6 месяцев бесплатно — первый платёж через полгода

−40% до 12 мая

Профессия Игровой аналитик

Профессия Игровой аналитик

Научитесь собирать игровые данные, на основе анализа внедрять улучшения в игровой процесс и увеличивать доходность игр.

Записаться на курс

Игровой аналитик — это продуктолог, геймдизайнер и аналитик в одном лице. Такой профессионал умеет автоматизировать сбор игровых метрик в реальном времени и систематизировать данные.

Чтобы повысить интерес и увлечённость к проекту игровой аналитик предлагает внести улучшения в механику или экономику игры на основе собранных данных.

Кому подойдёт этот курс

Чему вы научитесь

  1. Разрабатывать концепцию игры
  2. Строить иерархию игровых метрик
  3. Использовать machine learning в анализе
  4. Разрабатывать игровую экономику
  5. Оценивать успешность проекта
  6. Создавать отчёты и инфографику
  7. Использовать SQL и Python для сбора данных
  8. Влиять на эмоции игроков

Учитесь сейчас, платите потом!

Расходы за первые полгода обучения берёт на себя Skillbox. В это время вы посещаете лекции и воркшопы, прокачиваете навыки, находите себе работу и начинаете зарабатывать.

Кредитная программа от надежных банков

  • Для граждан РФ
  • Без первого взноса
  • Без переплаты по процентам
  • Одобрение в день обращения

Как проходит обучение

  1. Изучаете тему

    В курсе — практические видеоуроки.

    Изучаете тему
  2. Выполняете задания

    В том темпе, в котором вам удобно.

    Выполняете задания
  3. Работаете с преподавателем

    Закрепляете знания и исправляете ошибки.

    Работаете с преподавателем
  4. Получаете сертификат

    И дополняете им своё портфолио.

    Получаете сертификат

Программа

Вас ждут онлайн-лекции и практические задания на основе реальных кейсов.

  • 75 модулей
  • 350 уроков

Основные курсы

      1. Введение в Data Science.
      2. Введение в Python.
      3. Основы Python: установка PyCharm.
      4. Основы Python: базовые структуры данных.
      5. Основы Python: циклы и условия.
      6. Основы Python: функции.
      7. Мастер-класс: воронки.
      8. Основы Python: классы и объекты.
      9. Основы Python: исключения.
      10. Библиотека NumPy.
      11. Библиотека Pandas.
      12. Визуализация данных с помощью Matplotlib.
      13. Основы визуализации данных с помощью Matplotlib.
      14. Продвинутая визуализация с Matplotlib.
      15. Визуализация с seaborn.
      16. Мастер класс: разведочный анализ (EDA).
      17. Основы SQL.
      18. Чтение и запись данных.
      19. Работа со строками.
      1. Анализ данных и SQL.
      2. SELECT — выбор колонок.
      3. SELECT — фильтрация строк.
      4. Сортировка и функции для работы со строками.
      5. Работа с датами и временем.
      6. Агрегатные функции и группировка.
      7. Объединение данных из разных таблиц.
      8. Модификация данных, таблиц. Временные таблицы.
      9. Оконные функции.
      10. Этапы и приёмы модификации данных (Excel и Google Таблицы).
      1. Введение в аналитику.
      2. Введение в геймдев для аналитиков.
      3. Введение в геймдизайн для аналитиков.
      4. Инфраструктура аналитики.
      5. Базы данных.
      6. Python в аналитике.
      7. Визуализация данных и BI-системы.
      8. Продуктовая аналитика.
      9. Анализ маркетинга.
      10. Анализ пользовательского поведения.
      11. Анализ бизнес-метрик.
      12. Теория вероятностей и математическая статистика.
      13. Машинное обучение.
      14. Визуализация данных.

Дополнительные курсы

      1. Введение в курс.
      2. Продукт глазами аналитика.
      3. Работа с задачами.
      4. Глубина погружения пользователей в продукт.
      5. Профили использования продукта.
      6. Когортный анализ.
      7. А/B тесты. Обработка данных.
      8. Ограничения и сложные кейсы А/B-тестирования.
      9. Метрики и методы анализа удержания пользователей в продукте. Retention. Survival curves.
      10. Предиктивная аналитика.
      11. Сведение результата решения аналитической задачи, интерпретация и валидация результатов аналитики.
      12. Представление результатов аналитики.
      13. Карьерный путь в продуктовой аналитике.
      1. Введение в геймдизайн.
      2. Узлы игрового дизайна.
      3. Определяем сеттинг.
      4. Прописываем героя.
      5. Описываем возможные действия героя и окружения.
      6. Обозначаем пространство и неигровых персонажей.
      7. Даём игроку выбор.
      8. Определяем цели игры.
      9. Вводим правила и обучаем игрока.
      10. Бонусная лекция.
      11. Переход от теории к практической части курса.
      12. Этапы и процессы игровой разработки.
      13. Издание игры.

Уже учились на каком-то курсе из программы?

Скажите об этом менеджеру — за этот курс платить не придётся!

Спасибо!

Ваша заявка успешно отправлена

Преподаватели

Сергей Гилев

Сергей
Гилев

Директор по аналитике в Playkot
Александр Дученчук

Александр
Дученчук

Product Manager в Metinvest Digital
Максим Годзи

Максим
Годзи

Автор инструментов продуктовой аналитики в Retentioneering
Павел Булавин

Павел
Булавин

Начальник отдела развития данных в банке Открытие.
Илья Мещеряков

Илья
Мещеряков

Аналитик данных в «МаксимаТелеком» (Wi-Fi в метро)
Николай Дыбовский

Николай
Дыбовский

Основатель и руководитель культовой студии Ice-Pick Lodge

Ваше резюме после обучения

Андрей Семёнов
  • Должность Игровой аналитик
  • Зарплата от: 80 000 ₽

Профессиональные навыки:

  • Построение воронок для анализа аудитории
  • Знание Python и SQL
  • Применение машинного обучения в игровой аналитике
  • Работа с библиотеками Numpy, Pandas, Seaborn, Plotly, Matplotlib
  • Визуализация данных и построение дашбордов
  • Работа с психологией и эмоциями игроков
  • Проведение A/B-тестов
  • Разработка игровых механик для удержания игроков
  • Data-driven подход в работе

Диплом Skillbox

Подтвердит, что вы прошли курс, и станет дополнительным аргументом при устройстве на работу.

Диплом Skillbox

Стоимость обучения

−40% до 12 мая
  • Рассрочка на 36 месяцев 3 832 ₽/месяц
  • Рассрочка без скидки 6 388 ₽/месяц

Часто задаваемые вопросы