Слив курса «Продуктовые метрики. Визуализация в Python и BI Yandex DataLens (2025)» [Игорь Ким] [Stepik]

Angel · 21.10.25

[Игорь Ким] [Stepik] Продуктовые метрики. Визуализация в Python и BI Yandex DataLens (2025)

Описание:

На курсе вы познакомитесь с большим количеством продуктовых и бизнес метрик. Поймете их ценность для бизнеса, и как они взаимосвязаны друг с другом.
А также научитесь рассчитывать и визуализировать ключевые метрики, представляя их в виде наглядных графиков с помощью Python и дашбордов в BI-платформе.
Курс полностью практический: достаем данные из базы данных, обрабатываем их в Python с помощью библиотеки Pandas, визуализируем данные с помощью библиотек Matplotlib и Seaborn и строим дашборды в BI DataLens.

О курсе:

Курс будет полезен для:

Data Analyst;
Product Analyst;
Marketing Analyst;
BI Analyst & BI Engineer;
Business Analyst.

Про что курс:

На курсе вы познакомитесь с большим количеством продуктовых и бизнес метрик. Поймете их ценность для бизнеса, и как они взаимосвязаны друг с другом. А также научитесь рассчитывать и визуализировать ключевые метрики, представляя их в виде наглядных графиков с помощью Python и дашбордов в BI-платформе.
Курс полностью практический: достаем данные из базы данных, обрабатываем их в Python с помощью библиотеки Pandas, визуализируем данные с помощью библиотек Matplotlib и Seaborn и строим дашборды в BI Yandex DataLens.
Курс поддерживается преподавателем. Если по ходу обучения у вас возникнут вопросы, можете задать их в комментариях и получить ответ.

Чему вы научитесь:

Подключаться к базам данных через Python;
Анализировать и визуализировать данные с помощью библиотек Pandas, Matplotlib и Seaborn;
Понимать ключевые продуктовые метрики и бизнес-показатели маркетплейса и e-commerce;
Показывать взаимосвязь метрик с помощью дерева метрик;
Делать когортный анализ и анализировать Retention Rate;
Понимать юнит-экономику и расчитывать Lifetime Value;
Анализировать события пользователей сайта и мобильного приложении;
Строить дашборды в BI Yandex DataLens.

Начальные требования:

Знание SQL на уровне написания запросов средней сложности и оконных функций. SQL можно подтянуть на курсе SQL для всех. PRO
Знание библиотеки Pandas. Pandas можно изучить здесь.
Умение устанавливать библиотеки Python и работать в Jupiter Notebook.

Наш преподаватель - Игорь Ким.
Руковожу командами аналитики более 8 лет в e-commerce и fintech. На площадке Stepik.org я создаю курсы, которые помогают освоить профессию аналитика данных.
Мои курсы прошли более 5 тысяч учеников.

Программа курса:

Введение в продуктовые и бизнес метрики
1. Введение. Настройка среды для анализа данных
2. Иерархия метрик и метрики продаж
3. Маржинальность продаж и юнит-экономика
4.Полезные разрезы: категории, гео

Когортный анализ
1. Когортный анализ и Retention Rate
2. Lifetime Value

Событийная аналитка
1. Введение в событийную аналитику
2.Практическая работа по теме: Событийная аналитика

Cоздание дашбордов в BI Yandex DataLens
1. О чем этот модуль
2. Дашборд по продажам
3. Дашборд с когортами
4. Дашборд с событийной аналитикой
5. Продуктовый кейс с собеседования
6. Заключение

В курс входят 14 уроков 1час 55 минут видео 58 тестов
Последнее обновление 02.06.2025г.

Подробнее:

Для просмотра ссылок пройдите регистрацию