Программа

Курс подходит начинающим аналитикам и тем, кто хочет перейти в данную специальность. Вы прокачаете навыки математической статистики, поймёте нюансы A/B-тестов на прикладных рабочих кейсах, а также научитесь необходимому набору инструментов для проведения A/B.

Вас ждёт 7 блоков и 7 практических заданий с проверкой. В конце курса вам предстоит защитить дипломный проект, а после вы получите сертификат о прохождении курса.

Урок 1: «Проверка гипотез и поиск точек роста с помощью A/B-тестирования»
- Как мы принимаем решения о продуктовых изменениях.
- В чем уникальная особенность A/B тестов.
- Преимущества и недостатки A/B тестирования.
- Что можно тестировать и какие границы применимости у A/B тестов.
Урок 2: «Основы математической статистики для A/B тестирования»
- Что такое метод выборочных обследований.
- Как доверительный интервал позволяет давать оценку неопределенности.
- Как рассчитывать доверительные интервалы.
- Как использовать доверительные интервалы к unit-экономике.
Урок 3: «Статистический тест для оценки результатов A/B эксперимента»
- Как устроен статистический тест на различия параметров выборок.
- Как уровень доверия связан с вероятностью получить ложноположительный результат.
- Что такое мощность теста.
- Как рассчитать необходимый размер.
Урок 4: «Цель и метрики A/B теста»
- Гипотеза в основе A/B теста.
- Целевая метрика A/B теста.
- Какие бывают метрики.
- Вспомогательные и контрольные метрики.
- Процедура принятия решения.
Урок 5: «Практическая реализация A/B теста»
- Объект рандомизации.
- Аудитория эксперимента.
- Инфраструктура для экспериментирования.
- Жизненный цикл теста.
- Тестирования в нативных приложениях.
- Тестирование когда данных мало (например, B2B).
Урок 6: «Продвинутые методики тестирования»
- A/A тесты.
- Мультивариантные тесты и двухэтапное тестирование.
- Тест на не-ухудшение метрики.
- Сколько тестов может идти одновременно.
- Альтернативные методики тестирования.
- Синтетические метрики на основе ML.
- Тестирование решений на основе ML.
- Многорукие бандиты.
Урок 7: «Инструменты для A/B тестирования»
- Подготовка данных для A/B-тестов.
- Анализ результатов A/B-тестов.
- Используемые инструменты и практика.

Чему научат на курсе

—

Навыкам математической статистики

—

A/B-тестированию

—

Необходимому набору инструментов для проведения A/B

О школе

4.6

16 отзывов

82 курса

ProductStar

Скидка 60% на покупку курса по промокоду digital. Скидка считается от первоначальной стоимости курса и не суммируется с другими акциями. Действует до 31.12.2023 г.

ProductStar — это онлайн-школа, которая обучает диджитал профессиям на прикладных кейсах российских и международных компаний. Их курсы рассчитаны на маркетологов, топ-менеджеров, разработчиков, аналитиков, продуктовых и проектных менеджеров.

Спикеры школы — специалисты в своей области из ведущих компаний, таких как Skyeng, Сбербанк, Booking.com и др. Лучшие ученики получат рекомендации от спикеров курса.

Оставьте свой отзыв

Так вы сделаете рейтинг школ более точным и поможете другим выбрать хороший курс

Оставить отзыв

Навык: A/B-тестирование

Урок 1: «Проверка гипотез и поиск точек роста с помощью A/B-тестирования»

Урок 2: «Основы математической статистики для A/B тестирования»

Урок 3: «Статистический тест для оценки результатов A/B эксперимента»

Урок 4: «Цель и метрики A/B теста»

Урок 5: «Практическая реализация A/B теста»

Урок 6: «Продвинутые методики тестирования»

Урок 7: «Инструменты для A/B тестирования»

Оставьте отзыв