Marketinganalyst von Null bis Mittelkurs 96.300 Rubel. von Netology, Ausbildung 14 Monate, Datum 29. November 2023.

Analytics-Experte, Berater, ehemaliger CAO Alfa Capital, Biglion, Broccoli, Utkonos.

Analytisches Denken
Lernen Sie, wie ein Analytiker zu denken und Hypothesen zum Testen zu formulieren. Sie werden verstehen, dass Analysen auf Daten basieren. Machen Sie sich mit dem grundlegenden Analysetool vertraut und können Sie damit einfache Datenanalysen durchführen.
• Was ist analytisches Denken?
• Einführung in Google Sheets
• Erweiterte Google Sheets
• Grundlegende Statistiken
• Woher kommen die Daten?
• Erweiterte Datenvisualisierung
• Python als Datenanalysetool
• Maschinelles Lernen fürs Leben

Yandex-Funktionen. Metriken
Finden Sie heraus, wie Yandex funktioniert. Metrica, erfahren Sie, wie Sie einen Yandex-Zähler erstellen und konfigurieren. Metriken, Ziele festlegen, Benachrichtigungen und Zugriff konfigurieren. Sie verstehen die Arten von Berichten und Clickmaps, Scrolling und Web Viewer.
• Vor- und Nachteile von Yandex. Metriken
• Wie Yandex funktioniert. Metriken
• Erstellen und Einrichten eines Yandex-Zählers. Metriken

Google Analytics-Funktionen
Berücksichtigen Sie die Methoden der Datenübertragung und Verarbeitungslogik in Google Analytics. Erfahren Sie, wie Sie einen Google Analytics-Zähler auf Ihrer Website installieren und Ziele und Ereignisse einrichten. Erfahren Sie, wie Sie Datenstichproben in Berichten anzeigen. Verstehen Sie standardmäßige und benutzerdefinierte Google Analytics-Berichte.
• Was ist Google Analytics?
• Übertragungsmethoden und Logik der Datenverarbeitung in Google Analytics
• Kontostruktur. Einstellungen für Ressourcen, Ansichten, Kanalgruppen, Inhaltsgruppen und Benachrichtigungen
• Segmente und Filter: für welche Aufgaben und was am besten zu verwenden ist
• Implementierung des fortschrittlichen elektronischen Geschäftsverkehrs und Interpretation der darauf basierenden Berichte
• Measurement Protocol als Methode zur Übermittlung von Daten an Google Analytics über Verkäufe oder andere Interaktionen mit Kunden

Kennzahlen, Hypothesen, Wachstumspunkte
Machen Sie sich mit Geschäftsindikatoren vertraut. Erfahren Sie, wie Sie Reporting entwickeln und optimieren. Sie werden verstehen, was ein datengesteuerter Ansatz zur Entscheidungsfindung ist.
• Geschäftsziele verstehen
• Finanzkennzahlen
• Marketing- und Produktkennzahlen
• Hierarchie der Metriken
• Anforderungserfassung und Berichtsentwicklung
• Formulierung von Hypothesen
• Testdesign, Implementierung und Analyse. Einfache Modelle bauen
• Optimierung des Reportings

Erstellen Sie End-to-End-Analysen
Sie erfahren, wie Sie die Wirksamkeit von Werbung richtig einschätzen, welche Werbekanäle Geld einbringen und welche nur das Budget verschwenden, wie viel das Unternehmen bei der Werbung tatsächlich verdient hat.
• Überprüfung der Schritte: Verkaufstrichter und seine Kennzahlen
• Interaktion zwischen der Marketingabteilung und der Vertriebsabteilung. CRM. Anrufverfolgung
• Omnichannel für verschiedene Arten von Unternehmen und Standorten, Integration mit verschiedenen Systemen
• Produktmarketing und Stückökonomie
• Tools zum Testen von Hypothesen und zur Kundenrückgabe
• RFM-Analyse, Treueprogramm
• Kohortenberichte in Marketing und Fällen

R für Datenanalyse
Lernen Sie, Arbeitsprobleme auf effiziente und reproduzierbare Weise zu lösen – schreiben Sie Code zur Wiederverwendung und automatisieren Sie die Erstellung von Berichten. Sie üben die Verwendung grundlegender R-Pakete zum Bearbeiten von Daten, zum Erstellen von Diagrammen und zum Durchführen statistischer Analysen.
• Überblick über R, grundlegende Programmierprinzipien
• Arbeiten mit Datensätzen. Verschiedene Datenquellen und deren Anbindung
• Visualisierung in R – Daten mithilfe von Diagrammen untersuchen
• Phasen der Datenanalyse. Datenaufbereitung und -bereinigung
• Grundlagen der Modellierung in R
• Bereitstellung von Analyseergebnissen. Erweiterte Visualisierung
• Entwicklung analytischer Webanwendungen in R (Shiny)

Python zur Datenanalyse
Sie lernen, wie Sie grundlegende Tools und Ansätze in Python verwenden, um mit der Arbeit mit Daten zu beginnen. Machen Sie sich mit den Grundlagen der linearen Algebra, der Mengenlehre, mathematischen Optimierungstechniken, der deskriptiven Statistik und der statistischen Datenanalyse vertraut und lernen Sie, wie Sie diese in Python implementieren.
• Einführung in Git
• Python-Grundlagen. Kontrollkonstrukte und Sammlungen
• Funktionen
• Arbeiten mit dem Dateisystem und den Modulen
• Reguläre Ausdrücke und Parsing-Grundlagen
• Ausnahmen und Fehlerbehandlung
• Konzept der Klasse
• Numpy-Bibliothek. Rechenaufgaben
• Pandas-Bibliothek
• Funktionen und Datenverarbeitung
• Grundlagen des Parsens und Arbeitens mit APIs
• Fortgeschrittene Pandas

Visualisierung in Power BI
Sie können wichtige Produktkennzahlen ohne Programmierung ermitteln und Dashboards erstellen. Sie werden verstehen, wie Sie Ihren Verkaufstrichter optimieren und Ihr Kundenerlebnis verbessern können.
• Laden und Konvertieren von Daten
• Datenanalyse
• Datenvisualisierung. Arbeiten mit Berichten
• Daten veröffentlichen und an Berichten zusammenarbeiten
• Integration mit Diensten

Tableau: Schaffen Sie durch die Erkundung von Daten
Lernen Sie, Daten in Echtzeit zu verarbeiten und klare und visuelle Berichte zu Schlüsselindikatoren zu erstellen.
• Vertrautheit mit der Tableau-Infrastruktur. Daten werden geladen. Erstes Dashboard
• Haupttypen von Visualisierungen. Best Practices für die Visualisierung
• Grundlagen der Arbeit mit Berechnungsfeldern, Filtern, Mengen und Gruppierungen
• Parameter verwenden, mehrere Quellen kombinieren
• Komplexe Berechnungsfelder, Übersicht über Hauptfunktionengruppen
• LOD-, Set Actions- und Parameter Actions-Funktionen
• Entwicklung von Dashboards. Einrichten der Interaktion zwischen Visualisierungen
• Tableau Professional. Verbindung zu SQL-Datenbanken herstellen
• Tableau Server-Grundlagen

Diplomarbeit
In Ihrer Abschlussarbeit entwickeln Sie einen Plan zur Änderung der Marketingstrategie Ihres Projekts, basierend auf den während Ihres Studiums gesammelten und analysierten Daten.