Google Analytics 4 и Google BigQuery

Курс посвящён углублённому и системному изучению Google Analytics 4 — от базовой установки счётчика до работы с данными на уровне API и визуализации. Обучение начинается с настройки GA4: вы научитесь корректно устанавливать код на сайт, отслеживать сложные события и конверсии, работать с электронной торговлей, User ID, динамическим ремаркетингом и настраивать продвинутые взаимодействия через Google Tag Manager. Далее курс последовательно переходит к анализу данных с помощью стандартных отчётов и инструмента «Исследования», что позволит находить слабые места сайта, формулировать гипотезы, тестировать изменения и повышать эффективность рекламных каналов, конверсию и прибыль.

Отдельное внимание уделяется работе с «сырыми» данными. Вы научитесь экспортировать данные из Google Analytics 4 в облачное хранилище Google BigQuery, разберётесь в структуре данных и освоите написание SQL-запросов для гибкого анализа и построения сквозной аналитики. В рамках курса вы также познакомитесь с устройством Google Analytics 4 «под капотом»: узнаете, как именно хранятся данные на серверах Google, чем они отличаются от отображаемых в интерфейсе GA4, и начнёте работать с Data API. Это позволит написать собственную программу на Python для выгрузки статистики и дальнейшей обработки.

Завершающий блок обучения посвящён визуализации данных. Вы научитесь создавать автоматически обновляемые отчёты в Looker Studio, используя разные источники подключения — напрямую из Google Analytics 4, через Google Таблицы и Google BigQuery. В результате вы сможете выстраивать полноценные аналитические дашборды, пригодные как для внутренней работы, так и для презентации клиентам или руководству.

Программа курса выстроена поэтапно: от знакомства с Google Analytics 4 и принципами идентификации пользователей — к глубокой настройке счётчика, работе с событиями и e-commerce, детальному разбору отчётов и исследований, сегментов и аудиторий, подключению API и созданию отчётов. Отдельный крупный модуль посвящён Google BigQuery, работе с хранилищем данных, SQL-запросам и визуализации результатов анализа. Такой последовательный подход позволяет не просто освоить инструменты, а понять логику работы аналитики и уверенно применять её в реальных проектах.