Ниже мы собрали бесплатные курсы разных онлайн-школ для веб-аналитиков. В основном, это записи уроков, они тоже могут быть полезны в освоении нужных навыков.
Это авторский блог от создателя школы веб-аналитики Андрея Осипова. Здесь он делится собственным опытом, а также полезными подборками для специалистов.
Особенности: SQL, Google Analytics, Yandex Metrica, CJM, JTBD. Анализ пользовательских сценариев, A/B-тестирование и работа с продуктовыми метриками
Для кого: Специалисты по продукту или интерфейсам, которым требуется аргументировать решения на основе метрик и данных о поведении пользователей
Результат: Отчет по аудиту пользовательского интерфейса с гипотезами роста конверсии, визуальный дашборд с продуктовыми метриками, план проведения A/B-теста
Важно знать: Не включает программирование на Python, фокус на инструментировании и интерпретации отчетов. Требуется базовое понимание работы веб-ресурсов
Плюсы: Применение SQL для самостоятельной выгрузки и сегментации данных из продуктовых БД, что выделяет на фоне специалистов без навыка работы с базами
Что еще: Синтез качественных исследований поведения пользователей и количественного анализа данных для оптимизации воронки
Особенности: Python, SQL, PostgreSQL, Power BI. Подготовка данных, продуктовая аналитика, проверка гипотез и визуализация показателей бизнес-процессов
Для кого: Курс подойдёт тем, кто планирует смену профессиональной деятельности с нуля, а также специалистам с потребностью в систематизации навыков работы с данными для принятия обоснованных решений.
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181498 от 16.08.2022
Гарантия трудоустройства
Подберут вам подходящие предложения, дадут рекомендации к составлению портфолио и резюме, подготовят к собеседованию и помогут попасть в компанию мечты.
Сертификат
В зависимости от предыдущего образования будет выдан диплом о профессиональной переподготовке, удостоверение о повышении квалификации или свидетельство о прохождении обучения.
Стажировка
На стажировках вы погрузитесь в реальные проекты и отработаете приобретенные знания на практике.
Возврат средств
если после успешного обучения вы не найдёте работу.
Особенности: Программа охватывает обучение профессии Data Analyst с нуля и включает Excel, Python, SQL, Power BI, визуализацию данных, A/B-тестирование, а также помощь в трудоустройстве.
Для кого: Новичкам без опыта, желающим освоить профессию Data Analyst и получить помощь в трудоустройстве.
Результат: Проект: A/B-тест для мобильного приложения доставки продуктов
Важно знать: Для старта достаточно знаний школьного курса математики. Обучение рассчитано на 3–5 часов в неделю.
Что еще: Слушателям оказывают помощь в трудоустройстве и гарантируют возврат денег, если работа не будет найдена.
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи.
Занятий: 12 часов в неделю (2-3 часа в день)
Объем практики: 84%
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовЧатДля начинающих
Особенности: В курсе рассматриваются работа с Excel и Google Sheets, Unit-экономика и когортный анализ, а также расчёт таких метрик, как LTV, CAC и ROMI.
Для кого: Базовое понимание продукта, нужно освоить методы количественной оценки эффективности и прогнозные финансовые модели
Результат: Итогом работы становятся расчётная модель юнит-экономики, дашборд с ключевыми показателями и прогнозная модель LTV и CAC.
Важно знать: Для выполнения практических заданий обязательно базовое владение электронными таблицами.
Плюсы: Навык перевода маркетинговых затрат в прогнозируемую прибыль через расчет окупаемости CAC
Что еще: Алгоритмизация процесса оценки финансовой жизнеспособности продукта через связку метрик
Мы собираем данные о реальных переходах пользователей на страницы программ за последние 90 дней и сортируем курсы по востребованности. Это помогает понять, какие варианты вызывают наибольший интерес у тех, кто прямо сейчас выбирает обучение. Список динамический — он обновляется автоматически и отражает актуальные предпочтения аудитории. Вот что выбирают чаще всего:
Unit-экономика и управление финансами для менеджера — ProductStar
Направление представлено в разных онлайн-школах, каждая предлагает свой подход: от коротких интенсивов по конкретным инструментам до длительных программ с нуля. Мы проанализировали, куда пользователи переходят чаще всего, чтобы показать реальную картину спроса. Рейтинг формируется по количеству переходов, без учёта отзывов и оценок. Вот школы, которые лидируют по интересу аудитории:
Базовое требование большинства программ — уверенное владение Excel или Google Sheets: сводные таблицы, функции VLOOKUP и фильтрация данных. Без этого практические задания будут тормозить обучение.
Полезно понимать, как устроен веб-сайт: что такое страницы, события, cookies, параметры URL. Это нужно для настройки тегов в Google Tag Manager и работы с UTM-метками.
Базовые знания математической статистики — средние значения, медианы, распределения — ускоряют освоение когортного анализа и A/B-тестирования. Если статистики нет, придётся разбираться параллельно с основной программой.
Да, для полноценной отработки навыков требуется доступ к реальному веб-ресурсу. Настройка тегов в Google Tag Manager, подключение Google Analytics 4 и Яндекс Метрики, создание целей и событий — всё это делается на живом сайте.
Если собственного проекта нет, уточните у школы, предоставляют ли они тестовые площадки. Некоторые программы дают доступ к учебным сайтам, другие ожидают, что студент найдёт ресурс самостоятельно — например, создаст простой лендинг или попросит доступ у знакомых предпринимателей.
Без практики на реальном проекте навыки настройки трекинга останутся теоретическими, и применить их в работе будет сложно.
Веб-аналитика фокусируется на сборе данных о поведении пользователей на сайте: источниках трафика, конверсиях, воронках продаж. Основные инструменты — Google Analytics 4, Яндекс Метрика, Google Tag Manager, UTM-метки.
Продуктовая аналитика работает с метриками продукта: удержание, юнит-экономика, когортный анализ, A/B-тестирование гипотез. Здесь чаще используются SQL, Python с библиотеками Pandas и NumPy, а также Power BI или Tableau для визуализации.
UX-аналитика изучает взаимодействие пользователей с интерфейсом: карты кликов, тепловые карты, записи сессий. Задача — обосновать изменения в дизайне и функционале через данные о поведении и контрольные группы.
Выбор направления зависит от того, с какими задачами вы хотите работать: маркетинговые каналы, продуктовые решения или улучшения интерфейса.
Зависит от программы. Курсы, сфокусированные на инструментировании и интерпретации отчётов, не включают программирование. Там вы работаете с интерфейсами Google Analytics 4, Google Tag Manager, Looker Studio и выгрузками в Excel.
Программы с уклоном в анализ данных добавляют SQL для запросов к базам PostgreSQL и Python с библиотеками Pandas, Matplotlib, Seaborn для обработки сырых данных. Это другой уровень глубины: вместо готовых отчётов вы работаете с необработанными выгрузками.
Перед выбором курса проверьте, какие инструменты указаны в программе. Если Python и SQL не упоминаются — программирования не будет. Если они в списке — готовьтесь писать запросы и скрипты.
Первая ошибка — попытка сразу строить сложные дашборды в Looker Studio или Power BI без понимания, как данные собираются. Если теги в Google Tag Manager настроены неправильно, визуализация покажет мусор.
Вторая ошибка — игнорирование сегментации аудитории. Смотреть на общие метрики без разбивки по источникам трафика, устройствам, географии значит упускать инсайты. Сегментация — базовый навык, который нужно освоить раньше когортного анализа.
Третья ошибка — путаница между Google Analytics и Google Analytics 4. Старая версия прекращает поддержку, и курсы, обучающие только классическому GA, дают устаревшие знания. Проверяйте, что программа включает именно GA4 с его событийной моделью данных.
Проверьте наличие Google Analytics 4 в программе — это текущий стандарт, заменивший Universal Analytics. Если курс обучает только старой версии Google Analytics, знания устареют до завершения обучения.
Убедитесь, что программа включает сквозную аналитику и работу с сырыми выгрузками, а не только готовые отчёты в интерфейсах. Навык построения сквозной аналитики отличает специалиста от пользователя готовых дашбордов.
Обратите внимание на A/B-тестирование: если программа ограничивается базовым уровнем и не рассматривает продвинутые методы вроде байесовского подхода, это нормально для начального курса, но недостаточно для продвинутого.
Насколько полезной была информация?
Вы можете оценить пользу всей страницы в целом, отметив необходимое количество звездочек. Это поможет нам отслеживать актуальную информацию и улучшать взаимодействие с вами.
