Онлайн-курсы по продуктовой аналитике

В подборке сроки от 1 до 6 месяцев, а магистратура с университетом 22 месяца. Месяц это практикум для тех, у кого уже есть база в данных. Пять-шесть месяцев обычная длина программы профессии.

Аналитик данных работает с любыми задачами компании, продуктовый специализируется на поведении пользователей продукта: воронки, удержание, эксперименты. Инструменты во многом общие, а разница в том, что здесь нужно понимать продукт и участвовать в решениях о нём.

Тяжёлая математика нет, а статистика на уровне понимания обязательна: без неё нельзя разобрать эксперимент и отличить настоящий эффект от случайного колебания. Это заметно легче, чем в Data Science, но совсем без статистики профессия не работает.

Цены в подборке от 28 900 до 195 000 рублей. Снизу короткие практикумы, сверху магистратура с университетским партнёром. Рассрочка есть, минимальный платёж от 2 408 рублей в месяц.

Практически обязательно. Аналитик, который не может сам достать данные и ждёт выгрузку от инженеров, теряет темп и перестаёт быть полезным команде. Глубоких знаний не требуется, нужны уверенные запросы и понимание, как устроены данные продукта.

Школы в наших данных зарплат не указывают. Оплата зависит от уровня, от размера продукта и от того, влияют ли ваши выводы на решения. Аналитик, к которому приходят до принятия решения, и тот, кто присылает отчёты постфактум, ценятся по-разному.

стоит, если вам нравится разбираться в поведении людей через цифры и вы готовы спорить с командой. Это удобная точка карьеры: отсюда открыты пути и в данные, и в продуктовое управление. Не стоит, если хочется тихой работы с таблицами: тут нужно много обсуждать.

Труднее, чем кажется. Программы на 5-6 месяцев формально рассчитаны и на новичков, но конкуренция за первые позиции высокая, а работодатели ждут понимания продукта. Реалистичнее сначала получить любой опыт с данными, хотя бы в маркетинге или в отчётности, и переходить оттуда.

Средне. Инструменты осваиваются быстро, сложность в интерпретации: увидеть цифру легко, понять, что она означает и что с ней делать, трудно. Отдельная трудность это честность с собой, потому что данные легко подогнать под желаемый вывод, не заметив этого.

Понимание продукта. Аналитик, который отлично пишет запросы, но не знает, зачем компания делает то, что делает, приносит цифры без выводов. Инструменты доучиваются за недели, продуктовое мышление за месяцы работы в команде.

Да, направление удалённое по умолчанию. Единственное ограничение это доступ к данным в компаниях с закрытым контуром, где иногда требуют работать с рабочего места.