Веб-аналитика для медиапроектов

Комплексный курс НИУ ВШЭ: от основ метрик до AI и этики данных

О курсе

Современная медиа-индустрия требует data-driven подхода к управлению проектами. Этот курс обучает не просто работе с инструментами аналитики, но формирует аналитическое мышление и культуру ответственного использования данных.

Вы освоите полный цикл веб-аналитики: от настройки систем сбора данных до проведения комплексных аудитов, создания дашбордов и формулирования обоснованных рекомендаций. Особое внимание уделяется медиа-специфике, применению AI-технологий и этическим аспектам работы с данными.

Курс разработан на основе лекций НИУ ВШЭ (2024-2025 уч. год) и расширен с использованием Perplexity AI для обеспечения актуальности и глубины проработки материалов.

Курс в цифрах

8

тематических блоков

20+

часов обучения

10+

инструментов аналитики

100%

практико-ориентированность

Ключевые особенности

📊

От теории к практике

Изучение фундаментальных концепций метрик, атрибуции и KPI с немедленным применением на практических проектах. Вы создадите собственный медиапроект и внедрите в него полноценную систему аналитики.

🛠️

Профессиональные инструменты

Глубокое освоение Яндекс.Метрики, Google Analytics 4, Яндекс Вебмастер, Google Search Console, DataLens и других платформ. Hands-on работа с реальными данными и создание дашбордов.

🎯

Медиа-специфика

Все концепции адаптированы для медиапроектов: метрики вовлеченности, контент-аналитика, SEO для медиа, работа с аудиторией. Отличия от e-commerce и SaaS аналитики.

🤖

AI и будущее аналитики

Понимание машинного обучения, трансформеров, языковых моделей (BERT, GPT). Рекомендательные системы, sentiment analysis, предиктивная аналитика. Концепция "Agentic Analyst".

⚖️

Этика и безопасность

Принципы ответственного AI: transparency, fairness, accountability, privacy. Работа с bias, GDPR, EU AI Act. Социальная ответственность медиа-аналитиков.

📝

Аналитические отчеты

Развитие критически важного навыка коммуникации findings через структурированные отчеты с визуализациями. Data storytelling для различных аудиторий — от технических специалистов до руководства.

Программа курса

Блок 1: Фундаментальные основы (6 часов)

  • Тема 1: Введение в веб-аналитику — определение дисциплины, типы данных, основные метрики
  • Тема 2: Показатели и метрики эффективности — трафик, вовлеченность, конверсии, аудитория, контент
  • Тема 3: Цифровая атрибуция и UTM-разметка — модели атрибуции, отслеживание источников, сквозная аналитика

Блок 2: Практические инструменты (8 часов)

  • Темы 4.1-4.4: SEO и поисковая аналитика — Wordstat, Вебмастер, Search Console, оптимизация контента
  • Тема 4.5: Реклама и работа с трафиком — Яндекс.Директ, медийная реклама, ретаргетинг, A/B-тестирование
  • Тема 4.6: Инструменты веб-аналитики — сравнение платформ, образовательные ресурсы, сертификация
  • Тема 4.7: Работа в аналитических сервисах — Метрика, Analytics, Вебвизор, цели, DataLens
  • Тема 4.8: Веб-аналитика на практике — комплексный аудит, публичные датасеты, собственный проект

Блок 3: AI и будущее аналитики (4 часа)

  • Тема 6: ИИ и рекомендательные системы — ML для аналитиков, трансформеры, BERT/GPT, collaborative/content-based filtering, sentiment analysis
  • Тема 7: AI-безопасность — этические принципы, bias и митигация, глобальное регулирование, риски в медиа, образование специалистов

Результаты обучения

💡 Знания

Фундаментальные концепции веб-аналитики, архитектура платформ, принципы работы AI-систем, регулирующие фреймворки (GDPR, EU AI Act)

🔧 Навыки

Настройка систем сбора данных, создание отчетов и дашбордов, проведение аудитов, анализ аудитории и контента, оценка AI на bias

🎯 Компетенции

Перевод бизнес-вопросов в аналитические задачи, data-driven принятие решений, коммуникация insights, этическая ответственность

📁 Портфолио

Собственный медиапроект с внедренной аналитикой, комплексные аналитические отчеты, дашборды визуализации, кейсы для резюме

Преподаватель

Дмитрий Александрович Ярочкин

Преподаватель курса «Веб-аналитика» на факультете медиакоммуникаций НИУ ВШЭ. Специалист в области медиа-аналитики, data-driven управления контентом и применения AI-технологий в медиа-индустрии.

Курс объединяет академическую строгость с практическим опытом индустрии, обеспечивая глубокое понимание как технических, так и стратегических аспектов веб-аналитики.

Начните обучение сегодня

Присоединяйтесь к курсу и освойте востребованные навыки веб-аналитики для медиапроектов

Скачать программу курса Связаться с нами

Материалы курса

Полная программа курса с подробным описанием всех тем, методологией обучения и результатами

📄 Методическое пособие (PDF) 📋 Программа курса (PDF)

Структура методического пособия:

  • ✓ Введение — актуальность, цели, структура курса (IMRaD методология)
  • ✓ Темы 1-3 — фундаментальные основы веб-аналитики
  • ✓ Темы 4.1-4.8 — практические инструменты и методы
  • ✓ Темы 6-7 — AI, рекомендательные системы, этика и безопасность
  • ✓ Заключение — синтез знаний, карьерные траектории, социальная ответственность