🎓

A/B тесты и анализ данных на Python

Информационные технологии
← К списку курсов
Обложка курса Купить за 2490 ₽
  • Уроков: 16
  • Сложность: easy
  • Аудитория: Junior- и middle-аналитики данных, BI-специалисты Продукт- и маркетинг-менеджеры, которые хотят принимать решения на основе экспериментов Разработчики, стремящиеся добавить data-driven-подход в работу Фаундеры стартапов и growth-хакеры, которым важно быстро подтверждать гипотезы
Информационные технологии Платный
Практический курс по A/B-тестированию и продуктовым метрикам: формулируем гипотезы, считаем размер выборки, запускаем эксперименты и анализируем результаты. От первой идеи до внедрения изменений в продукт — без «воды» и лишней теории.

Вас ждёт полный цикл работы с A/B-тестами:

  1. Продуктовые метрики. DAU/WAU/MAU, retention, воронки и stickiness.

  2. Дизайн эксперимента. Проверка идей, выбор метрик успеха и расчёт длительности.

  3. Статистика без боли. t-test, непараметрические критерии, бутстрап и современные подходы.

  4. Интерпретация результатов. Uplift, доверительные интервалы, ошибки I и II рода.

  5. Частые ошибки. Peeking, carry-over, конкуренция эффектов — и как их избежать.

Формат: текстовые лекции, графики, примеры кода на Python и SQL, тесты и практика на реальных датасетах. После прохождения финального проекта вы получите сертификат Stepik.

Требования:

Знание основ статистики: среднее, дисперсия, распределения

Базовый Python (pandas + numpy) желателен, но не обязателен — материал можно понять без углубления в язык