Курс на Stepik
Обложка курса «A/B тесты и анализ данных на Python» на Stepik
2 490 ₽

A/B тесты и анализ данных на Python 4.250

Открыть на
STEPIK.ORG

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.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «A/B тесты и анализ данных на Python»Учеников на курсе 112
Сертификаты, выданные на курсе «A/B тесты и анализ данных на Python»Сертификатов выдано 11
Отзывы о курсе «A/B тесты и анализ данных на Python»Отзывов получено 4
Рейтинг курса «A/B тесты и анализ данных на Python»Рейтинг курса 4.250
Уроки в курсе «A/B тесты и анализ данных на Python»Количество уроков 17
Тесты в курсе «A/B тесты и анализ данных на Python»Количество квизов 89
Задачи с кодом в курсе «A/B тесты и анализ данных на Python»Количество задач с кодом 5
Время прохождения курса «A/B тесты и анализ данных на Python»Время прохождения курса
Стоимость курса «A/B тесты и анализ данных на Python»Стоимость курса 2 490 ₽
Обновления курса «A/B тесты и анализ данных на Python»Обновления курса
Дата публикации курса «A/B тесты и анализ данных на Python»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «A/B тесты и анализ данных на Python»Последнее обновление
Сложность easy

Содержание курса

Разделы в курсе «A/B тесты и анализ данных на Python» 6 разделов Уроки в курсе «A/B тесты и анализ данных на Python» 17 уроков Тесты в курсе «A/B тесты и анализ данных на Python» 89 тестов Задачи в курсе «A/B тесты и анализ данных на Python» 5 задач Время прохождения курса «A/B тесты и анализ данных на Python» 6 ч. Последнее обновление курса «A/B тесты и анализ данных на Python» обн. 12 февраля 2026

Введение

1 урок
1. Как устроен курс?

Продуктовые метрики

3 урока
1. Активные пользователи: DAU, WAU, MAU и «липкость» (Stickiness)
2. Удержание пользователей (Retention Rate)
3. Воронка конверсии и продуктовые показатели воронки

Дизайн эксперимента (A/B тестирование)

3 урока
1. Гипотезы и проверка идей с помощью A/B-тестов
2. Выбор метрик успеха и целей эксперимента
3. Размер выборки и длительность эксперимента

Статистические тесты и проверка значимости

3 урока
1. Статистическая значимость и t-тест
2. Непараметрические тесты: критерий Манна–Уитни и другие
3. Бутстрап и современные подходы к A/B-тестам

Интерпретация результатов эксперимента

3 урока
1. Оценка эффекта (uplift) и его значимость
2. Доверительные интервалы и их использование
3. Ошибки I и II рода, доверие к результатам теста

Частые ошибки и подводные камни в A/B‑тестировании

4 урока
1. Преждевременное прекращение теста (Peeking)
2. Эффект переноса (Carryover effect)
3. Пересекающиеся эксперименты и конкуренция эффектов
4. Обратная связь