браузерами; полученный в результате интерпретации форматированный текст отображается на экране монитора компьютера или мобильного устройства.
Рис. 28. HTML
Затем вы можете перейти к изучению CSS, и как использовать их для оформления HTML документа (например, изменить шрифт и его размер, добавить границы и тени, разметить страницу в несколько столбцов, добавить анимацию и другие визуальные эффекты).
Один из самых важных механизмов CSS – селекторы. Это формальное описание того элемента или группы элементов, к которым применяется указанное правило стиля. В процессе работы с GTM вы будете очень часто сталкиваться с ситуацией, когда необходимо настроить отслеживание клика по какому-либо элементу на веб-странице, а у этого элемента нет идентифицирующих его атрибутов, таких как, например, ID, class или URL. Тогда на помощь приходят CSS-селекторы.
Рекомендуемая литература: htmlbook.ru и книга Влада Мержевича «HTML и CSS на примерах».
Рис. 29. JavaScript
Как правило, счетчики веб-аналитики представляют собой фрагмент JavaScript кода, который размещается на отслеживаемых страницах сайта. Код Google Analytics, Google Tag Manager, Яндекс.Метрика – в основе всех их лежит JavaScript.
На JavaScript также можно писать скрипты для Google AdWords для автоматизации определенных действий.
Рис. 30. Библиотека jQuery
Помимо самого JS, не помешают знания jQuery. jQuery – библиотека JavaScript, фокусирующаяся на взаимодействии JavaScript и HTML. Она помогает легко получать доступ к любому элементу DOM, обращаться к атрибутам и содержимому элементов DOM, манипулировать ими.
Рекомендуемая литература: learn.javascript.ru, Крис Минник и Ева Холланд «JavaScript для чайников», Марейн Хавербек «Выразительный JavaScript», Эрик Фримен и Элизабет Робсон «Изучаем программирование на JavaScript», Антон Шевчук «Учебник jQuery для начинающих».
Для работы с GTM вышеописанных знаний вполне достаточно. Однако если говорить о других инструментах и задачах веб-аналитика, например, передавать данные из CRM-системы в Google Analytics или наоборот, то здесь нужны навыки и опыт импорта данных и API.
Использование SQL-запросов может пригодиться при работе с BigQuery. В последнее время все чаще используются инструменты визуализации данных (Google Data Studio, Microsoft Power BI, Tableau и др.). В службе Power BI можно просматривать визуальные элементы, созданные с использованием R-скриптов, и взаимодействовать с ними. Они написаны на языке программирования R – самом популярном языке программирования среди специалистов по статистике, обработке и анализу данных.
Все большую популярность набирает и Python, который имеет встроенные библиотеки для анализа данных (Anaconda – Pandas). Не стоит забывать и про старый добрый Microsoft Excel с мощным функционалом для работы с табличными данными.
Образование в ВУЗах оставляет желать лучшего. Не берусь назвать ни один из университетов, кто готовил бы и выпускал специалистов по профессии «веб-аналитик». Разве что слышал о дополнительном образовании в ВШЭ (Высшая школа экономики). Но курсы и онлайн-тренинги, как
