Продуктовый аналитик отвечает за анализ данных продукта, мониторинг метрик, изучение пользовательского поведения, тестирование гипотез и предоставление insights для улучшения продукта на основе данных.
Этап закладывает фундамент понимания продукта как системы решений и роли аналитики в его развитии. Вы разберётесь с продуктовым мышлением, data-driven подходом, ключевыми метриками и задачами junior-аналитика. Дополнительно рассматриваются когнитивные искажения, влияющие на принятие решений: умение замечать предвзятость в данных и выводах — важный навык для аналитика с первых дней работы.
Продуктовый аналитик версионирует SQL-скрипты, Python-ноутбуки и аналитические проекты. Git изучается здесь, чтобы с первых дней написания кода (начиная со следующего этапа) коммитить работу и формировать портфолио. Это базовая гигиена и требование командной работы.
Этап формирует математическую базу для анализа данных. Вы освоите теорию вероятностей, корреляцию, регрессию и научитесь интерпретировать статистику. Эти знания напрямую применяются при работе с метриками и A/B-тестами.
SQL — основной инструмент извлечения данных. Вы освоите базовые запросы, JOIN, агрегации и оконные функции. Особый фокус этапа — работа с сырыми логами трекинга (событийная аналитика). Вы научитесь распаковывать JSON-события и строить базовые продуктовые метрики. Отдельно выделяется когортный анализ и расчет Retention — это хлеб продуктового аналитика, который требует четкого понимания datediff и работы с датами событий. Особый фокус этапа — работа логами в ClickHouse: распаковка массивов, специфика datediff и понимание логики MergeTree-таблиц для корректного расчёта метрик без дублирования
Этап даёт технический инструментарий для работы с данными в Python. Вы освоите синтаксис языка, а затем перейдёте к Pandas для обработки таблиц и визуализации. Навыки этапа применяются ежедневно: фильтрация данных, группировки, поиск аномалий и подготовка данных для отчётов.
Вы учитесь превращать данные в понятные дашборды. Избыточное изучение 5 разных BI-систем удалено. Фокус делается на два инструмента: Excel (для быстрых ad-hoc расчетов) и Yandex DataLens (как наиболее востребованную SQL-ориентированную BI-платформу на рынке). Вы научитесь визуализировать сложные продуктовые метрики, включая динамические когортные кривые.
Этап фокусируется на проверке гипотез — ключевой задаче продуктового аналитика. Вы освоите планирование экспериментов, расчёт статистической значимости, p-value и методы Монте-Карло. Правильно поставленный и интерпретированный A/B-тест — это обоснование продуктовых решений на основе данных, а не интуиции.
Формирует понимание процессов в продуктовой команде. Вы изучите принципы Agile, Scrum и Kanban, роли участников и артефакты спринтов. Продуктовый аналитик работает в кросс-функциональных командах и должен понимать, как устроены процессы вокруг него.
Завершающий этап — упаковка компетенций и выход на рынок труда. Вы научитесь формировать резюме и описывать проекты.