Школы

Рейтинг на основе отзывов, авторитетности и популярности

Подборки

Полезные и актуальные курсы, отобранные вручную

Симулятор SQL для продуктовой аналитики

Тип обучения
Тип обучения
Курс
Сертификат
Сертификат
Есть

Стоимость курса

бесплатно
Есть рассрочка

Вы получите опыт и практические навыки, работая с реалистичным датасетом маркетплейса. Вам предстоит доставать, изучать и чистить данные, рассчитывать ключевые метрики и отвечать с их помощью на важные вопросы о продукте и маркетинге.

В «Симуляторе SQL для продуктовой аналитики» вы не просто освоите синтаксис SQL, а научитесь решать типовые продуктовые и маркетинговые задачи самостоятельно. Как следствие, вы сможете быстрее и эффективнее принимать важные решения.

Кому подойдет этот курс:

  • Продакт-менеджерам, маркетологам, специалистам в UX-Research

Симулятор рассчитан на тех, кто хочет научиться решать базовые задачи с данными с помощью SQL самостоятельно. Разбираемые практические задачи наиболее релевантны продакт-менеджерам, проджект-менеджерам, маркетологам, специалистам в UX-Research.

  • Аналитикам, которые не хотят быть интерфейсом к данным

Симулятор также будет полезен аналитикам, которых постоянно нагружают мелкими и простыми задачами с выгрузкой данных. Отправьте своих коллег на обучение к нам и освободите свое время для более важных и интересных задач.

Что вы получите после обучения

Навыки
1
Юнит-экономика
2
Создание дашбордов
3
SQL-запросы
4
Датасеты
5
Retention-маркетинг (CRM)

Школа

Симуляторы от GoPractice — это не обычные курс, а симуляторы работы в продуктовой компании. GoPractice — это единственный образовательный сервис, который дает максимальное количество практики, что необходимо продакт-менеджеру для старта и развития в профессии. Симулятор строился как единая история, где весь процесс обучения создан от начала до конца одним человеком, а потом проверен на тысячах людей и переработан с учетом их замечаний. 


Симуляторы покрывают все типичные стадии развития продукта и все типичные ситуации и задачи, которые возникают в процессе.  

 

Преподаватели

Разрабатывал сложные банковские продукты для баз данных Oracle и IBM Db2 в компании OpenWay. Проектировал и реализовывал высоконагруженные распределенные системы для лидера мобильного геймдева — компании ZeptoLab. Руководил разработкой в...
  • Разрабатывал сложные банковские продукты для баз данных Oracle и IBM Db2 в компании OpenWay.
  • Проектировал и реализовывал высоконагруженные распределенные системы для лидера мобильного геймдева — компании ZeptoLab.
  • Руководил разработкой в подразделении электронной коммерции компании 2reallife.
2012 — первый написанный SQL-запрос. Имплементация продуктов Oracle для ритейла. 2013 — первая случайно удаленная продакшн-база (успешно восстановлена с бэкапа). 2016 — сделан первый веб-сайт, открытый для SQL-инъекций (fixed!). С...
  • 2012 — первый написанный SQL-запрос. Имплементация продуктов Oracle для ритейла.
  • 2013 — первая случайно удаленная продакшн-база (успешно восстановлена с бэкапа).
  • 2016 — сделан первый веб-сайт, открытый для SQL-инъекций (fixed!).
  • С 2017 и до сегодняшнего дня — применение SQL для продуктовой аналитики в игровой индустрии, мобильных приложениях, системах email-тестирования и рассылок.
C командой Workplace from Meta прошел путь от запуска до 2 миллионов платящих пользователей В роли продакт-менеджера запустил игру King of Thieves. Хит компании ZeptoLab, более 75 миллионов игроков Участвовал...
  • C командой Workplace from Meta прошел путь от запуска до 2 миллионов платящих пользователей
  • В роли продакт-менеджера запустил игру King of Thieves. Хит компании ZeptoLab, более 75 миллионов игроков
  • Участвовал в создании игры C.A.T.S. Лучшая игра 2017 года по версии Google Play, более 100 миллионов игроков
  • В роли директора по продуктам развивал сервисы компании API.AI. Компания куплена Google
  • Отвечал за аналитику в MSQRD. Компания куплена Facebook

Программа курса

Раздел 1. Основы SELECT и простые запросы к базе

01. Введение в SQL и основы SELECT

Вы разберетесь, как устроены базы данных, а затем напишете свой первый запрос.

02. Структура хранения данных: dim- и fact-таблицы

Вы изучите разные способы хранения данных в таблицах, научитесь с ними работать.

03. Логические операторы AND и OR

Вы изучите интересующих вас пользователей, фильтруя необходимые данные в таблицах с помощью AND, OR, IN, NOT.

04. Фильтрация результатов запросов на основе дат

Вы подсчитаете количество покупок целевых пользователей за определенный период времени.

05. DISTINCT, LIMIT, ORDER BY

Вы продолжите изучать пользователей вашего продукта, отвечая на вопросы о том, покупают ли они преимущественно одни и те же товары или разные, какая у них самая дорогая покупка, как часто они делают покупки.

Раздел 2. Расчет верхнеуровневых метрик с помощью агрегатных функций и GROUP BY

06. Агрегатные функции: SUM(). AVG(), MIN(), MAX()

Вы ответите на вопросы из предыдущей главы и ряд новых с помощью более эффективных запросов с использованием функций SUM(), AVG(), MIN(), MAX().

07. Очистка данных

Вы научитесь проверять качество данных и при необходимости чистить их, прежде чем делать выводы на их основе.

08. Основы GROUP BY

GROUP BY — одна из наиболее часто используемых возможностей в SQL. Вы научитесь группировать строки таблицы по определенному признаку и независимо обрабатывать каждую группу при помощи агрегатных функций.

09. Практика: расчет GMV маркетплейса в динамике по дням

Вы подсчитаете динамику GMV маркетплейса по дням, чтобы оценить траекторию роста продукта.

10. GROUP BY по нескольким столбцам: расчет DAU в разбивке по дням и странам

Вы заметили замедление роста активной аудитории продукта и хотите проверить гипотезу, что проблема локализована в какой-то конкретной стране.

Раздел 3. Расчет Retention и юнит-экономики маркетплейса c помощью подзапросов

11. Функции работы с датами

Вы научитесь преобразовывать и сравнивать даты с помощью SQL. В процессе вы подсчитаете количество активных пользователей из когорты в динамике по дням с момента регистрации, а также количество новых пользователей по месяцам.

12. Подзапросы

Результат запроса является таблицей с данными, а значит к нему можно написать SQL-запрос. Это открывает большое количество возможностей для решения более сложных задач с помощью SQL.

13. Функция IF, условный оператор CASE/WHEN

Вы научитесь преобразовывать значения в результатах запроса в соответствии с нужной вам логикой. Это пригодится при расчете Retention.

14. Практика: расчет Retention продукта

Retention — ключевая метрика, отражающая ценность продукта. Пришло время подсчитать, как выглядит кривая Retention для нашего маркетплейса.

15. Практика: расчет юнит-экономики с помощью подзапросов

Вы разберетесь, какие каналы продвижения работают в плюс, а какие в минус для вашего продукта.

Раздел 4. Расчет ключевых метрик продукта через объединение нескольких таблиц с помощью JOIN

16. Основы JOIN / LEFT / RIGHT JOIN

Часто в таблице нет всех необходимых данных и ее необходимо объединить с другой таблицей, где эти данные есть. На помощь вам придет JOIN и его разновидности.

17. Практика: расчет юнит-экономики маркетплейса с помощью JOIN

Вы вновь посчитаете юнит-экономику платных каналов привлечения, но на этот раз сделаете это с помощью JOIN. Новый метод расчета позволит нам легко сегментировать результаты по множеству разных параметров.

18. JOIN нескольких таблиц

Объединять можно любое количество таблиц. С помощью объединения трех таблиц вы получите список продавцов, которые совершили наибольшее количество продаж на маркетплейсе.

19. Практика: расчет LTV c помощью LEFT JOIN

Вы хотите понять, как выглядит кривая LTV нашего продукта. В какой момент кривая LTV перестает расти? Есть ли различия между странами? А между разными каналами привлечения пользователей?

Раздел 5. Решение сложных задач с помощью оконных функций

20. Оконные функции: базовые принципы работы

Мы разберем принцип работы оконных функций и выясним, в каких ситуациях и для каких задач они полезны.

21. Оконные функции: синтаксис, границы окна

Пришло время изучить синтаксис оконных функций и научиться задавать границы окна при расчете функции.

22. Практика: расчет активной аудитории скользящим окном

В этой главе вам предстоит применить оконные функции на практике. Вы будете считать активную аудиторию маркетплейса скользящим окном в 7 и 28 дней с помощью оконных функций.

23. Практика: расчет роста GMV, топ товаров, LTV

Продолжаем практиковать в применении оконных функций, отвечая на различные вопросы о продукте и маркетинге с их помощью.

Финальное задание. Оценка влияния новой версии продукта на метрики

24. Финальное задание: оценка влияния новой функциональности на продукт

Вам предстоит применить все новые навыки работы с SQL, чтобы ответить на важный вопрос для команды: как на метрики продукта повлиял запуск новых категорий товаров на маркетплейсе.

Песочница. Типовые задачи для дополнительной практики

В песочнице собраны типовые практические задачи на основе опыта авторов симулятора и его выпускников. Выполнение этих задач позволяет отточить навык написания SQL-запросов и помогает находить решения для похожих задач, возникающих в процессе реальной работы.

Рейтинг курса

4
Может быть интересно
Симулятор SQL для продуктовой аналитики
Пройти курс бесплатно

Симулятор SQL для продуктовой аналитики

Курс находится на модерации. Данные могут быть неактуальны.