Fakultet for spillanalyse - kurs 168 768 RUB. fra GeekBrains, trening 15 måneder, Dato: 10. juni 2023.

Vårt program er et av de mest omfangsrike og omfattende. Samtidig er det lett å forstå fordi kunnskap gis gradvis: fra grunnleggende til avanserte verktøy.

Opplæringskurs
Kurs
Mens du venter på at hovedprogrammet skal starte, anbefaler vi at du gjennomgår opplæring. Dette vil hjelpe deg med å integrere deg i trening gradvis og være 100 % klar.
Videokurs "Hvordan studere effektivt"
• Funksjoner ved trening hos GeekBrains
• Hvorfor er det vanskelig å studere?
• Verktøy for egenutdanning
• Lære av kompetanser
• Egenskaper ved voksenopplæring
• Sette SMART-mål
• Hvordan formulere en pedagogisk forespørsel
Excel 2.0 videokurs
• Struktur av et spillutviklingsselskap. Prosjektgruppestruktur
• Roller til analytikere i teamet
• Utviklingssyklus
• Klient- og serverutvikling. Applikasjonsarkitektur

• Design av arrangementsliste
• Uttalelse av tekniske spesifikasjoner for hendelsessporing. Oppgaveledere

Introduksjon til spillutvikling
Kurs
Lær spilldesignkonsepter, teamstruktur, utviklingsprosesser og tekniske aspekter som er relevante for analyser. Dette Python-kurset vil hjelpe deg med å utvikle grunnleggende datavitenskapelige ferdigheter.
Innledende leksjon
Lær om rollen til en spillanalytiker i spill. Dekanen ved fakultetet vil hjelpe deg med å finne ut hvilke kunnskaper og ferdigheter som trengs for dette yrket.
Introduksjon til spillutvikling og spilldesign
• Spillhistorikk. Psykologi av spillere. Spill som et produkt
• Spillindustri. Sjangere, innstillinger og plattformer
• Monetiserings- og distribusjonsmodeller
• Stadier for å lage spill. Fra prototype til drift
• Markedsundersøkelser, referanseanalyse
• Opplæringen. Grunnleggende spillløkke
• Holdemekanikk. Dekonstruksjon av spill
• Mekanikk for inntektsgenerering. Dekonstruksjon av spill
• Balanse av tid og ressurser i spillet. Økonomi i spillet
• Periodisk aktivitet. Kampanjer og arrangementer
Spillutviklingsprosess
• Struktur av et spillutviklingsselskap. Prosjektgruppestruktur
• Roller til analytikere i teamet
• Utviklingssyklus
• Klient- og serverutvikling. Applikasjonsarkitektur
• Design av arrangementsliste
• Uttalelse av tekniske spesifikasjoner for hendelsessporing. Oppgaveledere
Grunnleggende om Python
• Introduksjon til Python
• Grunnleggende Python-syntaks 
• Funksjoner og introduksjon til pandabiblioteket
• Indekser og grunnleggende operasjoner i pandaer
• Datafiltrering og aggregering
• Sett og operasjoner på dem
• Forberede data for analyse. NaN-verdier.
• Tidsseriefunksjonalitet
• Optimalisering
• anvende metode og lambda-uttrykk
• Avansert Python
Prosjekt
• Forskningsarbeid for å analysere setting, sjanger, aktiviteter og inntektsgenerering for ethvert spill. Finn ut hvordan du kan forbedre inntektsgenereringen.

Grunnleggende harde ferdigheter: SQL, statistikk, visualisering
Kurs
Lær å jobbe med databaser og datavisualisering i praksis.
Introduksjon til SQL
• Introduksjon til SQL og databaser
• Datafiltrering, sortering og restriksjon
• Beregnede felt. Aritmetiske funksjoner. Arbeid med tid, strenger og json i felt
• Datagruppering. Vindusfunksjoner.
• Sammenføyning av bord
• CTE. Representasjon
• Opprette, oppdatere og slette tabeller
• Spørringsoptimalisering
Visualisering
• Visualiseringsoppgaver. Vanlige verktøy
• Typer grafer for oppgavene deres. Visualiseringsregler. Villedende grafer
• Visualisering i Python. Statiske diagrammer
• Visualisering i Python. Statiske diagrammer
• Visualisering i Python. Interaktive grafer
• Dashboards. Arkitektur av interaksjon mellom SQL og Python i dashboards
• Visualiseringer og dashbord i Tableu / Power BI
• Visualiseringer og dashbord i Tableu / Power BI
Prosjekt
• Utvikling av et dynamisk dashbord med nøkkeltall basert på ekte data.

Oppgaver med produkt- og markedsanalyse av spill
Kurs
Lær hvordan du tiltrekker brukere og måler markedsføringseffektivitet. Studer oppgavene til produktanalyse: beregning og visualisering av nøkkeltall, vurdering av balanse og spilldesignfunksjoner, søkeforskningsstrategier.
Markedsføringsanalyse
• Introduksjon til spillmarkedsføring. Annonseplattformer
• Typer annonsekampanjer. Organisk trafikk. Viralitet
• Gjennomgang av sporingstjenester. Problemet med attribusjon og reattribusjon.
• Beregninger for markedsføringstrakt og brukeranskaffelse
• Rapporter i sporingstjenester: Amplitude/Appsflyer/MyTracker
• Inntektsgenerering for annonsering. Rapporter i Ironsource
• Interaksjon med applikasjonsbutikker. Egenskaper
• Grunnleggende ideer om enhetsøkonomi
Analyse av spillberegninger og prosesser
• Installerer. Starter trakt
• Oppbevaringsmålinger. Retensjonsgrad og rullende retensjon
• Beregninger for inntektsgenerering. Konvertering til betalende bruker
• Beregninger for inntektsgenerering. Konverteringspunkter og deres effektivitet. Gjenta betalinger
• Beregninger for inntektsgenerering. ARPU, ARPPU og LTV
• Prognose ARPU/LTV. Problemer og tilnærminger
• Engasjementmålinger. Antall økter, fullføring av den grunnleggende spillsyklusen
• Churn-studier og nedgang i aktivitet. Problemet med dumpeprognoser
• Hastighet på innholdsforbruk. Utviklingsprioriteringer
• Ressursbalanse. Underskudd og overskudd
• Utgivelsesanalyse. Funksjon kannibalisering
• Undersøk årsakene til uventede endringer. Hypoteser og forskningsstrategi
Prosjekter
• Beregning av spillmarkedsføringsmålinger og analyse av effektiviteten til en markedsføringskampanje basert på reelle data
• Beregning av spillproduktberegninger basert på reelle data.

Avanserte verktøy
Kurs
Vurder typene og oppgavene til A/B-tester og eksempelberegning. Lær å bygge prediktive modeller og presenter forskningen din for utviklingsteamet.
A/B-tester
• A/B-testoppgaver. Anvendelsesgrenser
• Typer A/B-tester. Klassisk A/B-test, sekvensiell A/B-test
• Bayesiansk testing og flerarmede banditter
• Grunnleggende feil ved gjennomføring av AB-tester
• Planlegge en A/B-test
• Prøvetakingsproblem. Prøvetaking i Python
• Analyse av A/B-testresultater
• A/B-tester i Firebase
Introduksjon til maskinlæring
• Grunnleggende ideer og oppgaver innen maskinlæring
• Dataforberedelse og funksjonsoppretting (funksjonsteknikk)
• Dimensjonsreduksjon. PCA
• Oppdeling i trenings- og testprøver. Kryssvalidering
• Veiledet opplæring. Beslutningstrær og tilfeldige skoger
• Veiledet opplæring. Logistisk regresjon
• Kvalitetsmål for klassifiseringsmodellen
• Uovervåket læring. Lineær regresjon. Modellkvalitetsmålinger
Presentasjon av resultater
• Arbeidsorganisering. Oppgavesporere. Prioritering av oppgaver
• Vedlikeholde dokumentasjon og kunnskapsgrunnlag
• Rapportstruktur. Presentasjon av statistiske data og grafer i rapporter
• Presentere resultater for teamet
Prosjekt
• Utarbeide en A/B-testplan og analysere påliteligheten til resultatene.

Åpne kurs
Kurs
Du kan ta dem når det passer deg: under trening eller etter å ha forsvart sluttprosjektet ditt. De må også være bestått for å få vitnemål og hjelp til å finne jobb.
Forbereder for jobbsøk
• Hvordan skrive en CV som definitivt vil bli lagt merke til
• Vi lager et jobbsøkerkart
• Hvorfor trengs følgebrev?
• Hva du kan forvente på intervjuet med HR

Videokurs "Python Language Basics"
• Introduksjon til Python
• Innebygde typer og operasjoner med dem
• Funksjoner
• Moduler og biblioteker
• Arbeide med filer. Kodinger
• Nyttige verktøy. Avvikshåndtering
• Verksted. Spillet "Gjett nummeret"
• Verksted. Konsoll filbehandling
• Analyse av praktiske oppgaver