Принятие решений на основе A/B-тестов иногда бывает ошибочным. Это встречается в практике у каждого специалиста. Правильная оценка статистической значимости эксперимента позволит уменьшить количество ошибок и найти баланс между пользой от успешных экспериментов и ущербом от ошибочных. Оценку проводят UX-, веб- и бизнес-аналитики. Используют такие инструменты, как Python, NumPy, Matplotlib.
На курсе вы узнаете, как эффективно развивать и продвигать продукт, опираясь на полученные данные. Сможете сами проводить тестирование, расширите знания в сфере аналитики и станете востребованным специалистом.
Перед изучением курса вам необходимо убедиться, что вы владеете основными знаниями математической статистики, а также Python: pandas, matplotlib и numpy.