Marketinški analitik od nič do srednjega - tečaj 96.300 rub. iz netologije, usposabljanje 14 mesecev, datum 29. november 2023.

Strokovnjak za analitiko, svetovalec, ex-CAO Alfa Capital, Biglion, Broccoli, Utkonos.

Analitično razmišljanje
Naučite se razmišljati kot analitik in oblikovati hipoteze za testiranje. Razumeli boste, da je analitika zgrajena okoli podatkov. Seznanite se z osnovnim analitičnim orodjem in se v njem naučite izvajati preprosto analizo podatkov.
• Kaj je analitično razmišljanje
• Uvod v Google Preglednice
• Napredne Google Preglednice
• Osnovna statistika
• Od kod prihajajo podatki?
• Napredna vizualizacija podatkov
• Python kot orodje za analizo podatkov
• Strojno učenje za vse življenje

Zmogljivosti Yandex. Metrike
Ugotovite, kako deluje Yandex. Metrica, naučite se ustvariti in konfigurirati števec Yandex. Meritve, nastavite cilje, konfigurirajte obvestila in dostop. Razumeli boste vrste poročil in kliknite zemljevide, drsenje in spletni pregledovalnik.
• Prednosti in slabosti Yandex. Metrike
• Kako deluje Yandex. Metrike
• Ustvarjanje in nastavitev števca Yandex. Metrike
• Cilji v Yandex. Metrica
• Filtri in operacije

Funkcije Google Analytics
Razmislite o načinih prenosa podatkov in logiki obdelave v Google Analytics. Naučite se namestiti števec Google Analytics na vašo spletno stran ter nastaviti cilje in dogodke. Naučite se videti vzorčenje podatkov v poročilih. Razumevanje standardnih poročil in poročil Google Analytics po meri.
• Kaj je Google Analytics
• Načini prenosa in logika obdelave podatkov v Google Analytics
• Struktura računa. Nastavitve za vir, pogled, skupine kanalov, skupine vsebine in opozorila
• Segmenti in filtri: za katera opravila in kaj je najbolje uporabiti
• Implementacija naprednega elektronskega poslovanja in interpretacija poročil na njegovi osnovi
• Measurement Protocol kot način posredovanja podatkov v Google Analytics o prodaji ali kakršni koli drugi interakciji s kupci

Metrike, hipoteze, točke rasti
Spoznajte kazalnike poslovanja. Naučite se razviti in optimizirati poročanje. Razumeli boste, kaj je podatkovno voden pristop k odločanju.
• Razumevanje poslovnih ciljev
• Finančne metrike
• Meritve trženja in izdelkov
• Hierarhija metrik
• Zbiranje zahtev in razvoj poročanja
• Postavljanje hipotez
• Oblikovanje, izvedba in analiza testov. Gradnja preprostih modelov
• Optimizacija poročanja

Gradnja analitike od konca do konca
Naučili se boste, kako pravilno oceniti učinkovitost oglaševanja, kateri oglaševalski kanali prinašajo denar in kateri samo zapravljajo proračun, koliko je podjetje dejansko zaslužilo pri promociji.
• Pregled korakov: prodajni lijak in njegove metrike
• Interakcija med oddelkom marketinga in oddelkom prodaje. CRM. Sledenje klicem
• Omnichannel za različne vrste podjetij in strani, integracija z različnimi sistemi
• Trženje izdelkov in ekonomika enote
• Preizkušanje hipotez in orodja za vračanje strank
• RFM analiza, program zvestobe
• Kohortna poročila v trženju in primerih

R za analizo podatkov
Naučite se reševati delovne težave na učinkovit in ponovljiv način – pišite kodo za ponovno uporabo, avtomatizirajte ustvarjanje poročil. Vadili boste uporabo osnovnih paketov R za obdelavo podatkov, ustvarjanje grafov in izvajanje statističnih analiz.
• Pregled R, osnovni principi programiranja
• Delo z nizi podatkov. Različni viri podatkov in povezovanje z njimi
• Vizualizacija v R - raziskovanje podatkov z uporabo grafikonov
• Faze analize podatkov. Priprava in čiščenje podatkov
• Osnove modeliranja v R
• Zagotavljanje rezultatov analiz. Napredna vizualizacija
• Razvoj analitičnih spletnih aplikacij v R (Shiny)

Python za analizo podatkov
Naučili se boste, kako uporabljati osnovna orodja in pristope v Pythonu, da začnete delati s podatki. Preglejte osnove linearne algebre, teorije množic, tehnik matematične optimizacije, deskriptivne statistike, statistične analize podatkov in se naučite, kako to implementirati v Python.
• Uvod v Git
• Osnove Pythona. Kontrolni konstrukti in zbirke
• Funkcije
• Delo z datotečnim sistemom in moduli
• Regularni izrazi in osnove razčlenjevanja
• Izjeme in obravnavanje napak
• Koncept razreda
• knjižnica numpy. Računske naloge
• Knjižnica Pandas
• Funkcije in obdelava podatkov
• Osnove razčlenjevanja in dela z API-ji
• Napredne pande

Vizualizacija v Power BI
Določili boste lahko ključne metrike izdelkov brez programiranja in ustvarili nadzorne plošče. Razumeli boste, kako optimizirati svoj prodajni tok in izboljšati uporabniško izkušnjo.
• Nalaganje in pretvorba podatkov
• Analiza podatkov
• Vizualizacija podatkov. Delo s poročili
• Objavljanje podatkov in sodelovanje s poročili
• Integracija s storitvami

Tableau: Ustvarite z raziskovanjem podatkov
Naučite se obdelovati podatke v realnem času, ustvarjati jasna in vizualna poročila o ključnih indikatorjih.
• Poznavanje infrastrukture Tableau. Nalaganje podatkov. Prva armaturna plošča
• Glavne vrste vizualizacij. Najboljše prakse vizualizacije
• Osnove dela z računskimi polji, filtri, množicami in skupinami
• Uporaba parametrov, kombiniranje več virov
• Kompleksna računska polja, pregled glavnih skupin funkcij
• Funkcije LOD, Set Actions, Parameter Actions
• Razvoj nadzornih plošč. Nastavitev interakcije med vizualizacijami
• Tableau Professional. Povezovanje z bazami podatkov SQL
• Osnove strežnika Tableau

Diplomsko delo
V diplomski nalogi boste razvili načrt za spremembo marketinške strategije vašega projekta na podlagi podatkov, zbranih in analiziranih med študijem.