Онлайн курсы по Оценке статистической значимости проведённого эксперимента

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.

По дате
48
1
4,5

A/B-тестирование от Skillbox

2 Месяца
39 уроков
2 491 ₽ в месяц
29 891 ₽
42 702 ₽
2 491 ₽ в месяц
29 891 ₽
42 702 ₽
Программа курса

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.

1.
Введение в A/B-тестирование
2.
Элементы статистики для построения гипотез
3.
Статистические инструменты
4.
Вариации А/В-тестирования и его приложения
5.
Организация массового A/B-тестирования
6.
Ускорение и оптимизация
7.
Бонус-модуль. Продвинутые подходы к A/B-тестированию
8.
Итоговая работа. Проведение A/B-тестирования
Показать все
Чему вы научитесь
Формировать гипотезы для исследований
Определять метрики, на основе которых можно судить об эффективности продукта
Создавать собственные инструменты для проведения экспериментов
Выбирать группы пользователей и продолжительность теста
Выбирать лучший вариант продукта на основе результатов A/B-теста
Контролировать процесс A/B-тестировани
Инструменты
Фильтры
Активные фильтры
(1)
Сбросить всё
Оценка статистической значимости проведённого эксперимента
Сбросить всё
Все направления
Программирование
Маркетинг
Дизайн
Другие профессии
Аналитика
Бизнес и управление
Игры
Цена
0 ₽ — 750 000 ₽
Рассрочка
Только бесплатные
Длительность
0 месяцев — 67 месяцев
Посмотреть 1 предложение