Цель блока: Автоматизация рутинных задач маркетолога - от отчётности до ETL. Python, Airflow, Google Sheets API, скрипты.
#block #advanced
Навигация
← 13 - Server-side и API-интеграции | → 15 - Стратегия роста
Заметки блока
Python для маркетолога
- 14.01 - Python - зачем маркетологу - автоматизация отчётов, API-интеграции, data wrangling
- 14.02 - Python - основы для аналитика - pandas, requests, json - минимальный набор
- 14.03 - Python - работа с API - requests, OAuth, pagination, rate limits, error handling
- 14.04 - Python - Google Ads API - отчёты, управление кампаниями, автоматизация ставок
- 14.05 - Python - Meta Marketing API - получение статистики, управление аудиториями, загрузка креативов
Автоматизация отчётности
- 14.06 - Google Sheets API - автоматическое заполнение отчётов из GA4, Ads, CRM
- 14.07 - Supermetrics и альтернативы - коннекторы для Looker Studio, Google Sheets, BigQuery
- 14.08 - Автоматические отчёты в Telegram - Python + cron / Cloud Functions → Telegram Bot
ETL и пайплайны
- 14.09 - ETL - основы - Extract, Transform, Load - зачем, архитектура, инструменты
- 14.10 - Airflow - обзор и настройка - DAGs, operators, scheduling, мониторинг
- 14.11 - BigQuery как хранилище - загрузка данных, партиционирование, стоимость, scheduled queries
- 14.12 - dbt для маркетинговых данных - трансформация, модели, тесты, документация
🔧 Итоговое задание блока
Создайте автоматизированный pipeline:
- Python-скрипт забирает данные из Google Ads API + Meta API за вчера
- Данные нормализуются (единый формат: date, source, campaign, spend, impressions, clicks, conversions, revenue)
- Загрузка в BigQuery (или Google Sheets для простого варианта)
- Дашборд в Looker Studio обновляется автоматически
- Telegram-бот отправляет daily summary в 09:00