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.

Подробнее

Курс завершен

ВТ 19:30, ЧТ 19:30

г. Москва, м. Маяковская / Дистанционно

20 занятий по 4 ак.ч.

Курс ведут

Дмитрий Родин

facebook

17 лет в программировании, из которых 10 в индустрии маркетинговых технологий. Создатель открытой CDP (Customer Data Platform) Rockstat, основатель Digital God. Ранее: CEO Xeteq (Linkprofit Group), CTO Блондинка.ру, Nectarin, CPO Adventum, CMO Plazius (Сбербанк).

Алексей Куличевский

facebook

Я аналитик — помогаю бизнесам принимать правильные решения на основе данных. Сейчас я работаю главным по данным в компании Osome. Ранее я основал аналитический сервис Oh My Stats, работал в Гетт, Групоне и Островке. Преподаю в Физтехе, пишу блог.

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

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.

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

Мы перенесли материалы в другой курс.
Он .

Жми, рванина | MDCEE ⟶

Как построен 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 2+ месяца курса вы пройдете годовой план.