Темы

Выберите направление: продуктовые метрики, SQL, эксперименты, Python, AI и аналитические системы для бизнеса.

Продуктовые метрики

DAU, MAU, retention, conversion

Отдельная полка про продуктовые метрики: как их считать, визуализировать, декомпозировать и не превращать в красивые, но пустые числа.

8

Продуктовая аналитика

диагностика, сегменты, решения

Методы продуктового анализа: как находить причины изменений, проверять объяснения и превращать данные в решение для команды.

13

SQL и аналитика

SELECT, JOIN, когорты, окна

Практическая серия о SQL для аналитика: от первой выборки до DAU, воронок, retention, когорт и выручки.

35

Эксперименты и измерение

A/B, качество, причинность

Материалы про A/B-тесты, метрики качества, ошибки агрегации и продуктовые решения на данных.

9

Анализ данных

Python, pandas, notebooks

Инструменты аналитика для работы с таблицами: Python, pandas, Jupyter и визуализация от первой загрузки данных до понятного отчёта.

17

AI и машинное обучение

модели как рабочие процессы

Материалы про AI-продукты, ML-метрики, качество ассистентов и внедрение моделей в реальные бизнес-сценарии.

3

Данные и системы для бизнеса

аналитика, сайты, автоматизация

Как бизнесу строить аналитику, внутренние инструменты, AI-ассистентов и понятные цифровые процессы.

6

Собеседования в аналитике

SQL, метрики, Python, ML, BI

Практическая полка для подготовки к собеседованиям: задачи с SQL и Python, продуктовые кейсы, метрики, статистика, ML и вопросы про коммуникацию.

7

Статистика для аналитика

средние, интервалы, гипотезы

Практическая полка о статистике для аналитика: как читать распределения, оценивать неопределённость, проверять эксперименты и переводить результат в решение.

20