Не видеокурс, а тренажёр: SQL-песочница, Python-тетрадки и ИИ-инструменты прямо в браузере. 56 уроков с автопроверкой на данных онлайн-школы — за 8 недель.
-- Retention по когортам новых студентов EnglishKids
WITH cohorts AS (
SELECT
user_id,
DATE_TRUNC('week', signup_date) AS cohort_week
FROM users
WHERE signup_date >= '2025-09-01'
),
activity AS (
SELECT
c.cohort_week,
c.user_id,
DATE_TRUNC('week', l.lesson_date) AS active_week
FROM cohorts c
JOIN lessons l USING (user_id)
)
SELECT
cohort_week,
active_week,
COUNT(DISTINCT user_id) AS active_users
FROM activity
GROUP BY 1, 2
ORDER BY 1, 2;DATEDIFF для week_number — получишь классическую retention-кривую.Ты прошёл 3 курса, у тебя 5 сертификатов — а на собесе тебя выносят за 20 минут. Знакомо?
CSV из 100 строк про космические корабли. В реальной работе — 50 млн строк, дыры, дубли и NULL.
Знаешь формулу retention, но не написал ни одного SQL-запроса, который реально посчитал бы её.
Цифры посчитал — а продакт всё равно не понял. И решение в итоге приняли «на интуиции».
Ты не знаешь, твой запрос написан хорошо или это говнокод. Учишься в вакууме.
Учат Tableau и Excel, когда в индустрии — dbt, Metabase, Python notebooks и LLM-ассистенты.
Прошёл курс — а резюме всё ещё пустое. Никто не показал, как собрать портфолио и пройти собес.
Каждый урок — это задача. Каждая задача — на данных школы. Каждый ответ — с AI-разбором.
Полноценная база онлайн-школы английского: пользователи, уроки, платежи, отмены, попытки. ~2M строк. На ней ты решишь все задачи курса.
Не разрозненные мини-курсы, а единая траектория: от первого SELECT до обучения модели churn-prediction и презентации результата продакту.
Твой код проверяет не только тест, но и AI: подсказывает, как улучшить, где более идиоматично, что добавить. Учишься быстрее на 3x.
Финальная неделя — портфолио, резюме, mock-собес. Не «теория карьеры», а конкретные шаблоны и фидбэк на твой кейс.
8 недель — 56 уроков. Каждая неделя заканчивается практическим проектом.
От первых запросов до оконных функций и CTE. Не «hello world», а данные онлайн-школы.
Retention, LTV/CAC, юнит-экономика. Считаешь и защищаешь как perfomance-аналитик.
Pandas + автоматизация. Перестаёшь делать вручную в Excel то, что делается за 10 строк.
Frequentist, Bayesian, multi-armed bandits. Объясняешь продакту почему «не значимо ≠ нет эффекта».
CRO, path analysis, multi-touch attribution. Видишь, где течёт продукт.
Churn prediction, рекомендательные системы, временные ряды. Без PhD — на конкретных задачах.
Превращаешь цифры в решения. Дашборды, которые читают, и питчи, которые покупают.
Резюме, интервью, modern analytics stack. От Junior до Head of Analytics — траектория.
Практики из Яндекса, data science и аналитики. Разборы в когорте ведёт один из экспертов программы.
Оптимизация работы медучреждений с помощью нейросетей и NLP. Ранее — data-аналитик fashion-ретейлера «Mercury»: прогнозирование закупок и продаж.
В прошлом архитектор облачных сервисов в Яндекс Облаке. Занимается LLM-моделями и LLM-разработкой.
Обучил работе с Excel и Google-таблицами более 10 000 человек в разных компаниях.
Пришёл в аналитику из продаж, поработал в маркетинге, e-com, edTech и web. Регулярно использует AI-инструменты в анализе данных.
Отзывы с программ Product University — с именами, должностями и тем, что человек получил на выходе.
Мне понравилось то, как мы работаем и обсуждаем эксперименты. Этот курс будет полезен тем, кто хочет расширить свой майндсет вместе с такими же мотивированными людьми. Часто именно в обсуждениях кейсов друг друга рождались новые идеи. Полезной была обратная связь от авторов курса на мой проект — это добавило гипотез на тест.
Курс очень насыщенный, динамичный и достаточно глубокий. Для неподготовленного слушателя нужно быть готовым к большой работе с погружением в новый материал. До курса был абсолютный страх и непонимание даже на уровне употребления терминов: ИИ, машинное обучение, нейросети, API, чат-бот, парсинг, webhook. После я стала в десятки раз производительнее по многим ежедневным задачам.
Курс понравился структурированностью и последовательностью в изучении материала. Большой респект за практические примеры, которые можно «потрогать» руками и пособирать самостоятельно. До курса знала только о существовании ChatGPT и компании OpenAI. После курса знаю, что такое сайга-мистраль, ленгчейн и зачем нужен RAG.
Этот курс перевернул мои представления о том, сколько стоит разработка MVP и в какие сроки. Я, как продакт, создал MVP (телеграм-бот с GPT и базой данных) за 4 недели, включая документацию и тестирование. Без участия программистов. Прямые расходы составили примерно 100 долл. на компоненты облачной инфраструктуры.
Отличный курс по использованию ИИ в B2B продажах. Самое главное — он сразу практически применим. По итогу настроены агенты, которые ведут CRM, ассистенты, назначающие встречи, автоматизирована подготовка и проверка КП, создаются в разы быстрее маркетинговые и продажные материалы, автоматизированы рассылки.
Понравилась платформа и структурированный подход, возможность заниматься в своём темпе и с обратной связью на еженедельных встречах группы, плюс поддержка в чате. Благодаря знаниям, полученным на курсе, вырос поток лидов в 3 раза.
Рассрочка на 24 месяца или полная оплата 39 900 ₽ (вместо 69 900 ₽). Скидка действует до воскресенья, 23 августа включительно. Первый урок — пробный, без карты.
Проходишь курс-симулятор сам, с автопроверкой задач.
Нужен корпоративный пакет на команду? Напиши нам →
Если в первые 14 дней почувствуешь, что курс не подходит — вернём 100% денег. Без вопросов, без бюрократии. Не нужно «доказывать», что ты «честно пытался». Просто напиши.
Регистрация — 30 секунд. Карта не нужна. Через минуту ты уже пишешь SQL-запрос к реальной базе EnglishKids.