Нетология запускает курс по data-driven бизнесу

В программе обучения: как внедрять анализ данных в ключевые бизнес-процессы, как исследовать рынки и выявлять тренды, оценивать эффективность кампаний и определять факторы, влияющие на продажи.

Мы столкнулись с запросами со стороны наших партнеров, корпоративных клиентов и владельцев бизнесов на обучение менеджмента высшего и среднего звена умению грамотно анализировать данные, и главное, использовать полученные результаты в стратегическом планировании. Эти же требования мы увидели в каждой второй вакансии на позиции коммерческих директоров, директоров по маркетингу и руководителей проектов.

Один из лекторов курса, директор по маркетингу сервисов «Яндекса» Андрей Сербант, так комментирует рыночный спрос: «Сегодня в дефиците не только технические специалисты, способные организовать работу с данными, но и менеджеры, понимающие, как интегрировать Data Science в бизнес-процессы, как правильно нанять специалистов, как правильно ставить им задачи и организовывать их работу».

Слушателей будут обучать известные российские эксперты, среди которых Георгий Соловьев, CEO компании SkyEng, и Владислав Исмагилов, руководитель направления аналитики Яндекс.Маркета. Студенты узнают, как правильно формулировать гипотезы, определять оптимальный набор данных и инструменты анализа, а также грамотно интерпретировать результаты. В программу курса войдут модули по:

• стратегическому data-driven менеджменту,
• продуктовой аналитике,
• машинному обучению для бизнеса,
• прикладной математике и статистике,
• стратегической аналитике и управлению аналитикой в компании,
• лекция «Будущее data-driven маркетинга и продакт-менеджмента».

Содержание курса

Стратегический data-driven менеджмент

Визионерский подход к управлению. Основные методы принятия решений в стратегическом управлении. Возможности Big Data для бизнеса: сферы применения, источники, хранение и анализ.

6 часов теории и 6 часов практики.

Продуктовая аналитика

Работа с метриками и KPI. Роль аналитики в развитии продукта, поиск и проверка продуктовых гипотез. Сферы применения и специфика основных инструментов анализа продукта, интерпретация результатов.

4 часа теории и 4 часа практики.

Машинное обучение для бизнеса

Основные алгоритмы: возможности и сферы применения. Монетизация данных с помощью машинного обучения.

4 часа теории и 4 часа практики.

Прикладная математика и статистика

Прикладная математика в основе аналитических решений в маркетинге, работе над продуктом и бизнес-аналитике.

2 часа теории и 2 часа практики.

Стратегическая аналитика

Аналитические модели для ценообразования, планирования и оптимизаций.

2 часа теории и 2 часа практики.

Управление аналитикой в компании

Выбор и создание аналитической архитектуры под задачи компании. Определение необходимых компетенций и ролей в команде аналитики. Интеграция аналитики в бизнес-процессы.

2 часа теории и 2 часа практики.

What's next: лекция Андрея Себранта

Будущее data-driven маркетинга и продакт-менеджмента. Должен ли топ-менеджер уметь программировать, кого заменят алгоритмы, какой будет аналитика завтрашнего дня.