Содержание курса
📖
Содержание курса пока недоступно.
Посмотрите содержание на странице курса на Stepik.
Открыть на Stepik
Практический курс по causal inference для продуктовых аналитиков и аналитиков данных. Учимся честно отвечать «а это сработало?», когда A/B-тест провести нельзя. Один сквозной кейс — пуши в стриминге StreamFlow; методы matching/IPW, IV, DiD, RDD, Double ML, uplift; автопроверяемые задачи на Python. Пройдём путь от наивного «+29% к retention» до конкретного решения: кому слать пуши и сработает ли это на самом деле, принесет ли ценность бизнесу
| Показатель | Текущие показатели | Рост | |||
|---|---|---|---|---|---|
| Значение | 🏆 Рейтинг | 3 дн | 7 дн | 30 дн | |
| 10 | |||||
| 0 | |||||
| 0 | |||||
| 0.000 | |||||
| 21 | |||||
| 54 | |||||
| 11 | |||||
| — | |||||
| 699 ₽ | — | ||||
| — | — | ||||
| — | — | — | — | ||
| — | — | — | — | ||
| Сложность | normal | — | — | — | — |
Содержание курса пока недоступно.
Посмотрите содержание на странице курса на Stepik.
Открыть на Stepik