какой уровень подготовки нужен для курса?

Опыт работы в продукте, дизайне или маркетинге от 1–2 лет. Знание SQL или аналитических инструментов не обязательно — начинаем с основ.

подойдет ли курс, если я уже работал с GA4 или Amplitude?

Да. Курс построен так, что базовые темы быстро переходят в практику — если инструменты знакомы, глубже погрузитесь в когортный анализ, A/B-тесты и SQL.

Сколько времени в неделю нужно выделять?

Три вебинара в неделю по два часа плюс домашнее задание. В среднем 8–10 часов в неделю.

будут ли записываться вебинары?

Будут. Но польза вебинаров именно в живом общении и разборе кейсов с куратором и участниками, поэтому рекомендуем выделить для них время заранее.

можно ли совмещать курс с работой?

Да. Формат рассчитан на работающих специалистов — вебинары в вечернее время в будни и утром в субботу.

есть ли рассрочка?

Да, без процентов — через Monobank или Privatbank на 3 или 6 платежей. Также возможна оплата от юридического лица.

как проходит фидбек по домашним заданиям?

Кураторы проверяют домашние задания и дают письменный фидбек на учебной платформе.

получу ли я сертификат?

Да, при условии выполнения не менее 70% домашних заданий и защиты всех трех курсовых проектов.

есть ли в курсе тема искусственного интеллекта?

Да, изучим использование ИИ-инструментов для автоматизации аналитических задач и ускорения работы с отчетами.

можно ли применять знания сразу во время обучения?

Да. Домашние задания построены так, что вы работаете с собственным продуктом или бизнесом — то есть сразу применяете инструменты к реальным задачам, а не абстрактным примерам.

подойдет ли курс, если я сейчас не работаю в продуктовой компании?

Да. Если ваш текущий проект не подходит для заданий — можно использовать предыдущий опыт или выбрать любой продукт, с которым вы знакомы.

Interface Design

Management

Product Analytics. Data Mining

опыт	2+ года в продуктовом менеджменте, маркетинге или UX/UI дизайне
старт обучения	30.06.2026
группа	30
длительность курса	3 месяца

освойте GA4, Amplitude и SQL — чтобы самостоятельно находить инсайты, формулировать гипотезы и обосновывать продуктовые решения цифрами

опыт	2+ года в продуктовом менеджменте, маркетинге или UX/UI дизайне
старт обучения	30.06.2026
группа	30
длительность курса	3 месяца

для когоэтот курс?

Продуктовая аналитика давно перестала быть специализацией отдельного человека в команде — и PM, и дизайнеры, и маркетологи ежедневно сталкиваются с вопросами, которые требуют хоть какого-то, но погружения в цифры, метрики и данные. Но между подключением Amplitude и моментом, когда аналитика становится частью ежедневных решений — пропасть проб и ошибок, отчетов, сформированных с неправильными параметрами, и упущенных возможностей.За три месяца на курсе вы научитесь самостоятельно строить воронки, когортный анализ и A/B-тесты в GA4 и Amplitude, писать SQL-запросы под продуктовые задачи и считать LTV и юнит-экономику. На выходе добавите в портфолио три курсовых проекта на реальных данных: аналитика в GA4, анализ SaaS-продукта в Amplitude и аналитика маркетплейса с SQL

работаете PM или PO, и не знаете, как доставать инсайты из Amplitude или GA4 без запроса к аналитику

Научитесь самостоятельно строить дерево метрик, считать retention и когорты в Amplitude и GA4, формулировать и проверять гипотезы через A/B-тесты. Сможете подкрепить roadmap показателями и цифрами.

пользуетесь GA4 или Amplitude, но только на уровне дефолтных дашбордов — для более сложной аналитики не хватает понимания функционала

Научитесь строить кастомные отчеты, воронки и сегменты под конкретные продуктовые задачи. Поймете, какой тип анализа использовать в каждой ситуации — и перестанете ограничиваться настройками по умолчанию.

хотите вырасти до senior или head of product и понимаете, что без уверенной работы с данными это сложно

Получите практику на реальных датасетах и добавите в портфолио три готовых кейса — по GA4, Amplitude и SQL — которые подтверждают аналитические навыки на уровне senior.

работаете продуктовым дизайнером и хотите самостоятельно формулировать гипотезы, запускать A/B-тесты и читать результаты

Научитесь формулировать гипотезы под фичи, настраивать A/B-тесты в Amplitude и самостоятельно интерпретировать результаты. Сможете приходить на продуктовые встречи с собственным анализом и предложениями.

работаете в маркетинге или growth и хотите отслеживать поведение пользователей после активации — retention, drop-off, LTV

Научитесь строить когортный анализ, считать LTV и отслеживать retention по каналам привлечения в Amplitude и GA4. Поймете, какие кампании приводят пользователей, которые остаются, а какие — дают краткосрочный всплеск без долгосрочной ценности.

навыки,
которыми овладеем

hard skills

построение дерева метрик по фреймворкам AARRR и HEART
когортный анализ и расчет retention в Amplitude и GA4
построение воронок и сегментация пользователей
формирование и запуск A/B-тестов, проверка статистической значимости
расчет LTV, CAC, ROI, ARPU, ARPPU
SQL-запросы для выборки, фильтрации и анализа данных в BigQuery
визуализация данных и построение дашбордов в Tableau и Power BI
анализ NPS и рейтингов приложения в сторах

soft skills

аргументация продуктовых решений перед стейкхолдерами цифрами
формулирование гипотез и обоснование приоритетов в roadmap
data storytelling: построение аналитического нарратива под бизнес-задачу
чтение данных как инструмента принятия решений, а не отчетности
коммуникация с аналитиками и разработчиками на уровне общего языка
приоритизация метрик в зависимости от этапа продукта
критическое мышление при интерпретации результатов тестов

software skills

Google Ads – создание, запуск и оптимизация рекламных кампаний в Google
Figma – дизайн интерфейсов, прототипирование и совместная работа команды в реальном времени
Amplitude – продуктовая аналитика для анализа поведения пользователей, событий, воронок и сценариев взаимодействия с продуктом
Mixpanel – продуктовая аналитика с фокусом на события и действия пользователей, позволяющая анализировать, как именно пользователи взаимодействуют с продуктом
Looker – платформа бизнес-аналитики для визуализации данных, построения отчетов и принятия решений на основе данных
Tableau – инструмент визуального анализа данных, который помогает исследовать данные, находить инсайты и создавать наглядные интерактивные визуализации
Google Sheets – таблицы для работы с данными, анализа информации и совместной работы в команде
Google Analytics 4 – анализ трафика сайта, источников переходов и действий пользователей на страницах
SQL – язык запросов для работы с базами данных, выборки, фильтрации, агрегации и анализа данных

поможем определиться
с направлением

и не будем рекомендовать лишнее

написать в telegram

программа курса

Пн

Свободный от занятий день

Вт

Живой вебинар

19:00–21:30

Ср

Свободный от занятий день

Чт

Живой вебинар

19:00–21:30

Пт

Свободный от занятий день

Сб

Живой вебинар

12:00–14:00

Вс

Свободный от занятий день

01. вебинар-знакомство: типы и цели продуктовой аналитики
ожидания от курса и формат работы
02. метрики. интро: что такое метрика и как определить «лучше» для продукта
разница между простыми и сложными метриками
как метрики связаны с реальными бизнес-решениями
03. интро в GA/Amplitude: как поведение пользователя превращается в табличные данные
сущности GA4 и Amplitude: события, сессии, пользователи
первый анализ продуктовых данных в таблицах
04. GA4 для продуктовой аналитики: интерфейс и функции GA4: от дефолтных вкладок до Explore
создание графиков и отчетов
сегментация пользователей в GA4
практические кейсы применения GA4
преимущества и ограничения инструмента
05. продуктовые метрики: этапы жизни пользователя
фреймворки AARRR и HEART
метрики на каждом этапе жизни пользователя
построение дерева метрик
расчет acquisition и engagement метрик
построение воронки привлечения пользователей к функционалу
определение точек роста
06. retention, activation, north star: расчет retention метрик
определение момента активации пользователя
north star метрика и бизнес-перформанс
07. типы графиков в продуктовой аналитике: принципы визуализации данных для продуктового анализа
выбор типа графика под задачу
построение воронок и расчет конверсий
сегментация и аналитический нарратив
08. Amplitude для продуктовой аналитики: интерфейс и функции Amplitude
построение графиков, сегментация пользователей
создание отчетов по результатам анализа
09. unit economics. монетизация продукта: понятие юнит-экономики
расчет ROI, ROMI, ROAS, LTV, ARPU, ARPPU
оценка окупаемости и возврата инвестиций
10. поиск инсайтов в данных: методы поиска инсайтов в продуктовых данных
от данных к гипотезе
11. анализ удовлетворенности пользователя. quality метрики: расчет и интерпретация NPS
составление опросника для сбора фидбека
анализ рейтинга приложения в сторах
12. SQL для продуктовой аналитики: базовые операторы SQL
простые запросы к базе данных
выборка, фильтрация и подсчет данных
объединение таблиц: INNER и OUTER JOIN
расчет показателей с помощью SQL-запросов
сложные запросы и BigQuery
анализ Google Ecommerce dataset
13. формирование и проверка продуктовых гипотез. A/B-тесты: структура продуктовой гипотезы
подготовка и запуск A/B-теста
проверка статистической значимости результатов
когда A/B-тестирование не нужно
14. когортный анализ, прогнозирование и ИИ-инструменты: когортный анализ в продуктовой аналитике
прогнозирование на основе данных
автоматизация аналитических задач с помощью ИИ
15. Tableau, Looker, Power BI: обзор BI-систем и их применение
построение дашбордов в Power BI
визуализация продуктовых данных для стейкхолдеров

выделите время,потому что на курсе будет: 27 живых вебинаров, 4 QA-сессии, 10 домашних заданий и три курсовых проекта на реальных данных — с защитой перед заказчиком — и сертификат после завершения.

кураторы
и лекторы.

старт групы
30.06.2026

куратор

Денис Пархоменко

Lead Product Analyst в Appflame. Ex-Product Analyst в компаниях JustAnswer, Jooble и Universe Group.

Более 3 лет в продуктовой аналитике. Страсть Дениса – усовершенствование продуктов на основе data-driven подхода. Имеет опыт в продакт менеджменте, а также в создании собственных продуктов.

старт групы
30.06.2026

куратор

Дмитрий Бигун

Lead Data Analyst в Mriia.

Выстраивает аналитическую экосистему для государственной образовательной системы: стандартизировал подход к сбору событий и структуре метрик, запустил регулярный мониторинг качества данных и управляемую отчетность в BI, что позволяет командам быстрее принимать решения на основе данных.

старт групы
30.06.2026

куратор

старт групы
30.06.2026

кураторка

Настя Черкасова

Лекторка, Lead Product Manager в Bookimed.

Ex-Data Conversion Specialist / Growth Product Manager в Conversionrate Store. Искала точки роста и улучшала конверсии на основе количественных и качественных данных для B2C, SaaS, B2B, e-commerce продуктов с миллионными аудиториями как локальных, так и зарубежных.

старт групы
30.06.2026

кураторка

Полина Карпенко

Лектор, Ex-Product Manager в Projector.

Более 5 лет в сфере продакт менеджмента, 10+ лет в ІТ. Считает своими сильными сторонами навыки аналитики продуктов, техническую подготовку и опыт управления людьми. Начала изучать программирование в 12 лет.

старт групы
30.06.2026

лектор

Роман Повзик

Приглашенный гость. Product Analyst в Burny Games.

Почти 4 года работает в продуктовой аналитике мобильных игр: раньше — с развивающими приложениями для дошкольников, ныне — пазлами и криптограммами. В свободное время менторит начинающих аналитиков. Автор Youtube-канала «Data Analyst Mentor» (214k просмотров). Участник шорт-листа премии DOU в категории «Вони надихають».

как проходит обучение на курсе 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.

философия обучения

Practicult

→ У нас царит культ практики: чтобы получить результат, вы делаете домашки под личным менторством куратора и работаете над курсовыми проектами. → это не теория и не просмотр видеолекций. Это наработка реальных навыков и портфолио по принципу «все как в жизни».

Feedback

→ В Проджекторе ок ошибаться. Вам за это не будут ставить оценки, а подскажут, как сделать лучше. Каждый студент получает огромный объем обратной связи. → вы не остаетесь сами по себе и получаете теплую поддержку куратора и одногруппников.

Flame

→ Нам не все равно на то, какой вы получаете опыт во время обучения. Команда Проджектора создает продукты со страстью и это чувствуется во всем. → вы получите поддержку команды, дружественный сервис и учебную программу проработанную до деталей.

отзывы.
что говорят выпускники

Иван Алцыбеев

Co-founder & CPO в Reface

“В Проджекторе я учился на двух курсах. И пять лет назад курс Product Analytics. Data Mining стал переломным для меня. Тогда я не очень понимал, что такое продуктовый менеджмент и насколько это о цифрах. Саша Иванов очень круто заложил фундамент и рассказал, почему важно использовать data driven подход. Круто понять, как принимать дизайн-решения на основе конкретных данных. Этот курс не о наборе конкретных навыков, а об изменении парадигмы мышления и механизмов принятия решений.

просмотреть

Иван Роговченко

CDO в Techiia Holding

“Я проходил курс весной 2017 еще в статусе продуктового дизайнера. Хотел погрузиться в инструмент и узнать, как использовать аналитику для улучшения UX решений. В конце концов получил более глубокое понимание GA и его технических особенностей, более четкое понимание сути метрик. Научился выявлять сегменты пользователей с типичным поведением. В дальнейшем я часто применял этот подход в работе, и далеко не всегда это связано с UX или дизайном. С одногруппниками, Сашей и кураторами мы до сих пор поддерживаем связь, а с некоторыми даже успели поработать.

просмотреть

Полина Фролова

Продуктовая менеджерка в TheViewPoint

“От первоначальных сомнений «это ли для меня?» к Проджу как уже неотъемлемой части дня. Все как в новой работе — необходимо сфокусироваться, ужиться с правилами и работать в команде. Разнообразие тем приятно удивило. Под конец чувствовалась немного усталость, но желание стараться почти не пропало)) Кураторы — топ! Программа — топ!

просмотреть

Ирина Падалка

Продуктовая менеджерка в Imabulary

“Курс очень интенсивный, что хорошо. Лекторы пытались доступно объяснить материал. Отдельная благодарность Денису, вложившему 120% своей энергии и времени для студентов. Очень понравились практические домашние задания, связанные с рабочими проектами. Индивидуальные кейсы нуждались в отдельном подходе к проверке и много времени — это очень ценно. Кейсы с реальными заказчиками — невероятно круто! Они придают чувство реальности и ответственности, что значительно повышает ценность обучения. Я научилась фокусироваться на основных метриках, для начинающего в продуктовом бизнесе достаточно многое изучила.

просмотреть

Игорь Соколов

Partner, Head of Strategy в Pragmatech

“Очень полезный курс. Он учит переводить между языками аналитики и поведения пользователей. Это — ключевой навык для любого человека в продуктовой компании, особенно менеджера продукта.

просмотреть

Лиза Коробко

UX Designer в Luxoft Ukraine

“Впечатления отличные: курс буквально меняет способ мышления и взгляд на многие вещи. Работа с данными для меня в новинку, масштаб инсайтов от аналитики поражает — сама бы я никогда с этим не разобралась. Самое крутое на курсе — это люди, с которыми пришлось поработать над кейсами)

просмотреть

Никита Ищенко

UX Designer в Crédit Agricole

“Благодаря курсу я получил необходимую базу и вектор дальнейшего развития в плане аналитики. Самое важное — понял, с чего начать внедрение аналитики на продукте, над которым я работаю.

просмотреть

Юлия Лабутина

RIA Media Corp.

“Курс понравился. Каждое занятие было информативным и насыщенным. Чувствовалась полная отдача от куратора. Профессионализм в умении передать как можно больше полезной информации и, самое главное — донести ее так, чтобы все запомнили.

просмотреть

стоимость обучения
и варианты оплаты

Рассрочка на
6 платежей

11 500 грн/мес.

Рассрочка от Monobank и ПриватБанк на 6 платежей

Доступ к видеолекциям и живым вебинарам

Фидбек от куратора и практические домашние задания

Курсовой проект на реальном продукте с заказчиком

Сертификат и рекомендация в LEZO после успешного завершения

Рассрочка на
3 платежа

23 000 грн/мес.

Рассрочка от Monobank и ПриватБанк на 3 платежа

Доступ к видеолекциям и живым вебинарам

Фидбек от куратора и практические домашние задания

Курсовой проект на реальном продукте с заказчиком

Сертификат и рекомендация в LEZO после успешного завершения

может оплатить работодатель

Полная оплата
за весь курс

69 000 грн

Ваше обучение может оплатить работодатель

Доступ к видеолекциям и живым вебинарам

Фидбек от куратора и практические домашние задания

Курсовой проект на реальном продукте с заказчиком

Сертификат и рекомендация в LEZO после успешного завершения

92,7% студентов довольны обучением в Проджектор, а 82,2% студентов удалось реализовать цели с помощью курсов

*Согласно результатам исследования Projector.
В исследовании учавствовали 567 респондетнов
среди выпускников курсов в 2022.

реальные задачи
от компаний

бренды, над кейсами которых работали студенты

остались вопросы?
подготовили ответы

какой уровень подготовки нужен для курса?: Опыт работы в продукте, дизайне или маркетинге от 1–2 лет. Знание SQL или аналитических инструментов не обязательно — начинаем с основ.
подойдет ли курс, если я уже работал с GA4 или Amplitude?: Да. Курс построен так, что базовые темы быстро переходят в практику — если инструменты знакомы, глубже погрузитесь в когортный анализ, A/B-тесты и SQL.
Сколько времени в неделю нужно выделять?: Три вебинара в неделю по два часа плюс домашнее задание. В среднем 8–10 часов в неделю.
будут ли записываться вебинары?: Будут. Но польза вебинаров именно в живом общении и разборе кейсов с куратором и участниками, поэтому рекомендуем выделить для них время заранее.
что такое курсовые проекты и как они проходят?: Три групповых проекта на реальных данных: аналитика в GA4, анализ SaaS-продукта в Amplitude и аналитика маркетплейса с SQL. Работаете в мини-группах по 4–5 студентов, защищаете результаты перед заказчиком.