Веб-аналитике можно научиться самостоятельно — интернет полон бесплатных материалов. Но без структуры легко потерять месяцы на изучение второстепенных вещей. В этой статье — конкретный план: что изучить, в какой последовательности и какие инструменты освоить на каждом этапе.
Этап 1. Основы веб-аналитики (1–2 месяца)
Начинать нужно с понимания принципов, а не с кнопок в интерфейсе. На этом этапе важно разобраться:
- Что такое сессия, пользователь, источник трафика, конверсия
- Как работает пиксель и как данные передаются в аналитические системы
- Чем отличаются UA (Universal Analytics) и GA4 — и почему сейчас актуален именно GA4
- Что такое воронка, как её строить и читать
Практика на этом этапе: зарегистрировать GA4 на любом сайте (можно создать демо-сайт на Tilda бесплатно), настроить базовые цели — клик по кнопке, заполнение формы.
Этап 2. Google Analytics 4 и Яндекс.Метрика (2–3 месяца)
Это ключевые инструменты. Без уверенной работы в них нет смысла двигаться дальше.
В GA4 нужно уметь:
- Настраивать события и конверсии
- Строить воронки и аудитории
- Анализировать источники трафика через отчёт «Привлечение»
- Создавать кастомные отчёты в «Исследованиях»
- Связывать GA4 с Google Ads
В Яндекс.Метрике нужно уметь:
- Работать с вебвизором и картами кликов
- Настраивать цели и сегменты
- Анализировать электронную торговлю
- Использовать UTM-метки для атрибуции
Этап 3. Google Tag Manager (1 месяц)
GTM — менеджер тегов, который позволяет управлять счётчиками и событиями без помощи разработчика. Без него сложно работать с крупными сайтами.
На практике нужно научиться: создавать теги, триггеры и переменные, настраивать события через dataLayer, отлаживать контейнер перед публикацией.
Этап 4. Excel и Google Таблицы (параллельно)
Умение обрабатывать данные в таблицах — обязательный базис. Веб-аналитик должен уверенно работать с функциями ВПР / XLOOKUP, сводными таблицами, условным форматированием и графиками.
💡 Не пытайтесь учить всё сразу. Лучше глубоко освоить GA4 + GTM + Excel, чем поверхностно знать десять инструментов.
Этап 5. SQL (2–3 месяца)
SQL открывает доступ к сырым данным в хранилищах — BigQuery, ClickHouse, Redshift. Без SQL вы зависите от того, какие отчёты уже реализованы в интерфейсе. С SQL — строите любой нужный срез самостоятельно.
Минимальный набор: SELECT, WHERE, GROUP BY, JOIN, оконные функции. Для старта достаточно бесплатного курса на Stepik или SQLZoo.
Этап 6. Визуализация данных (1 месяц)
Данные нужно не только собирать, но и показывать команде. Инструменты:
- Looker Studio — бесплатный, интегрируется с GA4, Google Ads, таблицами
- Power BI — популярен в корпоративной среде
- Tableau Public — мощный, бесплатная версия для портфолио
Этап 7. Python для аналитики (по желанию, 2–4 месяца)
Python не обязателен для junior-позиции, но значительно расширяет возможности. С его помощью можно автоматизировать выгрузку данных из GA4 API, строить прогнозные модели, работать с большими объёмами данных, которые «не лезут» в Excel.
Библиотеки: pandas, matplotlib, seaborn, scikit-learn (для ML).
Самообучение vs курсы: что выбрать
| Критерий | Самообучение | Курсы |
|---|---|---|
| Стоимость | Бесплатно или дёшево | 50 000–150 000 ₽ |
| Срок | 12–24 месяца | 4–10 месяцев |
| Структура | Нет чёткой системы | Структурированный план |
| Наставник | Только сообщества | Обратная связь от практиков |
| Портфолио | Нужно создавать самостоятельно | Дипломный проект |
| Подходит для | Тех, у кого есть смежный опыт | Новичков без технической базы |
Если вы переходите из маркетинга или SEO, возможно самостоятельно освоить инструменты. Если опыта в digital нет совсем — курсы дадут структуру и сэкономят время.
📚 Программы обучения веб-аналитике
Если хотите учиться по структурированной программе с ментором и реальными задачами, вот проверенные варианты:
- Нетология — «Веб-аналитик»: GA4, Метрика, GTM, сквозная аналитика, SQL. Длительность 7 месяцев. Трудоустройство в базе партнёров.
- Skillbox — «Веб-аналитик»: практический курс с упором на реальные кейсы. Рассрочка без переплаты.
- GeekBrains — «Аналитик данных»: охватывает Python, SQL и BI-инструменты. Подходит для тех, кто хочет вырасти до middle.
- OTUS — «Веб-аналитик»: формат для тех, кто уже работает в digital и хочет систематизировать знания.
Ресурсы для самостоятельного изучения
- Официальная документация Google Analytics 4 — analytics.google.com/learn
- Справочный центр Яндекс.Метрики — metrika.yandex.ru/support
- Курс «Основы Google Analytics» на Coursera (бесплатный аудит)
- SQLZoo — интерактивные упражнения по SQL
- Telegram-каналы: «Веб-аналитика», Data Analysis
- YouTube: каналы «Analytics Academy», «Василий Поздняков — аналитика»
Как составить портфолио без опыта
Портфолио — обязательное условие для поиска первой работы. Без него резюме теряется среди сотен других.
- Создайте тестовый сайт на Tilda и подключите к нему GA4 + Метрику
- Сгенерируйте трафик (можно через друзей или Google Ads с минимальным бюджетом)
- Напишите аналитический отчёт: что нашли, какие выводы сделали, что предлагаете изменить
- Разместите кейс на Behance, Notion или в PDF — и прикрепите ссылку к резюме