Чтобы развивать бизнес, нужно быстро принимать верные решения. Опираться при этом можно либо на опыт, интуицию и решения конкурентов, либо на данные. У каждого подхода есть свои преимущества.
Data-driven подход выдерживает баланс между скоростью и риском принять неверное решение. Он подразумевает использование анализа данных для поддержки эффективности процессов продукта.
На курсе студенты научатся строить систему метрик и работать с ней, а также принимать решения на основе данных.
Студент погрузится в ситуации, с которыми аналитик сталкивается на работе. Вместе с опытными экспертами он будет решать реальные кейсы и развивать образ мышления, необходимый для работы в продуктовой команде.
Курс разделён на три блока. В первом мы расскажем, как формировать структуру продукта, во втором — как создавать систему метрик, в третьем — как использовать метрики для развития продукта.
| Активность | Вес | Описание |
|---|---|---|
| 3 домашних задания | 50% | Домашние задания предлагаются в конце каждого из трёх основных блоков обучения. Они проверяют умение применять изученные инструменты и оцениваются по критериям. За каждую домашнюю работу можно набрать 10 баллов |
| Аудиторная работа | 30% | На каждом семинаре студент может заработать баллы за активное участие в обсуждениях, групповой работе, интересные вопросы, выполнение заданий. Оценка активности будет производиться по заданным критериям. На каждом занятии можно набрать от 0 до 10 баллов в зависимости от объёма и качества активности |
| Экзамен | 20% | Экзамен проводится в формате кейс-интервью. Студенты получат кейс (описание бизнес-проблемы). Задача — предложить решение, опираясь на полученные знания и навыки, и ответить на вопросы, проверяющие уровень понимания и владения материалами. За экзамен можно набрать 10 баллов |
Формула расчёта итоговой оценки: 0,3 × среднее за аудиторную работу + 0,5 × среднее за домашние задания + 0,2 × экзамен.