Узнаем основы прикладной статистики и применим эти знания для А/B-тестирования

A/B testing
А/B-тестирование
40 уроков, курс на английском языке
Все материалы доступны сразу
Чат с сокурсниками и оперативная техподдержка
Сертификат Лекториума после полного прохождения курса
Присоединяйтесь к курсу в любое время. Обучение бесплатное
Записаться
Каждый из нас регулярно принимает те или иные решения. Оптимальное решение часто не очевидно, а цена ошибки высока. А/B-тесты — это наиболее точный способ выбрать лучший вариант.
А/B-эксперименты используются для проверки эффективности новых лекарств, а также широко распространены в бизнесе. Компании, которые используют А/B-эксперименты, принимают более правильные решения, и это позволяет им опережать конкурентов.
Математическая статистика является основой А/B-тестов. Она предоставляет математически обоснованные критерии для проверки гипотез. Поэтому мы можем быть уверены в правильности результатов.
Трейлер курса
Для кого
  • Студенты математических, экономических и иных прикладных технических наук
  • Менеджеры, которые хотят понять основы А/B-тестирования
  • Все, кто хочет оценивать влияние изменений в продуктовых компаниях или попасть туда на работу в роли аналитика или Data Scientist
Зачем
  • Научиться проводить А/B-тесты для маркетинговых, продуктовых и исследовательских задач
  • Овладеть полезным навыком для резюме современного специалиста
  • Оценить изменения для итеративного улучшения продукта
Авторский подход
В основе курса лежат фундаментальные знания человечества о теории вероятностей и математической статистике, применяемые к реальным прикладным задачам. Этот курс спроектировали ученые — преподаватели «Сколтеха» Евгений Бурнаев и Максим Панов, а также эксперты по А/B-тестированию с большим опытом в индустрии из X5 Tech Александр Сахнов, Михаил Хозин и Николай Назаров.
программа курса
В результате обучения вы будете способны составлять дизайн эксперимента, оценивать эксперименты с помощью техник А/B-тестирования, включая такие продвинутые, как снижение дисперсии и анализ метрик отношения. Если вы являетесь менеджером, то узнаете полный пайплайн А/B-тестирования, его основные шаги и типичные ошибки, которые допускают люди при проведении А/B-тестов.
  1. Зачем нужны А/B-тесты
  2. Примеры задач, интересные кейсы
  3. Что такое А/B-тест
  4. Чек-лист тестирования
  5. Гипотезы
  6. Метрики
  7. Жизненный цикл теста
  8. Процедура принятия решения
  9. После завершения теста
  10. А/B-тесты: «за» и «против»
  11. Корреляция или причина
  12. Эффект новизны
  13. Устойчивость и обратный А/B-эксперимент
Авторы
  • Александр Сахнов
    Head of DA/DS в X5 Tech, разработал и внедрил платформу А/B-тестирования в компании
  • Максим Панов
    К. ф.-м. н., Assistant Professor in Mohammed Bin Zayed University of Artificial Intelligence, UAE
  • Евгений Бурнаев
    Д. ф.-м. н., профессор, директор Центра ИИ «Сколтеха»
Как выглядят лекции
Для студентов, продакт-менеджеров и маркетологов
A/B testing
Научим проверять гипотезы с помощью А/B-тестирования.
  • Что вы получите

    • 40 уроков
    • Авторская подача: просто, понятно и с юмором
    • Свободное расписание: нет дедлайнов и сроков сдачи заданий
    • Все материалы доступны сразу, можно начать обучение в удобное время
    • Проверочные задания после каждого урока
    • Профессиональное видео и современная графика
    • Быстрая связь с техподдержкой и чат с автором
    • Сертификат о прохождении курса
  • Зачем

    • Научиться проводить А/B-тесты для маркетинговых, продуктовых и исследовательских задач
    • Овладеть полезным навыком для резюме современного специалиста
    • Оценить изменения для итеративного улучшения продукта
Присоединяйтесь к курсу в любое время. Обучение бесплатное
FAQ
Реквизиты курса
Длительность курса

В быстром темпе — 5 недель, в спокойном темпе — 10 недель

Организатор


Находясь на сайте, вы даете согласие на обработку файлов cookie. Это необходимо для более стабильной работы сайта