Аналитика данных: фундамент
Метрики, таблицы, выводы и визуализация без воды
Чему вы научитесь
- Типы данных, метрики и единицы измерения
- Среднее, медиана, мода и разброс данных
- Доли, проценты и изменение во времени
- Продуктовые метрики: конверсия, retention, ARPU
- Ловушки статистики и как их избегать
- Выбор графика и честная визуализация
О курсе
Полный фундамент аналитики данных: типы данных и метрики, среднее, медиана и мода, разброс, доли и проценты, рост и динамика, ключевые продуктовые и маркетинговые показатели (конверсия, retention, ARPU), ловушки статистики и грамотная визуализация. Каждая тема — развёрнутое объяснение, разобранный пример, наглядная диаграмма и практика с расчётами и проверкой ответов. Рассчитан на несколько недель.
10 недель · 5 ч/нед
8 разделов · 22 шагов · практика после модулей
Итоговый проект и сертификат после завершения.
Профессиональный: 4/5
требует дисциплины, проверки и портфолио
Цифровые профессии
ИИ, аналитика, дизайн, маркетинг, бизнес и кибербезопасность без смешивания с программированием.
Как устроено обучение
Методическая подача
таблицы признаков, графики распределений, воронки, когортные сетки и причинные схемы
продуктовые метрики, ошибки интерпретации, качество данных и аналитические записки
вопрос, данные, расчёт, визуализация, ограничение вывода
аналитический memo с графиками, проверкой смещений и рекомендациями
Учебный микс
13 визуальных материалов · 85% по предмету
есть хороший визуальный каркас, но часть схем стоит уточнить
Профессиональная программа
Измеримые результаты
- Отличать метрику, показатель, измерение и событие в продуктовых данных.
- Строить простую модель воронки, retention и unit-экономики.
- Проверять выводы на смещения: выборка, корреляция, выживший, Simpson's paradox.
- Оформлять аналитический отчёт: вопрос, данные, метод, вывод, ограничение, решение.
Входной уровень
- Базовая арифметика процентов и средних
- Умение работать с таблицами на уровне фильтров и формул
Проверка знаний
- Практические расчёты по каждому модулю.
- Разбор ошибок в чужих графиках и отчётах.
- Итоговый аналитический memo по учебному датасету.
Итоговый проект
Аналитический отчёт о продуктовой воронке: качество данных, ключевые метрики, визуализации, рекомендации и риски интерпретации.
Академическая база
Фундамент статистического мышления и моделей.
Классический подход к исследованию данных до формальных выводов.
Стандарты честной визуализации данных.
Когнитивная наука обучения: предзнания, практика, перенос, обратная связь.
Курс строится от результатов обучения к заданиям и проверке.
Практика извлечения, интервальные повторения и смешанная практика.
Программа курса
8 разделов · 22 урока- Карта пониманияБесплатно8 мин
- Что рисовать и фиксироватьБесплатно8 мин
- Ритм практики и повторенияБесплатно8 мин
- Проверка учебного маршрутаБесплатно10 мин
- Какие бывают данныеБесплатно6 мин
- Метрика, показатель и единицыБесплатно6 мин
- Практика: данные и метрикиБесплатно12 мин
- Меры центраБесплатно7 мин
- Практика: меры центраБесплатно12 мин
- Размах, отклонение, перцентилиБесплатно6 мин
- Практика: разбросБесплатно12 мин
- Доля и процентБесплатно6 мин
- Рост и изменение во времениБесплатно7 мин
- Практика: проценты и ростБесплатно12 мин
- Конверсия, retention, оттокБесплатно6 мин
- Деньги: ARPU, LTV, CACБесплатно7 мин
- Практика: продуктовые метрикиБесплатно12 мин
- Корреляция, выборка, выжившийБесплатно7 мин
- Симпсон и манипуляцииБесплатно6 мин
- Практика: ловушкиБесплатно12 мин
- Какой график выбратьБесплатно7 мин
- Практика: визуализацияБесплатно12 мин
Отзывы
Пока нет отзывов.