Курс на Stepik

Обложка курса «A/Б тесты для начинающих аналитиков» на Stepik

1 290 ₽

A/Б тесты для начинающих аналитиков ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Практический курс о том, как проводить A/B-тесты и отвечать за их результат: от первого честного теста и размера выборки, посчитанного руками, до портфельного кейса для собеседования с вердиктом «катить / не катить» в деньгах.

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	12
Сертификатов выдано	3
Отзывов получено	0
Рейтинг курса	0.000
Количество уроков	30
Количество квизов	166
Количество задач с кодом	4
Время прохождения курса	0 ч.	—
Стоимость курса	1 290 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	2 месяца назад	—	—	—	—
Последнее обновление	11 сентября 2026	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «A/Б тесты для начинающих аналитиков»

7 разделов Уроки в курсе «A/Б тесты для начинающих аналитиков»

Уроки в курсе «A/Б тесты для начинающих аналитиков»

30 уроков Тесты в курсе «A/Б тесты для начинающих аналитиков»

Тесты в курсе «A/Б тесты для начинающих аналитиков»

166 тестов Задачи в курсе «A/Б тесты для начинающих аналитиков»

Задачи в курсе «A/Б тесты для начинающих аналитиков»

4 задачи Время прохождения курса «A/Б тесты для начинающих аналитиков»

Время прохождения курса «A/Б тесты для начинающих аналитиков»

0 ч.

Последнее обновление курса «A/Б тесты для начинающих аналитиков»

обн. 11 сентября 2026

Основы A/B-тестирования — зачем и как устроен эксперимент

4 урока

1. Что такое A/B-тест и зачем он бизнесу ↗

2. Гипотеза и метрика — с чего начинается тест ↗

3. Контроль, тест и рандомизация — честное деление пользователей ↗

4. Жизненный цикл A/B-теста — от идеи до решения (синтез модуля) ↗

Статистика без страха — p-value, значимость, ошибки

5 уроков

1. Случайность — почему 60% против 40% может быть ничем ↗

2. Нулевая и альтернативная гипотеза — язык проверки ↗

3. p-value — что это на самом деле (и чем НЕ является) ↗

4. Статистическая значимость и уровень α ↗

5. Ошибки I и II рода — цена неправильного вывода (синтез модуля) ↗

Сколько нужно данных — размер выборки и мощность

4 урока

1. Мощность теста — почему маленькая выборка врёт ↗

2. MDE — минимальный эффект, который вы хотите поймать ↗

3. Считаем размер выборки — калькулятор и руками ↗

4. Длительность теста и когда его останавливать (синтез модуля) ↗

Анализ результата — выбор критерия под метрику

5 уроков

1. Типы метрик — конверсионные, непрерывные, ratio ↗

2. Критерий для конверсий — z-тест и хи-квадрат ↗

3. Критерий для средних — t-тест ↗

4. Доверительный интервал и размер эффекта ↗

5. Python на практике — scipy и statsmodels (синтез модуля) ↗

Ловушки эксперимента — подглядывание и множественные сравнения

4 урока

1. Подглядывание (peeking) — почему нельзя останавливать тест ↗

2. Множественные сравнения и поправки ↗

3. Подводные камни — SRM, сезонность, эффект новизны ↗

4. Продвинутые приёмы — CUPED, дельта-метод, бутстрап (синтез) ↗

От статистики к бизнес-решению

4 урока

1. Практическая значимость против статистической ↗

2. Катить / не катить / добрать данных — фреймворк решения ↗

3. Продуктовые кейсы — онбординг, пуши, экран оплаты ↗

4. Как рассказать результат стейкхолдерам (синтез модуля) ↗

Портфолио и собеседование

4 урока

1. Портфельный проект, часть 1 — дизайн эксперимента ↗

2. Портфельный проект, часть 2 — анализ и решение ↗

3. A/B на собеседовании — топ-вопросы и как отвечать ↗

4. Итоги курса и дорожная карта роста (финал — синтез всего курса) ↗