По полезности
36
Оценка статистической значимости проведённого эксперимента
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
Преподаватели
Навыки
Оценка статистической значимости проведённого эксперимента