Сколько стоит курс «A/B-тесты для аналитика: от дизайна до решения»?

Стоимость курса составляет 2490.00 рублей

Сколько времени занимает прохождение курса «A/B-тесты для аналитика: от дизайна до решения»?

Прохождение курса «A/B-тесты для аналитика: от дизайна до решения» занимает примерно 4 часов.

Какой рейтинг у курса «A/B-тесты для аналитика: от дизайна до решения»?

Курс имеет рейтинг 0.0 из 5 на основе 0 отзывов. На курсе обучается 33 учеников.

Выдаётся ли сертификат по окончании курса?

Да, при успешном завершении курса выдаётся сертификат от платформы Stepik. На данный момент 1 учеников получили сертификат (3.0% завершаемость).

Где можно пройти курс «A/B-тесты для аналитика: от дизайна до решения»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/295249.

Курс на Stepik

Обложка курса «A/B-тесты для аналитика: от дизайна до решения» на Stepik

2 490 ₽

A/B-тесты для аналитика: от дизайна до решения ★ 0.000

Name: A/B-тесты для аналитика: от дизайна до решения
Price: 2490.00 RUB
Availability: InStock
Rating: 0 (0 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс по A/B-тестам для аналитика: от дизайна и расчёта мощности до решения о раскатке. Сплитование, SRM, критерии, ratio-метрики, CUPED, подглядывание и сетевые эффекты. 847 шагов с практикой.

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	33
Сертификатов выдано	1
Отзывов получено	0
Рейтинг курса	0.000
Количество уроков	110
Количество квизов	377
Количество задач с кодом	68
Время прохождения курса	4 ч.	—
Стоимость курса	2 490 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	3 месяца назад	—	—	—	—
Последнее обновление	25 октября 2026	—	—	—	—
Сложность	normal	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «A/B-тесты для аналитика: от дизайна до решения»

14 разделов Уроки в курсе «A/B-тесты для аналитика: от дизайна до решения»

110 уроков Тесты в курсе «A/B-тесты для аналитика: от дизайна до решения»

377 тестов Задачи в курсе «A/B-тесты для аналитика: от дизайна до решения»

68 задач Время прохождения курса «A/B-тесты для аналитика: от дизайна до решения»

4 ч.

обн. 25 октября 2026

Введение: зачем нужны эксперименты

5 уроков

1. Что решает A/B-тест и почему без него больно ↗

2. Как устроен курс и что вы получите ↗

3. Словарь: контроль, тест, метрика, эффект ↗

4. Когда A/B-тест не нужен и даже вреден ↗

5. Продукт, на котором мы будем учиться ↗

Фундамент: причинность, ошибки, мощность, MDE

10 уроков

1. Причинный эффект и потенциальные исходы ↗

2. Рандомизация: почему она работает ↗

3. Выборочное среднее и стандартная ошибка ↗

4. Центральная предельная теорема на практике ↗

5. Нулевая и альтернативная гипотезы ↗

6. p-value: что это и чем оно НЕ является ↗

7. Ошибки первого и второго рода ↗

8. Мощность эксперимента ↗

9. MDE и формула размера выборки ↗

10. Доверительные интервалы и как их читать ↗

Дизайн эксперимента

10 уроков

1. От идеи к проверяемой гипотезе ↗

2. Выбор основной метрики и OEC ↗

3. Guardrail-метрики: что нельзя сломать ↗

4. Единица рандомизации ↗

5. Считаем размер выборки для реальной метрики ↗

6. Длительность теста: недельные циклы ↗

7. Сезонность, акции и внешние шоки ↗

8. Несколько экспериментов одновременно ↗

9. Документ дизайна эксперимента ↗

10. Три готовых дизайна целиком ↗

Сплитование и валидация данных

9 уроков

1. Как технически делят трафик ↗

2. A/A-тест: проверка самой системы ↗

3. SRM: несовпадение размеров групп ↗

4. Откуда берётся SRM: каталог причин ↗

5. Боты и технические пользователи ↗

6. Пропуски и дубли ↗

7. Кого включать в анализ: экспозиция и триггер ↗

8. Проверка сопоставимости групп «до» ↗

9. Чек-лист готовности к анализу ↗

Статистические критерии

11 уроков

1. t-тест: как он устроен ↗

2. Welch против Стьюдента ↗

3. z-тест для долей и конверсий ↗

4. Критерий хи-квадрат ↗

5. Почему Манн–Уитни не используют в продуктовых A/B ↗

6. Ранговый критерий против бизнес-метрики: разбор по пунктам ↗

7. Ограничения бутстрапа ↗

8. Бутстрап: идея и реализация ↗

9. Односторонние и двусторонние критерии ↗

10. Тесты на неухудшение (non-inferiority) ↗

11. Какой критерий когда применять ↗

Метрики: ratio, дельта-метод, линеаризация

8 уроков

1. Уровни агрегации: пользователь и событие ↗

2. Что такое ratio-метрика ↗

3. Дельта-метод: вывод формулы ↗

4. Чем опасен наивный подсчёт ↗

5. Линеаризация ratio-метрик ↗

6. Бутстрап для ratio-метрик ↗

7. Метрики маркетплейса на практике ↗

8. Метрики рекламы: CTR, CPC, CPM, ROAS ↗

Выбросы и робастность

6 уроков

1. Как один клиент ломает эксперимент ↗

2. Винзоризация и тримминг ↗

3. Чем опасна обработка выбросов ↗

4. Логарифм и другие преобразования ↗

5. Метрики, устойчивые по построению ↗

6. Протокол работы с выбросами ↗

Повышение чувствительности

8 уроков

1. Откуда берётся чувствительность ↗

2. Стратификация ↗

3. CUPED: идея контрольной переменной ↗

4. CUPED: математика ↗

5. CUPED на практике ↗

6. Ошибки при использовании CUPED ↗

7. CUPAC: предсказание как ковариата ↗

8. Комбинирование методов ↗

Подглядывание, последовательные тесты, множественность

9 уроков

1. Подглядывание: как теряется контроль над α ↗

2. Почему нельзя «добить выборку» ↗

3. Групповые последовательные планы ↗

4. Alpha-spending ↗

5. Always-valid inference и mSPRT ↗

6. Множественные метрики ↗

7. Bonferroni и Holm ↗

8. Benjamini–Hochberg и FDR ↗

9. Множественные сегменты ↗

Интерференция: сетевые эффекты и switchback

7 уроков

1. SUTVA и её нарушения ↗

2. Что на самом деле измеряет обычный A/B ↗

3. Двусторонние рынки и конкуренция за ресурс ↗

4. Кластерная рандомизация ↗

5. Switchback-эксперименты ↗

6. Другие способы измерить полный эффект ↗

7. Как понять, что интерференция есть ↗

Реальные проблемы и антипаттерны

10 уроков

1. Значимо, но эффект крошечный ↗

2. Основная метрика выросла, guardrail упала ↗

3. Novelty и primacy эффекты ↗

4. Эффект есть только в одном сегменте ↗

5. Парадокс Симпсона ↗

6. Результат скачет по дням ↗

7. Тест остановили раньше времени ↗

8. Группы различаются ДО эксперимента ↗

9. Раскатка 1% → 10% → 50% → 100% ↗

10. Каталог антипаттернов ↗

Большие кейсы: принять решение

6 уроков

1. Как разбирать кейс: рамка решения ↗

2. Кейс 1. Новая карточка товара ↗

3. Кейс 2. Механика рекламных ставок ↗

4. Кейс 3. Стоимость доставки ↗

5. Кейс 4. Экран подписки ↗

6. Кейс 5. Рекомендательная система ↗

Продвинутые методы

7 уроков

1. Регрессионная корректировка (ANCOVA) ↗

2. Неполный комплаенс: ITT, CACE и разбавление ↗

3. Гетерогенность эффекта: CATE без самообмана ↗

4. Interleaving: как сравнивать ранжирования дёшево ↗

5. Квантильные эффекты: когда среднее врёт ↗

6. Квазиэксперименты: DiD и синтетический контроль ↗

7. Байесовский подход и бандиты: честный разбор ↗

Финал

4 урока

1. Чек-лист ревью чужого эксперимента ↗

2. Шаблон отчёта об эксперименте ↗

3. Вопросы с собеседований ↗

4. Итоговый экзамен ↗