який рівень підготовки потрібен для курсу?

Досвід роботи в продукті, дизайні або маркетингу від 1–2 років. Знання SQL або аналітичних інструментів не обов'язкове — починаємо з основ.

чи підійде курс, якщо я вже працював з GA4 або Amplitude?

Так. Курс побудований так, що базові теми швидко переходять у практику — якщо інструменти знайомі, глибше зануритесь у когортний аналіз, A/B-тести і SQL.

скільки часу на тиждень потрібно виділяти?

Три вебінари на тиждень по дві години плюс домашнє завдання. В середньому 8–10 годин на тиждень.

чи будуть записи занять?

Будуть. Але користь вебінарів саме в живому спілкуванні та розборі кейсів із куратором та учасниками, тому радимо виділити для них час заздалегідь.

чи можна суміщати курс з роботою?

Так. Формат розрахований на працюючих спеціалістів — вебінари у вечірній час у будні та вранці в суботу.

чи є розстрочка?

Так, без відсотків — через Monobank або Privatbank на 3 або 6 платежів. Також можливий помісячний платіж від Projector або оплата від юридичної особи.

як проходить фідбек по домашніх завданнях?

Куратори перевіряють домашні завдання і надають письмовий фідбек на навчальній платформі.

чи отримаю сертифікат?

Так, за умови виконання не менше 70% домашніх завдань і захисту всіх трьох курсових проєктів.

чи є в курсі тема штучного інтелекту?

Так, розглядатимемоо використання ШІ-інструментів для автоматизації аналітичних задач і пришвидшення роботи зі звітами.

чи можна застосовувати знання одразу під час навчання?

Так. Домашні завдання побудовані так, що ви працюєте з власним продуктом або бізнесом — тобто одразу застосовуєте інструменти до реальних задач, а не абстрактних прикладів.

чи підійде курс, якщо я зараз не працюю в продуктовій компанії?

Так. Якщо ваш поточний проєкт не підходить для завдань — можна використати попередній досвід або обрати будь-який продукт, з яким ви знайомі.

Interface Design

Management

Product Analytics. Data Mining

досвід	2+ роки у продуктовому менеджменті, маркетингу або UX/UI дизайні
старт навчання	30.06.2026
кількість місць	30
тривалість курсу	3 місяці

опануйте GA4, Amplitude та SQL — щоб самостійно знаходити інсайти, формулювати гіпотези та обґрунтовувати продуктові рішення цифрами

досвід	2+ роки у продуктовому менеджменті, маркетингу або UX/UI дизайні
старт навчання	30.06.2026
кількість місць	30
тривалість курсу	3 місяці

для когоцей курс

Продуктова аналітика давно перестала бути спеціалізацією окремої людини в команді — і PM, і дизайнери, і маркетологи щодня стикаються з питаннями, які потребують якого-не-якого, а заглиблення у цифри, метрики та дані. Але між підключенням Amplitude і моментом, коли аналітика стає частиною щоденних рішень — прірва спроб і помилок, звітів, сформованих з неправильними параметрами, і втрачених можливостей.

За три місяці на курсі ви навчитеся самостійно будувати воронки, когортний аналіз і A/B-тести в GA4 і Amplitude, писати SQL-запити під продуктові задачі і рахувати LTV та юніт-економіку. На виході додасте до портфоліо три курсові проєкти на реальних даних: аналітика в GA4, аналіз SaaS-продукту в Amplitude і аналітика маркетплейсу з SQL.

працюєте PM або PO, і не знаєте, як діставати інсайти з Amplitude або GA4 без запиту до аналітика

Навчитеся самостійно будувати дерево метрик, рахувати retention і когорти в Amplitude та GA4, формулювати й перевіряти гіпотези через A/B-тести. Зможете підкріпити roadmap показниками та цифрами.

користуєтеся GA4 або Amplitude, але лише на рівні дефолтних дашбордів — для складнішої аналітики не вистачає розуміння функціоналу

Навчитеся будувати кастомні звіти, воронки та сегменти під конкретні продуктові завдання. Зрозумієте, який тип аналізу використовувати в кожній ситуації — і припините обмежуватися налаштуваннями за замовчуванням.

хочете вирости до senior або head of product і розумієте, що без впевненої роботи з даними це складно

Отримаєте практику на реальних датасетах і додасте до портфоліо три готові кейси — по GA4, Amplitude і SQL — які підтверджують аналітичні навички на рівні senior.

працюєте продуктовим дизайнером і хочете самостійно формулювати гіпотези, запускати A/B-тести і читати результати

Навчитеся формулювати гіпотези під фічі, налаштовувати A/B-тести в Amplitude і самостійно інтерпретувати результати. Зможете приходити на продуктові зустрічі з власним аналізом та пропозиціями.

працюєте в маркетингу або growth і хочете відстежувати поведінку користувачів після активації — retention, drop-off, LTV

Навчитеся будувати когортний аналіз, рахувати LTV і відстежувати retention по каналах залучення в Amplitude і GA4. Зрозумієте, які кампанії приводять користувачів, що залишаються, а які — дають короткостроковий сплеск без довгострокової цінності.

навички,
які опануємо

hard skills

побудова дерева метрик за фреймворками AARRR і HEART
когортний аналіз і розрахунок retention у Amplitude і GA4
побудова воронок і сегментація користувачів
формування та запуск A/B-тестів, перевірка статистичної значущості
розрахунок LTV, CAC, ROI, ARPU, ARPPU
SQL-запити для вибірки, фільтрації та аналізу даних у BigQuery
візуалізація даних і побудова дашбордів у Tableau і Power BI
аналіз NPS і рейтингів застосунку в сторах

soft skills

аргументація продуктових рішень перед стейкхолдерами цифрами
формулювання гіпотез і обґрунтування пріоритетів у roadmap
data storytelling: побудова аналітичного наративу під бізнес-задачу
читання даних як інструмент прийняття рішень, а не звітності
комунікація з аналітиками і розробниками на рівні спільної мови
пріоритизація метрик залежно від етапу продукту
критичне мислення при інтерпретації результатів тестів

software skills

Amplitude – продуктова аналітика для аналізу поведінки користувачів, подій, воронок і сценаріїв взаємодії з продуктом
Looker – платформа бізнес-аналітики для візуалізації даних, побудови звітів і прийняття рішень на основі даних
Tableau – інструмент для візуального дослідження даних, який дозволяє швидко аналізувати великі масиви інформації, знаходити інсайти та будувати наочні інтерактивні візуалізації без складних налаштувань
Google Sheets – таблиці для роботи з даними, аналізу інформації та спільної роботи в команді
Google Analytics 4 – аналіз трафіку сайту, джерел переходів і дій користувачів на сторінках
SQL – мова запитів для роботи з базами даних, вибірки, фільтрації, агрегації та аналізу інформації

допоможемо визначитися
з напрямом

і не будемо рекомендувати зайве

написати в telegram

програма курсу

Пн

Вільний від занять день

Вт

Живий вебінар

19:00–21:30

Ср

Вільний від занять день

Чт

Живий вебінар

19:00–21:30

Пт

Вільний від занять день

Сб

Живий вебінар

12:00–14:00

Нд

Вільний від занять день

01. вебінар-знайомство: типи та цілі продуктової аналітики
очікування від курсу і формат роботи
02. метрики. інтро: що таке метрика і як визначити «краще» для продукту
різниця між простими і складними метриками
як метрики пов'язані з реальними бізнес-рішеннями
03. інтро до GA/Amplitude: як поведінка користувача перетворюється на табличні дані
сутності GA4 і Amplitude: події, сесії, користувачі
перший аналіз продуктових даних у таблицях
04. GA4 для продуктової аналітики: інтерфейс і функції GA4: від дефолтних вкладок до Explore
створення графіків і звітів
сегментація користувачів у GA4
практичні кейси застосування GA4
переваги і обмеження інструменту
05. продуктові метрики: етапи життя користувача
фреймворки AARRR і HEART
метрики на кожному етапі життя користувача
побудова дерева метрик
розрахунок acquisition і engagement метрик
побудова воронки залучення користувачів до функціоналу
визначення точок зростання
06. retention, activation, north star: розрахунок retention метрик
визначення моменту активації користувача
north star метрика і бізнес-перформанс
07. Amplitude для продуктової аналітики: інтерфейс і функції Amplitude
побудова графіків, сегментація користувачів
створення звітів за результатами аналізу
08. unit economics. монетизація продукту: поняття юніт-економіки
розрахунок ROI, ROMI, ROAS, LTV, ARPU, ARPPU
оцінка окупності та повернення вкладень
09. пошук інсайтів у даних: методи пошуку інсайтів у продуктових даних
від даних до гіпотези
10. аналіз задоволеності користувача. quality метрики: розрахунок і інтерпретація NPS
складання опитувальника для збору фідбеку
аналіз рейтингу застосунку в сторах
11. SQL для продуктової аналітики: базові оператори SQL
прості запити до бази даних
вибірка, фільтрація і підрахунок даних
об'єднання таблиць: INNER і OUTER JOIN
розрахунок показників за допомогою SQL-запитів
складні запити і BigQuery
аналіз Google Ecommerce dataset
12. формування та перевірка продуктових гіпотез. A/B-тести: структура продуктової гіпотези
підготовка і запуск A/B-тесту
перевірка статистичної значущості результатів
коли A/B-тестування не потрібне
13. когортний аналіз, прогнозування та ШІ-інструменти: когортний аналіз у продуктовій аналітиці
прогнозування на основі даних
автоматизація аналітичних задач за допомогою ШІ
14. Tableau, Looker, Power BI: огляд BI-систем і їх застосування
побудова дашбордів у Power BI
візуалізація продуктових даних для стейкхолдерів

виділіть час, бо на курсі буде:27 живих вебінарів, 4 QA-сесії,10 домашніх завдань і три курсові проєкти на реальних даних — із захистом перед замовником — та сертифікат після завершення.

куратори
та лектори.

старт групи
30.06.2026

куратор

Денис Пархоменко

Lead Product Analyst в Appflame. Ex-Product Analyst в компаніях JustAnswer, Jooble та Universe Group.

Понад 4 роки досвіду в продуктовій аналітиці. Пристрасть Дениса — вдосконалення продуктів на основі data-driven підходу. Має досвід у продакт менеджменті, а також — у створенні власних продуктів.

старт групи
30.06.2026

куратор

Дмитро Бігун

Lead Data Analyst у Mriia.

Будує аналітичну екосистему для державної освітньої системи: стандартизував підхід до збору подій і структури метрик, запустив регулярний моніторинг якості даних та керовану звітність у BI, що дозволяє командам швидше приймати рішення на основі даних.

старт групи
30.06.2026

куратор

Олександр Іванов

COO/CPO у Projector. Ex-Head of Product в ЛУН.

Понад 10 років досвіду розвитку продуктів в Україні та 30 країнах світу. Раніше займався виведенням на нові ринки та розвитком міжнародного пошуковика нерухомості Flatfy.

старт групи
30.06.2026

кураторка

Настя Черкасова

Лекторка, Lead Product Manager у Bookimed.

Ex-Data Conversion Specialist / Growth Product Manager у Conversionrate Store. Шукала точки зростання та покращувала конверсії на основі кількісних і якісних даних для B2C, SaaS, B2B, e-commerce продуктів із мільйонними аудиторіями — як локальних, так і закордонних.

старт групи
30.06.2026

кураторка

Поліна Карпенко

Лекторка, Ex-Product Manager у Projector.

Понад 5 років у сфері продакт менеджменту, 10+ років у ІТ. Вважає своїми сильними сторонами навички аналітики продуктів, технічну підготовку та досвід управління людьми. Почала вивчати програмування у 12 років.

старт групи
30.06.2026

лектор

Роман Повзик

Запрошений гість. Product Analyst у Burny Games.

Майже 4 роки працює в продуктовій аналітиці мобільних ігор: раніше — з розвиваючими застосунками для дошкільнят, нині — пазлами і криптограмами. У вільний час менторить початківців-аналітиків. Автор Youtube-каналу «Data Analyst Mentor» (214k переглядів). Учасник шорт-листу цьогорічної премії DOU у категорії «Вони надихають».

як проходить навчання на курсі Product Analytics. Data Mining

Перед стартом відкриваємо доступ до платформи та Slack, щоб ви могли познайомитися з куратором і групою.

Там ви знайдете гайд по навчанню, програму, розклад зустрічей і все необхідне для старту — щоб спокійно розібратися у форматі й зайти в курс без поспіху та хвилювання.

01

вебінари

На живому вебінарі разом із куратором опановуємо матеріал глибше, відпрацьовуємо його та розбираємо домашні завдання.

Є простір для запитань, обговорень і підтримки — і під час зустрічей, і в Slack між ними.

02

курсовий проєкт та домашки

Навчання будується навколо практики. Ви крок за кроком працюєте над курсовим проєктом під супроводом куратора.

Домашні завдання — це не формальність, а частина вашого майбутнього портфоліо.

У фіналі маєте завершену роботу, що демонструє ваш підхід, мислення й перші професійні рішення.

03

сертифікат про навчання

Після захисту курсового проєкту ви отримуєте сертифікат Projector.

Це підтвердження, що ви пройшли повний навчальний шлях, виконали завдання й захистили фінальну роботу.

Для тих, хто показує високий рівень, передбачений сертифікат із відзнакою.

04

спільнота та нетворкінг

Після випуску ви стаєте частиною Projector Global Community.

Це міжнародна спільнота креативних і tech-спеціалістів: зустрічі, події, обмін досвідом і нові знайомства.

Середовище, яке підтримує, надихає й допомагає рухатися далі.

∞

ваш професійний шлях

Курс — це не фініш, а частина вашого професійного шляху.

Ми допомагаємо рухатися далі: через наступні курси, вакансії у LEZO, mentorship та Бібліотеку Projector.

Ви обираєте напрям і темп, а ми підказуємо можливі кроки й підтримуємо на цьому шляху.

01
вебінари
На живому вебінарі разом із куратором опановуємо матеріал глибше, відпрацьовуємо його та розбираємо домашні завдання.

Є простір для запитань, обговорень і підтримки — і під час зустрічей, і в Slack між ними.
02
курсовий проєкт та домашки
Навчання будується навколо практики. Ви крок за кроком працюєте над курсовим проєктом під супроводом куратора.

Домашні завдання — це не формальність, а частина вашого майбутнього портфоліо.

У фіналі маєте завершену роботу, що демонструє ваш підхід, мислення й перші професійні рішення.
03
сертифікат про навчання
Після захисту курсового проєкту ви отримуєте сертифікат Projector.

Це підтвердження, що ви пройшли повний навчальний шлях, виконали завдання й захистили фінальну роботу.

Для тих, хто показує високий рівень, передбачений сертифікат із відзнакою.
04
спільнота та нетворкінг
Після випуску ви стаєте частиною Projector Global Community.

Це міжнародна спільнота креативних і tech-спеціалістів: зустрічі, події, обмін досвідом і нові знайомства.

Середовище, яке підтримує, надихає й допомагає рухатися далі.
∞
ваш професійний шлях
Курс — це не фініш, а частина вашого професійного шляху.

Ми допомагаємо рухатися далі: через наступні курси, вакансії у LEZO, mentorship та Бібліотеку Projector.

Ви обираєте напрям і темп, а ми підказуємо можливі кроки й підтримуємо на цьому шляху.

філософія навчання

Practicult

→ У нас панує культ практики: щоби отримати результат, ви робите домашки під особистим менторством куратора і працюєте над курсовими проєктами. → це не теорія і не перегляд відеолекцій. Це напрацювання реальних навичок і портфоліо за принципом «все як у житті».

Feedback

→ У Проджі ок помилятись. Вам за це не будуть ставити оцінки, а підкажуть, як зробити краще. Кожен студент отримує величезний об'єм зворотнього зв'язку. → ви не залишаєтесь самі по собі і отримуєте теплу підтримку куратора і одногрупників.

Flame

→ Нам не все одно на те, який ви отримуєте досвід під час навчання. Команда Проджа створює продукти з пристрастю і це відчувається в усьому. → ви отримаєте підтримку команди, дружній сервіс і навчальну програму пророблену до деталей.

відгуки.
що говорять випускники

Іван Алцибєєв

Co-founder & CPO в Reface

“У Проджекторі я вчився на двох курсах. І років п'ять тому курс Product Analytics. Data Mining став переломним для мене. Тоді я не дуже розумів, що таке продуктовий менеджмент і наскільки це про цифри. Саша Іванов дуже круто заклав фундамент та розповів, чому важливо використовувати data driven підхід. Круто зрозуміти, як приймати дизайн-рішення на базі конкретних даних. Цей курс не про набір конкретних навичок, а про зміну парадигми мислення та механізмів прийняття рішень.

переглянути

Іван Роговченко

CDO у Techiia Holding

“Я проходив курс навесні 2017 року ще у статусі продуктового дизайнера. Хотів заглибитися в інструмент і дізнатись, як використовувати аналітику для покращення UX рішень. Зрештою отримав глибше розуміння GA та її технічних особливостей, чіткіше розуміння суті метрик. Навчився виявляти сегменти користувачів із типовою поведінкою. Надалі я часто застосовував цей підхід у роботі, і далеко не завжди це було пов'язано з UX чи дизайном. З одногрупниками та кураторами ми досі підтримуємо зв'язок, а з деким навіть встигли попрацювати.

переглянути

Поліна Фролова

Продуктова менеджерка в TheViewPoint

“Від початкових сумнівів «чи це для мене?» до Проджа як вже невідʼємної частини дня. Все як у новій роботі — необхідність сфокусуватись, ужитися з правилами та працювати в команді. Різноманіття тем приємно здивувало. Під кінець відчувалася трохи втома, але бажання старатися майже не пропало)) Куратори — топ! Програма — топ!

переглянути

Ірина Падалка

Продуктова менеджерка в Imabulary

“Курс дуже інтенсивний, що добре. Лектори намагалися доступно пояснити матеріал. Окрема подяка Денису, який вклав 120% своєї енергії та часу для студентів. Дуже сподобалися практичні домашні завдання, пов'язані з робочими проєктами. Індивідуальні кейси потребували окремого підходу до перевірки і багато часу — це дуже цінно. Кейси з реальними замовниками — неймовірно круто! Вони додають відчуття реальності та відповідальності, що значно підвищує цінність навчання. Я навчилася фокусуватися на основних метриках, для початківця в продуктовому бізнесі досить багато вивчила.

переглянути

Ігор Соколов

Partner, Head of Strategy в Pragmatech

“Дуже корисний курс. Він вчить перекладати між мовами аналітики та поведінки користувачів. Це — ключова навичка для будь-якої людини в продуктовій компанії, особливо менеджера продукту.

переглянути

Ліза Коробко

UX дизайнерка в Luxoft Ukraine

“Відмінні враження: курс буквально змінює спосіб мислення і погляд на багато речей. Робота з даними для мене нова, масштаб інсайтів від аналітики вражає — сама б я ніколи з цим не розібралася. Найкрутіше на курсі — це люди, з якими довелося попрацювати над кейсами.

переглянути

Микита Іщенко

UX дизайнер у Crédit Agricole

“Завдяки курсу я отримав необхідну базу та вектор подальшого розвитку в плані аналітики. Найважливіше — зрозумів, із чого розпочати впровадження аналітики у продукті, над яким я працюю.

переглянути

Юлія Лабутіна

RIA Media Corp.

“Курс сподобався. Кожне заняття було інформативним та насиченим. Відчувалася повна віддача від куратора. Професіоналізм у вмінні передати якомога більше корисної інформації, і найголовніше — донести її так, щоб усі запам'ятали.

переглянути

вартість навчання
та варіанти оплати

Розстрочка на
6 платежів

11 500 грн/міс.

Розстрочка від Monobank та ПриватБанк на 6 платежів

Доступ до відеолекцій та живих вебінарів

Фідбек від куратора та практичні домашні завдання

Курсовий проєкт на реальному продукті з замовником

Сертифікат та рекомендація в LEZO після успішного завершення

Розстрочка на
3 платежі

23 000 грн/міс.

Розстрочка від Monobank та ПриватБанк на 3 платежі

Доступ до відеолекцій та живих вебінарів

Фідбек від куратора та практичні домашні завдання

Курсовий проєкт на реальному продукті з замовником

Сертифікат та рекомендація в LEZO після успішного завершення

може оплатити роботодавець

Повна оплата
за весь курс

69 000 грн

Ваше навчання може оплатити роботодавець

Доступ до відеолекцій та живих вебінарів

Фідбек від куратора та практичні домашні завдання

Курсовий проєкт на реальному продукті з замовником

Сертифікат та рекомендація в LEZO після успішного завершення

92,7% студентів задоволені навчанням у Проджекторі, а 82,2% студентів вдалося реалізувати цілі за допомогою курсів

*Згідно з результатами дослідження Projector.
У дослідженні взяли участь 567 респондентів
серед випускників курсів 2022 року.

реальні задачі
від компаній

бренди, над кейсами яких працювали студенти

маєте запитання?
підготували відповіді

який рівень підготовки потрібен для курсу?: Досвід роботи в продукті, дизайні або маркетингу від 1–2 років. Знання SQL або аналітичних інструментів не обов'язкове — починаємо з основ.
чи підійде курс, якщо я вже працював з GA4 або Amplitude?: Так. Курс побудований так, що базові теми швидко переходять у практику — якщо інструменти знайомі, глибше зануритесь у когортний аналіз, A/B-тести і SQL.
скільки часу на тиждень потрібно виділяти?: Три вебінари на тиждень по дві години плюс домашнє завдання. В середньому 8–10 годин на тиждень.
чи будуть записи занять?: Будуть. Але користь вебінарів саме в живому спілкуванні та розборі кейсів із куратором та учасниками, тому радимо виділити для них час заздалегідь.
що таке курсові проєкти і як вони проходять?: Три групові проєкти на реальних даних: аналітика в GA4, аналіз SaaS-продукту в Amplitude і аналітика маркетплейсу з SQL. Працюєте в міні-групах по 4–5 студентів, захищаєте результати перед замовником.