Продуктовая аналитика: магистратура в вузах Москвы

Программа даёт понимание того, как с помощью статистики, машинного обучения и анализа больших данных можно улучшать ИТ-продукты и принимать стратегические решения. Студенты учатся не только обрабатывать и визуализировать данные, но и формулировать гипотезы, оценивать их влияние на бизнес-метрики и эффективно взаимодействовать с командами разработки.

Особое внимание уделяется развитию гибких навыков, необходимых для работы в современных технологических компаниях. Выпускники смогут не только строить аналитические модели, но и грамотно презентовать результаты, управлять ML-продуктами и участвовать в их внедрении. Курс подойдёт тем, кто хочет работать на стыке анализа данных, продуктового менеджмента и искусственного интеллекта.

Профессиональные дисциплины:

 Data Science Fundamentals

Цель блока: сформировать базу Data Scientist-а в машинном обучении, продукте и аналитике

• [мини] Основы Python
• Основы статистики
• Machine Learning
• SQL и базы данных
• Продуктовая студия
• Soft Skills Lab.

Core PA

Цель блока: подготовиться к работе над развитием ИТ-продукта в роли продуктового аналитика

• Python для анализа данных
• Управление продуктом и бизнес-метрики
• Продвинутая статистика
• Data Engineering
• Визуализация
• Исследование, генерация и приоритизация гипотез
• [мини] Управление ML-продуктами
• [мини] Аналитическая культура.

Selected topics in PA [два на выбор]

Цель блока: расширить свою экспертизу в смежных областях (ML, AI, продуктовый менеджмент) и прокачать софты

• Production ML
• ML System Design
• Deep Learning
• Взаимодействие с командой разработки
• [мини] Al Beyond Fit-Predict
• [мини] Переговоры.