Курс Digital Rockstar #5

Вы научитесь автоматизировать взаимодействие с рекламными и аналитическими сервисами, строить dashboard-ы и автоматически создавать сложные отчеты с данными из нескольких источников. Курс для маркетологов, продактов и аналитиков.
23 апреля – 27 июня 2019
ВТ, ЧТ 19.30 – 22.30
Москва, м. Маяковская
20 очных занятий
Курс ведут
Дмитрий Родин
10 лет в индустрии AdTech. Создатель открытой платформы для автоматизации маркетинга Rockstat, основатель Digital God. Ранее: CEO  Xeteq, технический директор Блондинка.ру, Nectarin, Adventum, Digital Mind; директор по маркетингу Plazius (Сбербанк), сооснователь и CTO DSP-платформы Data Machine.
Алексей Куличевский
Аналитик, маркетолог и предприниматель. Последние десять лет помогает компаниям выстраивать аналитику. Работает с мировыми брендами, локальными бизнесами и в собственных проектах. Считает: в основе взрывного роста всегда лежат хорошо просчитанные решения
Чему вы научитесь
Программировать
Python, а также SQL на практических задачах и Google App Scrip
Автоматизировать
Решать повседневные задачи с помощью программирования, будь то подготовка сложного отчета из нескольких источников или проверка работоспособности сайтов.
Работать с API
Yandex Direct, Yandex Metrika + Logs API, Yandex AppMetrika, Google Analytics, Google Sheets, VK, AmoCRM и многие другие
Визуализировать
Cтроить 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.

Леша
Мы учим маркетологов и аналитиков самостоятельно, не отвлекая разработчиков, автоматизировать свою работу: перестать каждое утро вручную обновлять ставки и перезаливать объявления, сводить отчёты в Экселе или Power BI. Меньше рутины, больше продуктивности, творчества и счастья
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. Мы все проверили и готовы порекомендовать несколько вариантов.
Онлайн курс с классическим подходом от института Биоинформатики. Все нужное ребята освещают на русском языке и весьма доступно. Требуется полностью пройти курс ~ 22 часа.
Прекрасный интерактивный онлайн 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 первые 2 курса.
Вводный курс от DigitalGod. Мощно подготовиться к Digital Rockstar всего за 4 дня по выходным. В программе изучение основ Python 3: работа со структурами данных, с ресурсами, потоковое чтение и запись данных, основы Linux, запросим данные через API и самое главное - ничего лишнего. Возможно дистанционное участие.
Пройти подготовительный курс или заняться подготовкой самостоятельно — решать вам. Главное знайте: приходить на основной курс нужно подготовленными, программа построена с учетом определенного уровня знаний, а на первом занятии будет проводиться тестирование.

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
Как устроен процесс обучения
С самого начала мы приступим к решению прикладных задач, минуя долгое изучение основ. У каждого будет свой персональный облачный сервер, на котором будет проходить практика, так что можно использовать собственные «живые» данные. Практики будет больше половины, прямо с первого занятия. Помимо практики будет еще домашняя работа, состоящая в основном из работы над курсовым проектом, который нужно будет защитить на последнем занятии. Скажу честно — легко не будет, но за эти 2 вы пройдете годовой план.
Дима
Стоимость обучения
60 часов очных лекций: 20 занятий по 3 часа, онлайн трансляции и видеозаписи всех занятий, сообщество единомышленников.
68 000 ₽

Стоимость Digital Rockstar после прохождения вводного курса.
75 000 ₽

Актуальная цена Digital Rockstar. Действительна до 31 марта.
Бесплатное место
Расскажите, что вы сможете сделать получив навыки программирования.
Победитель будет выбран на основе публичного голосования.
Первый взнос
Нет необходимости платить все сразу. Достаточно 25% предоплаты.
Зарезервировать место можно за 10 000 ₽.
Возврат денег
В любой момент можно сказать «стоп» и мы вернем деньги в размере пропорциональном остатку оставшихся дней.
Гостевой визит
Есть сомнения? Приходите на урок!
Поговорите с учениками преподавателями.
Расписание курсов
Уже прошли курс
Теперь они разговаривают так, а если что, могут и аргументировать.
 
 
Дистанционное участие
Полный обзор
Камера на лектора, камера на аудиторию, экран лектора
Слышно все
Микрофон у лектора, в аудитории, и у дополнительного спикера
Учебное пространство
Хранилище со всеми необходимыми материалами и презентациями
Для жителей регионов предусмотрены скидки
Мы начинаем 23 апреля
Финал 27 июня

Резиденция Digital God
Москва, Благовещенский пер. 1А
«Дом на Маяковке»
Записаться на курс
Имя
Способ связи
Номер / Юзернейм
Записаться на курс
Имя
Способ связи
Номер / Юзернейм