Programmatic God

Программа изучения программирования, созданная специально для digital-специалистов

Записаться на курс

4 февраля 2019 – 14 апреля

19.30 – 22.30
ВТ, ЧТ

м. Маяковская

20 очных занятий

Авторы курса

У этих парней за плечами больше 20 лет опыта в Ad/Mar-Tech и они хотят передать его вам!

Дмитрий Родин

facebook

10 лет в индустрии AdTech. Занимает позицию CEO в Xeteq. Ранее: технический директор Блондинка.ру, Nectarin, Adventum, Digital Mind; директор по маркетингу Plazius (Сбербанк), сооснователь и CTO DSP-платформы Data Machine. Создатель открытой маркетинговой платформы Rockstat и технологии Сладкийтвой. рф

Александр Швец

facebook

15 лет в разработке, 10 из которых посвятил MarTech. Помогает компаниям с разработкой и автоматизацией. Сейчас занимается проектами AddInbox (Xeteq), ScanToBuy и Papyrus. Построил с нуля систему автоматизации Marilyn, разрабатывал Aori, основал сообщество Moscow.Digital.

Дима

Наверняка вам знакома связка: центральное хранилище, вероятно какая-нибудь реляционная СУБД, перегрузка данных из CRM, GA, коллтрекингов, сторонние сервисы перегрузки рекламных расходов, танцы с measurement protocol, боль и страдания при сведении всего в PowerBI? Хорошо работает? Все задуманное получилось реализовать? Надежно работает? Я видел много таких решений и в большинстве случаев, не очень. Поверьте, потратив лишь треть этих усилий на аналогичную задачу но с навыками программирования и знанием нюансов, у вас было бы куда больше.

Дима

А если я совсем не умею программировать?

Это нормально, ведь этим обычно занимаются программисты! Перед курсом потребуется пройти базовый курс Python, этого будет вполне достаточно.

Подготовительный
курс

Эффективная подготовка к основным курсам Digital God. В программе: изучение основ Python 3.6, терминала Linux и работы с API.

Подробнее

Самостоятельная подготовка

Мы все проверили и готовы порекомендовать парочку онлайн курсов

Stepik

Классический вариант от института Биоинформатики. Все нужное ребята освещают на русском языке и весьма доступно. Требуется полностью пройти курс ~ 22 часа.

Dataquest

Прекрасный интерактивный курс, заточенный на работу с данными. Русской версии нет, но если для вас это проблема, в Chrome интегрирован переводчик. Да и вообще в программировании без английского никуда — исправляйтесь. Рекомендуется пройти 2-3 курса.

Error get alias

Чему вы научитесь

Программировать

Python, а также JavaScript и SQL на практических задачах

Автоматизировать

решать повседневные задачи с помощью программирования

Работать с API

любых систем аналитики или рекламы

Визуализировать

строить красивые дэшборды, которые можно показать начальнику или клиенту

Обуздывать BigData

Работать с огромными массивами данных, находить тренды и инсайты

Решать сотни прикладных задач

программировать чат–боты, делать свой API, настраивать скрэппинг, готовить машинное обучение и многое другое.

Дима

Вы обретете профессиональную свободу действий. Только представьте себе: быстро и легко реализовать свою задумку используя JavaScript, Python и SQL. Свой AdWords или DSP сразу вы не сделаете, но за счет автоматизации и знания тонкостей, выжать из них получится куда больше.

Дима

Программа курса

1 – 2 неделя

3 – 4 неделя

5 – 6 неделя

7 – 8 неделя

9 – 10 неделя

Занятие 1

Теория:
- Что такое AdTech и MarTech?
- Какие задачи нельзя решить без программирования?
- Что требуется для успешного прохождения курса?
- Обзор предстоящих занятий

Практика:
- Конфигурация учебной аналитической платформы
- Установка кодов отслеживания для сбора данных
- Привязка внешних сервисов

Занятие 2

Теория:
- Разбор URL
- Преобразование структур данных
- Регулярные выражения

Практика:
- Извлечение полезной информации из сырых данных
- Работа с коллекциями и строками, разбор Url, регулярные выражения
- Построение лога событий отдельно взятого пользователя

Занятие 3

Теория:
- Знакомство c аналитическим инструментом Pandas: Series, DataFrame
- Базовые операции с DataFrame: добавление колонок, применение функций и т.п.
- Различные способы объединения DataFrame
- Группировка и агрегация — хаки и трюки

Практика:
- Загрузка исходных данных в Pandas
- Построение отчета с метриками по пользователям
- Добавление в отчет данных, полученных по через webhooks
- Выделение пользовательских цепочек

Занятие 4

Теория:
- Уровни взаимодействия с API и основные протоколы
- Принципы работы HTTP, cookies, заголовки
- Разновидности API: REST/RPC, JSON/XML, вебхуки
- Виды и способы авторизации

Практика:
- Передача данных в GA по Measurement Protocol
- Работа с API коллтрекинга/CRM

Занятие 5

Теория:
- Виды визуализации
- Инструменты и библиотеки для визуализации
- Подготовка данных для визуализации

Практика:
- Построение сводного отчета из Google Analytics и Яндекс.Метрики
- Построения дэшборда для клиента

Занятие 6

Теория:
- Основы SQL
- СУБД: индексы, джойны, (эффективность) особенности эксплуатации
- Как надо делать на практике а не в теории
- Какие бывают базы данных и как они работают?
- ClickHouse: особенности, движки таблиц —
Специфика SQL запросов ClickHouse

Практика:
- Учимся обрабатывать еще больше данных за меньшее время при помощи SQL и ClickHouse
- Визуализация данных из ClickHouse в Grafana

Занятие 7

Теория:
- Что такое матстат и зачем он нужен?
- Дисперсия, мат. ожидание и другие важные метрики
- Наиболее значимые распределения и формулы для маркетинга
- Что такое статистическая значимость?

Практика:
- Работа с данными в NumPy, особенности типов
- Определение статистической значимости при тестировании лендингов и креативов
- Реализация метода Тагучи и многорукого бандита

Занятие 8

Теория:
- Выполнение JavaScript кода в браузере
- Как работают счетчики, пиксели и т.п.
- Особенности работы на разных платформах: браузеры и Desktop/Mobile
- Транспорт: XHR, beacon-ы и пр.
- CORS: кросс-доменное взаимодействие и какие есть ограничения
- Система плагинов трекера Google Analytics

Практика:
- Разработка плагина к трекеру Google Analytics
- Отправка и обработка данных своего скрипта отслеживания

Занятие 9

Теория:
- Модель объекта документа в браузере, события DOM
- Альтернативные хранилища информации в браузере
- Отслеживание без меток в браузере: браузерные отпечатки

Практика
- Автоматическое отслеживание действий пользователя на странице
- Расширение функционала Google Sheets при помощи Google App Script
- Работа с Google Analytics и Google AdWords через Google App Script

Занятие 10

Теория:
- Способы получения внешних данных без API
- Методы обхода ограничений при краулинге

Практика:
- Веб-краулер для получения базы товаров магазина
- Парсинг HTML и других форматов
- Построение аналитического отчета с ценами по магазинам конкурентов

Занятие 11

Практика:
- Работа в Google Sheets из Python: обзор библиотек, добавление данных, синхронизация после изменения, связь с DataFrame.
- Управление РК в Yandex Direct
- Получение отчетов из Google Adwords
- Запись полученных данных в ClickHouse

Занятие 12

Теория:
- Как технологически работает RTB?
- Источники данных в RTB
- Виды ID пользователей, cookie-sync и прочие методы синхронизации — Хитрости при работе с DSP, самостоятельное управление аудиториями на базе собственных сегментов
- Использование облачных биддеров / Bidder as a service

Практика:
- Вычисления Browser Fingerprint, дообогащение событий в хранилище. (python aiohttp)
- Разработка JavaScript трекера, синхронизирующий UserId с рекламными сетями
- Загрузка сегментов в DSP через списки ретаргетинга ч.1

Занятие 13

Теория:
- Поддержка аудиторных возможностей рекламными системами
- Принцип работы DMP

Практика:
- Получение аудиторных списков из CRM - Автоматизация создания сегментов по правилам
- Загрузка сегментов в DSP через списки ретаргетинга ч.2
- Отправка сегментов в Яндекс.Аудитории и другие сервисы
- Создание произвольных гео-сегментов

Занятие 14

Теория:
- Водопад, Header bidding
- Дружба с Google и Yandex
- Динамическая аллокация в DFP

Практика:
- Расчет последовательности в водопаде (матрешке)
- Настройка Header bidding

Занятие 15

Теория:
- Введение в ML, решаемые задачи
- Выделение признаков и подготовка данных
- Кластеризация
- Регрессии

Практика:
- Использование k-means для автоматического формирования групп пользователей
- Предсказание конверсии при помощи логистической регрессии
- Выделение обучающий выборок и кросс-валидация

Занятие 16

Теория:
- Более сложные модели обучения
- Случайный лес
- Градиентный бустинг
- Введение в нейросети

Практика:
- Построение дерева решений и случайного леса
- Применение XGBoost и СatBoost от Яндекса

Занятие 17

Теория:
- Тестирование кода: какое бывает, для чего нужно
- Автоматизация тестирования сайтов

Практика:
- Покрытие тестами API модуля
- Тестирование работоспособности форм заявок на лендингах

Занятие 18

Теория:
- Архитектура сервиса с API
- Асинхронное программирование
- Принцип работы чат-ботов

Практика:
- Разработка собственной API для доступа к данным
- Написание собственного stat-бота
- Сбор данных из чатов в ClickHouse

Занятие 19

Теория:
- Устройство полнотекстового поиска
- Морфологии
- Семантика

Практика:
- Анализ происходящего в чатах
- Стеммеры
- Word2Vec и кластеризация ключевых фраз
- Построение семантического ядра

Занятие 20

- Подведение итогов
- Выступления слушателей
- Рекомендации по дальнейшему развитию
- Торжественное вручение сертификатов
- Подготовка к торжественному походу в бар ;)

1 – 2 неделя

3 – 4 неделя

5 – 6 неделя

7 – 8 неделя

9 – 10 неделя

Записаться

Как устроен процесс обучения

Мы подготовили для вас тренажер который позволит по отдельности прокачать каждую мышцу, прямо как в тренажерном зале. Это позволит сразу приступить к решению прикладных задач, минуя долгую, долгую подготовительную работу, которую в дальнейшем, при желании, можно будет проделать самостоятельно. Каждому будет предоставлен персональный облачный сервер на котором будет проходить практика. После курса можно будет оставить его себе. Практики будет много, больше половины, прямо с первого занятия, в ходе которой мы расквитаемся с множеством типичных задач и решим несколько из категории фантазий. Помимо практики будет еще домашняя работа, на нее следует планировать времени не меньше, чем на очную часть, которая составляет 60 часов. Скажу честно: легко не будет, но за 2 месяца вы окажетесь на уровне, до которого идти 2 года.

Дима

Мы подготовили для вас тренажер который позволит по отдельности прокачать каждую мышцу, прямо как в тренажерном зале. Это позволит сразу приступить к решению прикладных задач, минуя долгую, долгую подготовительную работу, которую в дальнейшем, при желании, можно будет проделать самостоятельно. Каждому будет предоставлен персональный облачный сервер на котором будет проходить практика. После курса можно будет оставить его себе. Практики будет много, больше половины, прямо с первого занятия, в ходе которой мы расквитаемся с множеством типичных задач и решим несколько из категории фантазий. Помимо практики будет еще домашняя работа, на нее следует планировать времени не меньше, чем на очную часть, которая составляет 60 часов. Скажу честно: легко не будет, но за 2 месяца вы окажетесь на уровне, до которого идти 2 года.

Придется немного раскошелиться

60 часов очных лекций: 20 занятий по 3 часа, онлайн трансляции и видеозаписи всех занятий, мощный облачный сервер на время обучения, решение рабочих задач в ходе обучения. Торопитесь записаться, количество свободных мест будет все меньше, а стоимость выше.

75 000 ₽

до 31 декабря

85 000 ₽

до 20 января

95 000 ₽

после 20 января

Дима

Если ценник кажется вам высоким, простой ресеч покажет вам, что на других профессиональных курсах стоимость часа выше, а практическая ценность менее очевидна.
Кроме того, вы можете заплатить не всю сумму сразу, а оплачивать частями, по мере того, как проходите наш курс.

Записаться

Error get alias

Партнеры

Интеллектуальный партнер

Компания разработчик экосистемы data-driven маркетинговых инструментов: персональная DMP, сервис Push уведомлений Pushkin, сервис рассылок AddInbox и антифрод Olarm

Облачный партнер

Vscale от Selectel 一 быстрые облачные серверы с почасовой оплатой для решения задач в области software-разработки, хостинга сайтов и приложений. Создание за 40 секунд, быстрое масштабирование, управление через API и библиотека с готовым к работе ПО

Технологический партнер

Открытая платформа для создания собственной аналитической системы и автоматизации маркетинга. Включает необходимые компоненты для сбора, хранения и обработки данных. IDE и специальный framework позволяют расширять возможности за считанные минуты

Мы начинаем 4 февраля

Финал 14 апреля

Записаться на курс

Резиденция Digital God

Москва, Благовещенский пер. 1А
«Дом на Маяковке»

Error get alias