• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
2026/2027

Продуктовая аналитика

Статус: Маго-лего
Кто читает: Школа финансов
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: русский
Кредиты: 3
Контактные часы: 32

Программа дисциплины

Аннотация

This course covers the fundamentals of product analytics and is designed to develop a product-oriented mindset and build practical skills in analyzing digital products. The course will be beneficial for those considering a career in this field or who recognize that today’s finance professionals need to understand how IT products work and how to analyze them.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • ● Понимают методологию A/B тестирования ● Умеют анализировать результаты экспериментов и принимать решения на их основе ● Умеют визуализировать данные ● Умеют формулировать продуктовые выводы и рекомендации на основе данных"
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Понимают, что такое цифровой продукт и как он устроен Понимают основные продуктовые фреймворки (Business Model Canvas, AARRR Funnel) Понимают стадии развития продукта и роль метрик на каждой из них Знают ключевые продуктовые метрики (conversion, retention, LTV/CAC)
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Session 1. Introduction to Product and Product Analytics
  • Session 2. Data and SQL
  • Session 3. Product Metrics
  • Session 4: Hypotheses and Experiments
  • Session 5. Product Economics
  • Session 6. Visualization and Interpretation
  • Session 7. Wrap-up and final project presentation
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Practical assignment
  • неблокирующий Final project
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2026/2027 3rd module
    0.5 * Practical assignment + 0.5 * Final project
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Business model generation : a handbook for visionaries, game changers, and challengers, Osterwalder, A., 2010

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Python и анализ данных : первичная обработка данных с применением pandas, NumPy и Jupiter, Маккинни, У., 2023

Авторы

  • Томтосов Александр Федорович