Чему вы научитесь
- Понимать A/B-тесты на интуитивном уровне.
- Понимать ключевые метрики A/B-тестов: минимальное значимое различие (MDE), мощность теста и статистическую значимость.
- Рассчитывать размер выборок с использованием статистического калькулятора и Python для точного планирования экспериментов.
- Глубоко понимать принципы проверки гипотез на интуитивном уровне.
- Понимать концепцию p-value и ее значение в контексте статистических тестов.
- Применять методы Монте-Карло для проверки статистических тестов, укрепляя понимание практическим опытом.
О курсе
Интуитивный видеокурс по А/Б-тестам, проверке гипотез и p-value. Никакой классической статистики и формул, только уникальные авторские инсайты и лайфхаки. Вводная часть курса по интуитивному пониманию А/Б-тестов доступна бесплатно!🔥
Для кого этот курс
Этот курс лучше всего подойдет начинающим и продолжающим аналитикам и дата саентистам.
Совсем начинающим без опыта в аналитике или программировании курс может показаться немного сложным, но попробовать можно). Если сомневаетесь, то берите на будущее).
Начальные требования
Идеально, если вы уже имеете хотя бы минимальное знакомство с Python или pandas, либо опыт работы с данными в Excel. Однако современные инструменты настолько интуитивно понятны, что даже начинающие смогут освоить их с нуля. Рекомендую начать с бесплатной вводной части курса, чтобы самостоятельно оценить, насколько материал вам подходит.
Преподаватели курса
5 360
Как проходит обучение
Курс состоит из видео-лекций, ноутбуков, нескольких заданий с решениями и небольшим тестом в конце каждого урока.
Сертификат
Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 497 учеников получили сертификат.
Что вы получите
- Глубокое понимание A/B-тестирования, включая ключевые метрики, такие как минимальное значимое различие (MDE), мощность теста и его значимость.
- Навыки расчета размера выборок для точного планирования и проведения тестов.
- Интуитивное понимание процесса проверки гипотез, что позволит вам лучше интерпретировать результаты экспериментов.
- Знание о том, как работает p-value и его роль в статистических выводах.
- Умение применять методы Монте-Карло для проверки статистических тестов, что значительно повысит вашу уверенность в анализе данных.