запускаємо оновлену програму з 8-річною історією, у ній — ще більше метрик, кейсів та аналітичних інструментів для ухвалення data-driven рішень
| досвід | 2+ роки у продуктовому менеджменті, маркетингу або UX/UI дизайні | 
|---|---|
| старт | січень 2026 | 
| група | 30 місць | 
| Тривалість | 3 місяці | 
якщо ви:
- 01працюєте в продукті й хочете бути на «ти» з аналітикою 
- 02Product / Project / Product Marketing Manager і шукаєте шляхи вдосконалення продукту 
- 03UX/UI / Product Designer і прагнете покращувати користувацький досвід на основі конкретних показників 
- 04прагнете перейти з аутсорсу в продукт 


час йти на оновлений курс!
У новій версії Product Analytics. Data Mining на вас чекають:
+1 місяць навчання (три місяці інтенсивного опанування навичок замість двох);
+1 куратор Денис Пархоменко — Product Analyst в JustAnswer, Ex-Data Analyst (Product & Marketing) та Product Manager в Universe (Genesis), Ex-Product Analyst в Jooble;
+3 курсові проєкти з реальними українськими бізнесами;
опанування системи продуктової аналітики Amplitude.
навички,
які опануємо
hard skills:
- знання типів та цілей продуктової аналітики
- визначення KPIs продукту
- когортний аналіз, пошук інсайтів за даними
- формування та валідація продуктових гіпотез
- аналіз з GA4, Amplitude
- інтерпретація метрик та графіків
- формулювання запитів для обробки та аналізу даних
- розрахунок LTV, CAC, ROI
- аналіз стратегій монетизації
- data storytelling
- ідентифікація та усунення проблем на основі аналітики
- написання базових SQL запитів
soft skills:
- аргументація пропозицій
- комунікація зі стейкхолдерами щодо інсайтів
- робота з критикою для покращення процесів
- чітке формулювання та донесення гіпотез
- конструктивне вирішення конфліктів

з напрямом
програма курсу
якісна робота з даними від вебу до застосунків
вебінари
вт, чт — 19:30, сб — 15:00
- 01.інтро
- продуктова аналітика: типи та цілі
- основні поняття та важливість продуктової аналітики
- типи аналітики: описова, діагностична, прогнозна і прескриптивна
 
- 02.вступ до аналітичних систем. Google Analytics
- базова аналітична система та дані as it is
- Google Analytics: навігація, типи звітів, події, цілі та UTM-мітки
- базова інтерпретація звітів
 
- 03.продуктові метрики
- основні типи метрик: активація, ретеншн, частота використання, залученість, відтік користувачів, NPS
- побудова воронки користувача
- визначення North Star і допоміжних метрик
- кейс-аналіз метрик для різних типів продуктів (e-commerce, застосунки, SaaS)
 
- 04.монетизація
- як аналітика допомагає розуміти та покращувати монетизацію
- основні фінансові показники: ARPU, ARPPU, CAC, LTV, ROI, Payback Period
- розбір платіжної воронки
- методи сегментації платників
 
- 05.Amplitude
- Amplitude як інструмент глибокої продуктової аналітики
- побудова флоу користувача, воронок, звітів утримання (retention report)
- створення дашбордів
- розбір подій і властивостей користувача
- як використовувати Amplitude для пошуку точок зростання продукту
 
- 06.пошук інсайтів
- методологія пошуку аналітичних інсайтів
- прийняття рішень та формування гіпотези
- пошук причин змін у даних
 
- 07.SQL
- основи мови SQL для роботи з базами даних: SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY. агрегатні функції
- написання запитів для побудови звітів і аналітики
- розбір типових запитів аналітика
- практика на реальних прикладах: таблиці з подіями, користувачами, транзакціями
 
- 08.A/B тести
- що таке A/B тести і навіщо вони потрібні
- як правильно формулювати гіпотези та визначати метрики успіху
- основи статистики: p-value, значущість, довірчі інтервали
- помилки у проведенні тестів (перевірка до завершення, неправильна вибірка)
- інтерпретація результатів і прийняття рішень
 
- 09.когортний аналіз та ШІ
- побудова когорт за датою реєстрації, першої покупки тощо
- аналіз змін поведінки в часі
- криві утримання (retention curve)
- вступ до використання ШІ для продуктового аналізу
 
- 10.BI-системи
- знайомство з інструментами Business Intelligence: Tableau, Power BI, Looker
- принципи створення інтерактивних дашбордів
- кращі практики візуалізації
- побудова дашборду з ключовими метриками продукту за допомогою Power BI
- ролі BI-систем у прийнятті бізнес-рішень
 
вакансії для випускників
курсу Product Analytics. Data Mining
куратор
та лектори

що на вас чекає
3 місяці інтенсивного навчання та практика з реальними бізнесами
 повне занурення в GA4, Amplitude, Google Sheets повне занурення в GA4, Amplitude, Google Sheets 
 15+ годин практики на тиждень, регулярний фідбек від куратора 15+ годин практики на тиждень, регулярний фідбек від куратора 
 опанування технік активації та утримання користувачів, практика на користувачах реальних бізнесів опанування технік активації та утримання користувачів, практика на користувачах реальних бізнесів 
 сертифікат за успішний захист курсових проєктів сертифікат за успішний захист курсових проєктів 
платити помісячно

21 000 грн/міс.
при розтермінуванні вартість курсу 63 000 грн
оплатити за весь курс
зі знижкою

20 000 грн/міс.
при оплаті одним платежем вартість курсу 60 000 грн
платити помісячно

21 000 грн/міс.
при розтермінуванні вартість курсу 63 000 грн
оплатити за весь курс
зі знижкою

20 000 грн/міс.
при оплаті одним платежем вартість курсу 60 000 грн
визначилися?
ось як потрапити на курс
- 1зареєструватися 
- 2заповнити анкету 
- 3оплатити курс 
- 4почати навчання 
- 1зареєструватися 
- 2заповнити анкету 
- 3оплатити курс 
- 4почати навчання 

відгуки.
що говорять випускники
*Згідно з результатами дослідження Projector.
У дослідженні взяли участь 567 респондентів
серед випускників курсів 2022 року.
маєте запитання?
підготували відповіді
- кому цей курс не підійде?
- що передбачають курсові проєкти?
- чи будуть мені доступні відеозаписи лекцій після завершення курсу?
- чи будуть записуватися вебінари?
- як відбувається комунікація на курсі та в якому форматі куратор дає фідбек?
реєстрація.
перший крок за вами

Хочете спитати ще щось? Пишіть на hello@prjctr.com або телефонуйте за номером +38 067 418-95-78.
перший крок за вами











