Курс
Digital Rockstar #5
(архив)

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
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
Error get alias
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 своим проектом, который нужно будет презентовать на последнем занятии. Скажу честно — легко не будет, но за эти 2 месяца вы пройдете годовой план.
Дима
Получить место на курсе
Посещение урока
Курсы
Запуски происходят по мере сбора групп. Информацию о наполненности и ориентировочных датах старта можно получить после отправки заявки.
Уже прошли наши курсы
Теперь они разговаривают так, а если потребуется, могут и аргументировать.
Мы стремились сделать лучшие трансляции
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

Резиденция Digital God
Москва, Благовещенский пер. 1А
Резиденция «Дом на Маяковке».
За координатами обращаться @digitalgodbot
Экстренная связь +7 (495) 266-62-06
Записаться на курс
Имя
Способ связи
Номер / Юзернейм
Записаться на курс
Имя
Способ связи
Номер / Юзернейм