Продуктовая аналитика

• 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

• Основы теории метрик: зачем нужны метрики, виды и свойства, иерархия метрик
• Интерпретация метрик: основные принципы работы с метриками, сегментация, когортный анализ

• Визуализация данных: вводная по визуализации — что это, зачем, плохие и хорошие примеры визуализаций, конверсии и метрики
• Визуализация на Python: основные библиотеки для визуализации + практика их применения
• Воркшоп по Proteus: что такое BI-инструменты, какой используем у нас + практика построения дашбордов

• Статистика и статистики: применимость статистики в работе, статистические модели, точечные оценки, доверительное оценивание
• Проверка гипотез: простые гипотезы и метод Неймана — Пирсона, z- и t-критерии и их области применимости, ранговые критерии и их области применимости
• Подготовка A/B-эксперимента: когда нужны A/B-тесты и что это такое, 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

Лекция о ML-моделях