Логотип Academy Market
Каталог курсов
Логотип Academy Market
Наверх
Валерий Бабушкин
Валерий Бабушкин

Валерий Бабушкин

Направление
Рейтинг курсов
4,43
Логотип школы
35 000 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

За 14 текстовых уроков вы сможете изучить полный пайплайн проведения A/B-тестирования, научитесь ставить эксперименты и анализировать их результаты. На курсе есть два уровня – базовый и продвинутый.

1.
1. Основы статистики
2.
2. Проверка гипотез
3.
3. Дизайн эксперимента
4.
4. Тестирование дизайна
5.
5. Доверительные интервалы
6.
6. Повышение чувствительности тестов
7.
7. Выбор метрик
8.
8. Стратификация
9.
9. Cuped
10.
10. Множественное тестирование
11.
11. Сплитилка трафика
12.
12. Анализ метрик отношения
13.
13-14. Полный пайплайн A/B-тестирования

Чему вы научитесь

Знать полный пайплайн проведения A/B-тестов
Разрабатывать и проверять гипотезы
Повышать чувствительность тестов
Работать с метриками различного уровня сложности
Проводить множественное тестирование

Программа курса

Курс разделён на пять тематических блоков, на освоение каждого из них у вас уйдёт максимум полтора месяца. За это время вы научитесь повышать чувствительность А/В-тестов, строить рекомендательные системы и решать другие нестандартные задачи в сфере машинного обучения.

1.
Ранжирование и матчинг
2.
Динамическое ценообразование
3.
Uplift-моделирование
4.
Продвинутое А/В-тестирование
5.
Рекомендательные системы

Чему вы научитесь

Понимать технические тонкости устройства систем матчинга и ранжирования
Работать с актуальными для ценообразования метриками
Проектировать библиотеки факторов
Применять методы повышения чувствительности А/В-тестов
Обучать глубокие сети и модели ранжирования для создания рекомендательных систем

Программа курса

В этом симуляторе вас ждёт более восьмидесяти задач трёх уровней сложности. Задания направлены на обучение работе конкретному навыку либо использованию того или иного инструмента.

1.
Новое в подписке
2.
Python
3.
SQL
4.
Метрики
5.
Знакомство с новыми инструментами
6.
Модели прогноза
7.
Динамическое ценообразование
8.
Рекомендательные системы
9.
NLP & LLM
10.
Тестирование в Python
11.
A/B-тестирование
12.
Матчинг
13.
Ещё задачи

Чему вы научитесь

Документировать и тестировать код
Понимать статистические критерии и связывать их с моделями машинного обучения
Реализовывать кастомные метрики и алгоритмы
Использовать линтеры и строить эмбеддинги
Деплоить модели и сервисы

Программа курса

За четыре недели обучения вы сможете освоить навык проектирования систем: узнаете, как масштабировать их, а также создавать подсистемы.

1.
Сбор требований и оценка нагрузки
2.
Высокоуровневые схемы и модульный дизайн
3.
Масштабирование и повышение отзывчивости
4.
Подсистемы для хранения данных, поиска и аналитики
5.
Финальный проект

Чему вы научитесь

Выстраивание оптимальных архитектур для программных систем
Собирать требования и оценивать нагрузку
Масштабировать систему и повышать её отзывчивость
Создавать подсистемы для хранения данных, поиска и аналитики
Владеть алгоритмами быстрого проектирования