Чему вы научитесь
- Формулировать гипотезу, метрику решения и guardrail-метрики
- Рассчитывать мощность, MDE, размер выборки и длительность теста
- Проверять сплит через A/A-тест и SRM
- Выбирать между t-тестом, z-тестом, хи-квадратом и бутстрапом
- Работать с ratio-метриками через дельта-метод и линеаризацию
- Повышать чувствительность через стратификацию, CUPED и CUPAC
- Принимать решение о раскатке с учётом сетевых эффектов и бизнес-риска
О курсе
A/B-тесты для аналитика данных: проверка гипотез, размер выборки, мощность и анализ экспериментов. SRM, p-value, доверительные интервалы, CUPED и решение о запуске изменений. Практика в браузере.
Для кого этот курс
Аналитики и продуктовые аналитики, которым нужно самостоятельно спроектировать эксперимент и защитить его результат. Подойдёт и тем, кто готовится к секции по A/B на собеседовании.
Начальные требования
Нужен базовый Python и школьная математика. Знание статистики желательно, но все формулы разбираются с нуля и сопровождаются примером.
Преподаватели курса
3 014
Как проходит обучение
Теория, разборы на симуляциях и задачи на код с автоматической проверкой. Каждое утверждение про мощность и ошибки проверено симуляцией, а не взято из учебника.
Сертификат
Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 1 учеников получили сертификат.
Нагрузка
45–50 часов, в своём темпе