Analytics Bootcamp — продуктова аналітика, SQL, Tableau та North Star

Аналітичний огляд курсу

Опис згенерований на основі програми курсу та відкритих даних.

Що включає Analytics Bootcamp з продуктової аналітики

Програма сфокусована на верифікації та аналізі даних, визначенні ключових метрик (зокрема North Star), застосуванні SQL для витягання даних та візуалізації у Tableau. Формат побудовано на коротких теоретичних блоках і практиці на реальному датасеті.

Формат і тривалість інтенсиву Analytics Bootcamp

• Онлайн-навчання: 2 дні, орієнтовно 10 годин.
• Практичні вправи одразу після теорії.
• Матеріали для підготовки надсилаються до старту.

Програма: метрики продукту, SQL, Tableau, North Star

• Перевірка якості даних, події та атрибути.
• Метрики продукту: активність, утримання, конверсія, North Star metric.
• SQL для аналітики: SELECT, JOIN, агрегати, валідація результатів.
• Tableau: дашборди, графіки, фільтри, базові принципи дизайну.
• Пошук робочих інсайтів і формулювання гіпотез.

Лекторка та експертиза

Лілія Луценко, Senior Product Analyst (Wise). Досвід: аналіз продукту у Wise (≈37,7 млн сеансів/місяць на сайті, ≈10 млн користувачів застосунку), аналітика 4 мобільних застосунків BetterMe (100+ млн користувачів, 190 країн), переможниця Datamonster від Amplitude (2020, 2021), консалтинг у KPMG (Big Four).

Кому доречний Analytics Bootcamp і кому наразі не пасує

Кому підходить

• Junior Product-аналітикам — для систематизації принципів data analytics, метрик і практики SQL та Tableau.
• Data-аналітикам — для відпрацювання пошуку інсайтів та оновлення інструментарію візуалізації.
• Маркетологам і web-аналітикам — для аналізу поведінки користувачів і коректного налаштування метрик.
• Product-менеджерам — для коректного вибору метрик продукту та оцінювання змін.

Кому не підходить

• Тим, хто очікує лише no‑code підхід без SQL.
• Пошуковцям вузько спеціалізованої теми (наприклад, просунутого ML або experimentation at scale).
• Тим, хто розглядає лише теорію без практичних завдань.

Від запиту до вимірюваного ефекту: проблема → що опрацьовується на інтенсиві

• Невизначені метрики продукту → розбір системи метрик та вибір North Star.
• Фрагментовані дані → перевірка якості, узгодження подій та атрибутів.
• SQL використовується точково → структурована практика запитів, JOIN та агрегацій.
• Складно побачити закономірності → побудова дашбордів у Tableau та читання графіків.
• Важко сформулювати гіпотези → фреймворки пошуку інсайтів та пріоритизація.

Порівняння з альтернативами у сфері data/analytics

• Самостійні курси у записі: гнучко, але без зворотного зв’язку; тут передбачені практичні перевірки.
• Довгі програми: більше глибини, але довше; цей формат концентрований і сфокусований на ключових навичках.
• Книги/відео: теорія без практики; тут застосування інструментів SQL та Tableau на даних.
• Внутрішній онбординг: специфіка компанії; тут універсальні принципи продуктової аналітики.

Компетенції, які покриває Analytics Bootcamp

• Побудова системи продуктових метрик і визначення North Star metric.
• Базовий та середній рівень SQL для задач аналітики даних.
• Структурування інсайтів і постановка гіпотез.
• Візуалізація даних у Tableau: створення оглядових дашбордів.
• Практики верифікації даних і перевірки коректності розрахунків.