Курсы по Когортному анализу

Освоите навыки продуктовой аналитики — с нуля за 10 месяцев. Будет много практики на реальных проектах, чтобы вы могли сразу стартовать в IT.

Для продактов, аналитиков и начинающих специалистов, кто хочет уверенно работать с метриками и A/B-тестами. Разберетесь в юнит-экономике, когортном анализе и декомпозиции метрик. Поймете, как измерять и улучшать продукт с помощью данных

Курс помогает перейти от разрозненных ноутбуков и «разовых» скриптов к системной и обоснованной работе с данными на Python. Вы научитесь не только эффективно использовать Pandas и NumPy, но и строить когортный и продуктовый анализ, корректно проверять гипотезы, оптимизировать вычисления и работу с памятью, оформлять аналитический код как воспроизводимый проект. Курс ориентирован на практику: вы пройдете путь от обработки «сырых» данных до расчёта метрик, проверки A/B‑гипотез и подготовки набора данных для ML или передачи в разработку. Инженерная культура аналитика | Ограничения Jupyter Notebook при автоматизации. Структура проекта и Git для совместной работы. Изоляция среды (venv, requirements.txt) и линтеры (ruff). Безопасное выполнение: логирование (logging) и обработка исключений в аналитических скриптахКак математическая база (векторы, матрицы) ложится на Python. Сравнение производительности: векторизация vs Python-циклы (Trade-off скорости и памяти). Векторизация вычислений и Broadcasting: как считать миллионы строк мгновенно без перерасхода RAM.. Быстрое маскирование и фильтрация данных на уровне C-библиотек.Анатомия DataFrame и оптимизация памяти (category, pyarrow). Глубокая очистка данных: типизация, стратегия обработки пропусков и дубликатов. Анализ временных рядов: работа с datetime, функции resample, rolling и expanding. Продвинутые манипуляции: MultiIndex, сложные объединения. Применение GroupBy и оконных функций для расчета продуктовых метрик: когортный анализ, Retention Rate, LTV и скользящие средние.Базовая статистика для бизнеса: распределения, квантили, доверительные интервалы. Методология A/B: постановка гипотез, выбор критерия, интерпретация p-value и доверительных интервалов. • Ошибки I и II рода, мощность теста и проблема множественных проверок. Практика A/B тестирования: реализация Т-теста и U-критерия Манна-Уитни на Python (scipy.stats) для оценки бизнес-экспериментов. Интерактивная визуализация инсайтов с Plotly.Ограничения формата .csv. Переход на колоночное хранение для скорости и сжатия (.parquet). Пакетная обработка данных (chunking): как обработать 10 ГБ файл на ноутбуке с 8 ГБ RAM. Извлечение данных напрямую из реляционных БД (PostgreSQL) в DataFrame через SQLAlchemy.Составление промптов для генерации сложных цепочек преобразований в Pandas. LLM как «второй пилот» аналитика: рефакторинг кода, объяснение ошибок и генерация unit-тестов. Автоматизированная генерация документации к таблицам и витринам (Data Dictionary) с верификацией результата.Создание production-ready проекта: переход от Jupyter-ноутбука к модульной структуре (.py). Настройка окружения, использование Git и внедрение логирования для отладки пайплайна. Автоматизация контроля качества: написание тестов для ключевых функций через pytest. Построение модульного пайплайна: Сбор данных, Очистка, Вычисление метрик, Экспорт в Parquet. Защита проекта через Code Review (аудит чистоты кода, стабильности и оптимизации ресурсов).

Научитесь управлять данными без разработчиков в СУБД. Используйте SQL-запросы, когортный анализ и Google BigQuery для аналитики данных: расчета продуктовых метрик, постановки и проверки гипотез