Чему вы научитесь
- Готовить метрики эксперимента в SQL: размер групп, конверсию, чек, выручку на пользователя
- Считать стандартную ошибку и доверительный интервал для доли и для среднего
- Проверять гипотезы z-тестом и t-тестом Уэлча и объяснять, что значит p-value
- Работать с выбросами: логарифм, обрезка, бутстрэп, тест Манна–Уитни
- Рассчитывать мощность, MDE, размер выборки и длительность теста
- Находить ловушки: подглядывание, много метрик, перекос сплита (SRM), эффект новизны
- Принимать решение по результату теста и обосновывать его цифрами
О курсе
Научитесь планировать A/B-тест, считать его результат и обосновывать цифрами решение: катить, не катить или перезапустить. Метрики готовим в SQL, статистику считаем в Python. 61 задача с автопроверкой и 152 вопроса в браузере.
Для кого этот курс
- Продуктовым и маркетинговым аналитикам, которые считают метрики в SQL и разбирают результаты экспериментов.
- Аналитикам, которые готовятся к собеседованию с секцией A/B-тестов и статистики.
- Продакт-менеджерам, которым нужно самим оценивать результаты тестов и спорить с выводами по цифрам.
- Тем, кто прошёл курсы SQL и хочет добавить к ним статистику и Python для анализа.
Начальные требования
Нужен базовый SQL: SELECT, WHERE, GROUP BY, COUNT и COUNT(DISTINCT …), соединение таблиц через JOIN и LEFT JOIN. Всё это есть в бесплатных курсах «SQL с нуля» и «JOIN в SQL простым языком». Нужно уметь считать доли и проценты.
Python заранее знать не нужно: в первом модуле есть Python-мост, а задачи на код начинаются с заготовки, которая уже читает данные. Статистику заранее знать тоже не нужно. Продуктовые метрики (DAU, воронка, retention, ARPU) в курсе только упоминаются; подробно они разобраны в курсе «SQL-собеседование аналитика». В первом уроке есть задача, по которой можно проверить себя.
Преподаватели курса
50
Нагрузка
3–5 часов в неделю, всего 25–30 часов