikleri kullanarak verileri keşfetme
• Veri analizinin aşamaları. Veri hazırlama ve temizleme
• R'de modellemenin temelleri
• Analiz sonuçlarının sağlanması. Gelişmiş Görselleştirme
• R (Shiny)'de analitik web uygulamalarının geliştirilmesi

Veri analizi için Python
Verilerle çalışmaya başlamak için Python'daki temel araçları ve yaklaşımları nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Doğrusal cebirin, küme teorisinin, matematiksel optimizasyon tekniklerinin, tanımlayıcı istatistiklerin, istatistiksel veri analizinin temellerini gözden geçirin ve bunların Python'da nasıl uygulanacağını öğrenin.
• Git'e Giriş
• Python'un Temelleri. Yapıları ve koleksiyonları kontrol etme
• İşlevler
• Dosya sistemi ve modüllerle çalışma
• Düzenli ifadeler ve ayrıştırmanın temelleri
• İstisnalar ve hata yönetimi
• Sınıf kavramı
• numpy kütüphanesi. Hesaplamalı görevler
• Pandalar kütüphanesi
• İşlevler ve veri işleme
• API'leri ayrıştırmanın ve API'lerle çalışmanın temelleri
• Gelişmiş pandalar

Power BI'da görselleştirme
Programlamaya gerek kalmadan temel ürün metriklerini belirleyebilecek ve gösterge tabloları oluşturabileceksiniz. Satış huninizi nasıl optimize edeceğinizi ve müşteri deneyiminizi nasıl geliştireceğinizi anlayacaksınız.
• Verileri yükleme ve dönüştürme
• Veri analizi
• Veri goruntuleme. Raporlarla çalışma
• Veri yayınlama ve raporlarla işbirliği yapma
• Hizmetlerle entegrasyon

Tableau: Verileri keşfederek oluşturun
Verileri gerçek zamanlı olarak işlemeyi, temel göstergeler hakkında net ve görsel raporlar oluşturmayı öğrenin.
• Tableau altyapısına aşinalık. Veri yükleniyor. İlk kontrol paneli
• Ana görselleştirme türleri. En iyi görselleştirme uygulamaları
• Hesaplama alanları, filtreler, kümeler ve gruplamalarla çalışmanın temelleri
• Parametrelerin kullanılması, birden fazla kaynağın birleştirilmesi
• Karmaşık hesaplama alanları, ana fonksiyon gruplarına genel bakış
• LOD, Eylemleri Ayarla, Parametre Eylemleri fonksiyonları
• Gösterge tablolarının geliştirilmesi. Görselleştirmeler arasındaki etkileşimi ayarlama
• Tableau Profesyoneli. SQL Veritabanlarına Bağlanma
• Tableau Sunucusu Temelleri

Mezuniyet çalışması
Tezinizde, çalışmalarınız sırasında toplanan ve analiz edilen verilere dayanarak projenizin pazarlama stratejisini değiştirmeye yönelik bir plan geliştireceksiniz.