Game Data Analytics

Game Data Analytics

Набор закрыт
загруженность — до 10 часов в неделю

ПРОГРАММА КУРСА РАССЧИТАНА НА ТАЛАНТЛИВЫХ МОЛОДЫХ ЛЮДЕЙ, ЖЕЛАЮЩИХ СТАТЬ СПЕЦИАЛИСТАМИ ПО АНАЛИЗУ ДАННЫХ В ИГРОВЫХ (ПРОДУКТОВЫХ) КОМПАНИЯХ. ЗА ВРЕМЯ КУРСА ТЫ СМОЖЕШЬ НА ПРАКТИКЕ ОСВОИТЬ СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДИКИ И ТЕХНОЛОГИИ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ДЛЯ РЕШЕНИЯ РЕАЛЬНЫХ АНАЛИТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ.

Что тебя ждёт

У тебя будет уникальный шанс совместно с нашими экспертами на примерах реальных кейсов изучить и применить современные технологии и теорию в области обработки и анализа больших данных для решения задач, возникающих во время разработки, запуска и оперирования игрового продукта и его отдельных подсистем.

Менторы курса
Сергей Прошута
Lead Data Analyst
Андрей Ярмола
Manager of Data Science
Татьяна Пучило
Game Data Analyst
Кирилл Савченко
Head of Analytics
Дмитрий Щегрикович
Приглашенный эксперт
Павел Элькинд
Senior Data Scientist
Виктор Кононцов
Data Steward
Николай Концевой
Data Scientist
ПРИ ПРАВИЛЬНОМ ПОДХОДЕ ДАННЫЕ МОГУТ РАССКАЗАТЬ О МНОГОМ. МЫ ПОДЕЛИМСЯ НАКОПЛЕННЫМ ОПЫТОМ И УНИКАЛЬНЫМИ ЗНАНИЯМИ, ЧТОБЫ ТЫ МОГ УСПЕШНО ПОКОРИТЬ МИР БОЛЬШИХ ДАННЫХ.
Первый этап
Начнём с жизненного цикла и задач продуктовой аналитики. Познакомим с data-driven подходом и стеком технологий при анализе данных.
Второй этап
Расскажем о выстраивании системы логирования, сбора и обработки исходных данных.
Третий этап
Углубимся в прикладную математику для обнаружения инсайтов и проверки гипотез. Научимся находить аналитические зависимости в структурированных и неструктурированных данных.
Четвёртый этап
Научимся правильно формулировать цели исследовательских задач и выводы. Ты получишь практические рекомендации по составлению максимально полезных отчётов.
Условия приёма
Обязательные:
базовые знания статистики и теории вероятностей
базовые знания основ программирования (любой из диалектов SQL, Python или R)
продвинутые знания MS Excel (сводные таблицы, поиск решения, пакет анализа)
английский язык на уровне не ниже Intermediate
Дополнительные:
высокая обучаемость
любовь к играм
желание развивать навыки системного анализа, анализа многомерных данных, построения и использования моделей (математических, имитационных, эконометрических, предиктивных)
интерес к современным технологиям и методикам обработки, анализа и визуализации данных
Дата, время и место проведения
2 марта — 1 мая
Минск, Партизанский проспект 178, корпус 2, БЦ Волна
Вторник, четверг
18:00–21:00