Програма курсу
Вступ до веб-аналітики та робота з даними
На цьому курсі починають з розширеної вступної лекції. Тут пояснюють, що таке data literacy і як вона впливає на ефективність компаній. Розглядають професійні характеристики експерта-вебаналітика та ключові вимоги до доступів і ресурсів для аналітичної роботи. Студенти вивчають основи збору та аналізу первинних і вторинних маркетингових даних. Також розбирають інструменти для аналізу шляху клієнта і вчать створювати ефективні брифі для проєктів.
Інструменти для роботи з даними: Google Таблиці
Далі курс показує, як працювати з Google Таблицями. Студенти вивчають функції для автоматизації розрахунків - VLOOKUP, HLOOKUP, IF, SUMIF. Розбирають створення зведених таблиць для організації та аналізу даних. На практиці застосовують різні функції для пошуку, фільтрації та обробки інформації. Цей модуль дає навички для автоматизації рутинних завдань у таблицях.
Технічна основа веб-аналітики
Третій модуль присвячений технічним аспектам. Тут навчають налаштовувати Client ID та User ID через Google Tag Manager для точної ідентифікації користувачів. Розглядають архітектуру сайту з точки зору SEO та зручності. Показують стратегії передачі даних між сторінками сайту для забезпечення безперервності інформації. Також вивчають серверне відстеження для передачі подій у Facebook Pixel.
Робота з системами аналітики
Цей блок охоплює розширені налаштування Google Analytics 4. Студенти вивчають рекомендовані та спеціальні події, параметри і показники. Практикуються у створенні кастомних звітів, когорт і цілей воронки. Також розглядають Measurement Protocol для розширення функціоналу GA4. Окремо навчають відстежувати специфічні події через GTM - прокручування сторінки, копіювання тексту, пролонговану авторизацію.
Програмування для аналітиків: Python та R
Курс включає основи двох мов програмування. Спочатку вивчають базовий синтаксис Python та бібліотеку pandas для роботи з табличними даними. Потім переходять до мови R - встановлюють RStudio, освоюють основний синтаксис. Студенти вчаться працювати з табличними даними за допомогою tidyverse, будувати графіки в ggplot2 і створювати звіти через rmarkdown. Також розбирають взаємодію з API Google Analytics, Google Ads та Facebook Marketing.
Парсинг даних та робота з базами
Цей модуль вчить аналізувати веб-сторінки. Розглядають структуру HTML, методи навігації за допомогою CSS селекторів та XPath. Далі переходять до BigQuery - вивчають принципи роботи сервісу, створення проєктів в Google Cloud, партиціювання та кластеризацію таблиць. Основи SQL охоплюють базовий синтаксис, структуру запитів і методи з'єднання таблиць. Розширений рівень SQL включає підзапити, конструкцію WITH та віконні функції.
Візуалізація та звітність
Спочатку курс показує Power BI - інтерфейс, функціонал, процес публікації звітів. Студенти вчаться працювати з Power Query, будувати моделі даних, створювати панелі моніторингу. Вивчають мову DAX для розрахунків. Окремий блок присвячений RFM-аналізу в Excel та OWOX BI для сегментації клієнтів. Також розглядають Microsoft Clarity - встановлення, аналітику, інтеграцію з Google Analytics.
Аналітика мобільних додатків та командна робота
Останні модулі охоплюють аналіз мобільних додатків через Firebase. Порівнюють Firebase Analytics з Google Analytics, визначають ключові метрики для оцінки ефективності. Завершують курс розвитком веб-аналітичної команди - оцінкою інструментів для градації спеціалістів, стратегіями співпраці, методами керівництва та мотивації. Розбирають практичні кейси успішного управління аналітичними командами.
Особливості навчання
На курсі доступні лекції, презентації та додаткові матеріали в особистому кабінеті протягом року. Проводять живі вебінари та навчають на практичних кейсах. Куратор надає зворотний зв'язок з приводу виконаних завдань. Після закінчення видають сертифікат. Студенти отримують доступ до закритого співтовариства веб-аналітиків. Є можливість повернути кошти протягом 14 днів після початку навчання.
