[Python] [Игорь Ким] [Stepik] Продуктовые метрики. Визуализация в Python и BI Yandex DataLens (2025)

[Odyvanchik]

[Игорь Ким] [Stepik]
Продуктовые метрики. Визуализация в Python и BI Yandex DataLens (2025)



Слив курса Продуктовые метрики. Визуализация в Python и BI Yandex DataLens [Stepik] [Игорь Ким]

На курсе вы познакомитесь с большим количеством продуктовых и бизнес метрик. Поймете их ценность для бизнеса, и как они взаимосвязаны друг с другом.

А также научитесь рассчитывать и визуализировать ключевые метрики, представляя их в виде наглядных графиков с помощью Python и дашбордов в BI-платформе.

Курс полностью практический: достаем данные из базы данных, обрабатываем их в Python с помощью библиотеки Pandas, визуализируем данные с помощью библиотек Matplotlib и Seaborn и строим дашборды в BI DataLens.

О курсе:

Курс будет полезен для:

* Data Analyst;

* Product Analyst;

* Marketing Analyst;

* BI Analyst & BI Engineer;

* Business Analyst.

Про что курс
:

На курсе вы познакомитесь с большим количеством продуктовых и бизнес метрик. Поймете их ценность для бизнеса, и как они взаимосвязаны друг с другом. А также научитесь рассчитывать и визуализировать ключевые метрики, представляя их в виде наглядных графиков с помощью Python и дашбордов в BI-платформе.

Курс полностью практический: достаем данные из базы данных, обрабатываем их в Python с помощью библиотеки Pandas, визуализируем данные с помощью библиотек Matplotlib и Seaborn и строим дашборды в BI Yandex DataLens.

Курс поддерживается преподавателем. Если по ходу обучения у вас возникнут вопросы, можете задать их в комментариях и получить ответ.

Чему вы научитесь
:

* Подключаться к базам данных через Python;

* Анализировать и визуализировать данные с помощью библиотек Pandas, Matplotlib и Seaborn;

* Понимать ключевые продуктовые метрики и бизнес-показатели маркетплейса и e-commerce;

* Показывать взаимосвязь метрик с помощью дерева метрик;

* Делать когортный анализ и анализировать Retention Rate;

* Понимать юнит-экономику и расчитывать Lifetime Value;

* Анализировать события пользователей сайта и мобильного приложении;

* Строить дашборды в BI Yandex DataLens.

Начальные требования:

Знание SQL на уровне написания запросов средней сложности и оконных функций. SQL можно подтянуть на курсе SQL для всех. PRO

Знание библиотеки Pandas. Pandas можно изучить здесь.

Умение устанавливать библиотеки Python и работать в Jupiter Notebook.

Наш преподаватель - Игорь Ким.

Руковожу командами аналитики более 8 лет в e-commerce и fintech. На площадке Stepik.org я создаю курсы, которые помогают освоить профессию аналитика данных.

Мои курсы прошли более 5 тысяч учеников.

Программа курса:
Введение в продуктовые и бизнес метрики

1. Введение. Настройка среды для анализа данных

2. Иерархия метрик и метрики продаж

3. Маржинальность продаж и юнит-экономика

4.Полезные разрезы: категории, гео

Когортный анализ

1. Когортный анализ и Retention Rate

2. Lifetime Value

Событийная аналитка

1. Введение в событийную аналитику

2.Практическая работа по теме: Событийная аналитика

Cоздание дашбордов в BI Yandex DataLens

1. О чем этот модуль

2. Дашборд по продажам

3. Дашборд с когортами

4. Дашборд с событийной аналитикой

5. Продуктовый кейс с собеседования

6. Заключение

В курс входят 14 уроков 1час 55 минут видео 58 тестов

Последнее обновление 02.06.2025г.



—————————————————————————

🔗 Продажник:

📥 СКАЧАТЬ КУРС:

Для просмотра содержимого вам необходимо Войти или Зарегистрироваться.

🔐 Хотите получить доступ?

Чтобы увидеть скрытые ссылки и ставить лайки, активируйте VIP-статус.

💎 ПОЛУЧИТЬ ДОСТУП Наш Telegram канал