Практическая аналитика продуктов: решение повседневных задач с помощью Python, SQL и LLM

Чтобы добиться успеха в современных продуктовых командах, вам нужно знать, как извлекать данные, анализировать поведение пользователей и использовать искусственный интеллект для ускорения ваших аналитических данных. Этот текстовый курс поможет вам пройти через сценарии, с которыми аналитики продуктов сталкиваются каждый день, помогая вам перейти от понимания основных показателей продукта к выполнению сложных рабочих процессов данных с использованием SQL, Python и больших языковых моделей (LLM) для автоматизации и повышения качества анализа. Что вы узнаете: Понимание основных показателей продукта, таких как удержание, отсев, LTV и конверсионные фуникулеры; Написать чистые SQL-запросы для извлечения и агрегирования данных о поведении пользователей из реляционных баз данных; Анализировать шаблоны набора данных с использованием Python-каркасов данных и принципов чистого кода; Применять LLM и оперативную инженерию для ускорения написания SQL, отладки Сценарии Python и резюмировать качественную обратную связь; Разработать основные рамки A / B-тестирования и интерпретировать статистические результаты с уверенностью; Решать типичные ежедневные задачи аналитика продукта через реалистичные письменные исследования случаев и пошаговые просмотры кода. Вы начнете с изучения основных концепций и метрик продукта, а затем перейдете к практическому запросу SQL и манипулированию данными Python. Наконец, вы узнаете, как интегрировать LLM в свою повседневную работу, чтобы работать быстрее и умнее. Этот курс предназначен для начинающих аналитиков продуктов, менеджеров по продуктам и новичков, которые хотят создать современный набор навыков по обработке данных с помощью искусственного интеллекта без предварительного технического опыта. Начните читать сегодня, чтобы создать модернизированный технический инструментарий, необходимый для успешной карьеры в области анализа продуктов.