




студенты инженерной, физической, экономической или математической специальности

понимаешь базовую математику и статистику
знаком с языками программирования и инструментами обработки данных

интересуешься как принимаются решения на основе данных
любишь формулировать гипотезы и пробуешь их проверять
Основы анализа данных и эксперименты
базовые знания по sql и python для анализа данных
работа с базами данных
основы математической статистики для анализа данных и проведения экспериментов
продвинутая статистика для проведения сложных экспериментов
основы математического моделирования
введение в машинное обучение
аналитик в индустрии
виды аналитиков в индустрии (продуктовый, маркетинговый и пр.)
взаимодействие с заказчиками
использование ai в ежедневной работе
презентация аналитических результатов
bi-инструменты: основы работы в tableau, finebi
правила оформления и презентации результатов на широкую аудиторию
практика публичных выступлений
построение аналитики цифрового продукта
работа с целевыми метриками, построение дерева метрик
когортный анализ: анализ удержания, воронки пользовательского пути
unit-экономика
основы сегментации и кластеризации

10 августа — 10 сентября
заполнить анкету для участия в отборе

20 августа — 15 сентября
выполнить тестовое задание (инструкции придут на почту после заполнения анкеты)
10 сентября — 20 сентября
пройти техническое интервью
35
минут на всё про всё
4
месяца теории
2
месяца практики

один грандиозный финал
лекционная часть:
примерно 6 часов в неделю на занятия и 10–15 часов на подготовку домашних заданий
проектная часть:
примерно 10 часов в неделю
книги
Доверительное А/В-тестирование.
Рон Кохави, Дайан Тан, Я Сюй.
Практическое руководство по A/B-тестированию и онлайн-экспериментам от специалистов Microsoft, Google и LinkedIn
Данные: визуализируй, расскажи, используй.
Коул Нассбаумер Нафлик.
Одна из самых популярных книг по визуализации данных и правилам оформления графиков для аналитики и бизнеса
Статистика и котики.
Владимир Савельев.
Популярное и очень доступное введение в статистику и анализ данных с примерами, визуализациями и объяснением ключевых концепций «на человеческом языке». Хорошо подходит как первая книга для погружения в статистическое мышление