Бесплатный двухнедельный интенсив по продуктовой аналитике

Пропустить навигацию

Набор на программу закрыт. Про новые запуски сообщаем в группе во ВКонтакте и телеграм-канале

Кому подойдет интенсив

Ждем студентов, выпускников технических вузов и джунов, которые хотят строить карьеру в ИТ и работать в Т-Команде

Наш идеальный участник

Учится на техническом или экономическом направлении
Писал SQL-запросы или знает синтаксис Python
Прошел курс по теории вероятностей или статистике: знаком с базовыми концепциями вероятностных распределений и статистического вывода
Умеет решать логические задачки
Планирует начать карьеру в бигтехе в ближайшие два месяца
Готов к нагрузке от 20 часов в неделю

Как все устроено

Интенсив длится две недели — с 21 января по 4 февраля

Офлайн

Учимся в ИТ-хабе в Нижнем Новгороде. Если вы живете в ближайших городах и готовы приехать на время интенсива, тоже подавайте заявку. Проживание и дорога не оплачиваются

Занятия с понедельника по пятницу

В программе — теория, практика и домашние задания. Расписание насыщенное: встречаемся каждый будний день в промежутке с 10:00 до 19:00. Будет два перерыва между лекциями и пауза на обед

От данных к продуктовым решениям

Вот чему вы сможете научиться за две недели

Оптимизировать SQL-запросы

Погрузиться в основы Python

Работать с метриками

Ваши будущие преподаватели

Всего в Т-Команде 1 000+ продуктовых аналитиков. Они проводят тысячи тестов в месяц и ежедневно изучают,
как пользователи взаимодействуют с продуктами

Дарья Щекотова

Руководитель направления продуктовой аналитики

Анализирует, как клиенты подключаются и начинают пользоваться продуктами, проводит эксперименты и настраивает процессы, чтобы делать клиентский опыт лучше

Что в программе

Основы SQL: знакомство, базовый синтаксис, основные операторы, практика написания запросов
Оптимизация SQL-запросов: проблематика, что такое Greenplum, причины неоптимальности, методы борьбы с неоптимальностью
Основы Python

Визуализация данных: что такое визуализация и зачем она нужна, плохие и хорошие примеры визуализаций, конверсии и метрики
Визуализация на Python: основные библиотеки для визуализации и их применение на практике
Воркшоп по Proteus: что такое BI-инструменты, какие из них использует Т-Команда, практика построения дашбордов

Статистика и статистики: применимость статистики в работе, статистические модели, точечные оценки, доверительное оценивание
Проверка гипотез: простые гипотезы, метод Неймана-Пирсона, z-, t- и ранговые критерии, области их применимости
Подготовка A/B-эксперимента: что такое A/B-тесты и когда они нужны, выбор метрики, выбор критерия, расчет размера выборки
Проведение A/B-эксперимента и выводы из него: подглядывание, мониторинг, проверка статистической значимости по факту, масштабирование, анализ подвыборок