Закладки0
  • Добавлено: 2022-11-05
  • Автор курса: Валерий Бабушкин, Николай Назаров
  • Сайт автора: Перейти
  • Доступ: Облако Mail / Yandex / Google
  • Скачать: PC / Smartphone / Tablet
Курс karpov.courses - Симулятор A/B тестов. Базовая версия, автор Валерий Бабушкин, Николай Назаров. Базовая версия
ДЛЯ КОГО ЭТОТ КУРС:
1. Продакт-менеджер -
Работаете над развитием продукта и хотите научиться принимать решения на основе data-driven подхода.
2. Аналитик - Занимаетесь анализом бизнес-метрик и хотите на практике разобраться во всех тонкостях A/B-тестирования.
Подойдёт всем, кто хочет разобраться в A/B-тестировании без погружения в программирование и математическую статистику.
Чему Вы научитесь:
1. Разрабатывать оптимальный дизайн онлайн и офлайн экспериментов
2. Применять современные методы повышения чувствительности A/B-тестов
3. Проверять гипотезы со сложными метриками, для которых стандартные тесты не работают
4. Проводить множество экспериментов параллельно
Какие задачи будем решать:
1. Дизайн эксперимента

Разработчики провели рефакторинг кода и подготовили обновление бэкенда сайта. Ожидается, что новая версия будет более надёжной и масштабируемой. Подготовь дизайн эксперимента для проверки скорости ответа бэкенда на запросы клиентов.
2. Анализ метрики отношений
Менеджеры хотят заменить транспорт курьеров, чтобы ускорить доставку. В качестве метрики будем использовать среднее время доставки, для которой обычные тесты не работают. Выбери подходящий метод и проанализируй полученные результаты.
3. Чувствительные тесты
Есть несколько гипотез, которые вряд ли сильно повлияют на наши метрики, но даже небольшие улучшения для нас важны. Попробуй с помощью разных методов повысить чувствительность тестов, чтобы они могли замечать маленькие эффекты.
4. Множественное тестирование
У нас накопилось очень много гипотез, но проверять их отдельно слишком долго. Придумай, как запустить несколько экспериментов одновременно, иначе мы до них никогда не доберёмся.
ПРОГРАММА КУРСА ://
Представьте, что вы устроились аналитиком в пиццерию, которая активно переходит в онлайн и проводит эксперименты для повышения качества сервиса. Вам предстоит определить, какая версия сайта работает лучше, что изменилось после рефакторинга бэкенда и удалось ли отделу логистики ускорить доставку.
Модуль 1 - Основы статистики
  • Изучим основы статистики, которых будет достаточно для прохождения курса.
Модуль 2 - Знакомство с платформой A/B-тестирования
  • В первый рабочий день в новой компании познакомимся с данными и платформой А/B-тестирования.
  • Выдвинем гипотезы, оценим результаты первого эксперимента.
Модуль 3 - Проверка гипотез
  • Узнаем, как появилась идея проверять гипотезы.
  • Создадим собственный критерий принятия решений.
  • Рассмотрим популярные критерии для типичных метрик и поговорим об их ограничениях.
Модуль 4 - Дизайн эксперимента
  • Научимся подбирать оптимальные параметры для запуска эксперимента: продолжительность, размер выборки и минимальный эффект, который возможно обнаружить.
  • Узнаем, зачем нужно проводить синтетические A/A- и A/B-эксперименты на исторических данных.
Модуль 5 - Доверительные интервалы
  • Познакомимся с методом бутстрэп.
  • Научимся строить доверительные интервалы для произвольных метрик и узнаем, как принимать решения на основе доверительных интервалов.
Модуль 6 - Повышение чувствительности тестов
  • Рассмотрим актуальные способы повышения чувствительности A/B-тестов и применим их на практике.
  • Научимся сокращать размер выборки, необходимый для проведения эксперимента.
Модуль 7 - Выбор метрик
  • Выбрать метрику для эксперимента не всегда просто.
  • Разберёмся, какие бывают метрики, научимся выбирать наиболее подходящие для эксперимента и узнаем, как отслеживать «здоровье» A/B-теста.
Модуль 8 - Cuped и стратификация
  • Научимся применять Cuped и стратификацию — продвинутые методы повышения чувствительности A/B-тестов, основанные на использовании дополнительной информации.
Модуль 9 - Множественное тестирование
  • Когда гипотез слишком много, нам может не хватить наблюдений, чтобы проверить их все одновременно.
  • Познакомимся с техниками множественного тестирования и одновременным проведением большого числа экспериментов.
Модуль 10 - Анализ метрик отношения
  • При проверке гипотез о равенстве метрик отношения (например, CTR) обычные тесты применять некорректно, так как наблюдения не являются независимыми.
  • Изучим подходы для проверки таких гипотез и закрепим новые знания на практике.

Отзывы о курсе «Симулятор A/B тестов. Базовая версия» от Валерия Бабушкина, Николая Назарова

Или
Кликните на изображение чтобы обновить код, если он неразборчив

Купить другие курсы и тренинги от Валерия Бабушкина, Николая Назарова

Рекомендуемые курсы

Больше курсов по этой теме

Часто задаваемые вопросы про курс Валерия Бабушкина, Николая Назарова — «Симулятор A/B тестов. Базовая версия»

Почему курс «Симулятор A/B тестов. Базовая версия» стоит всего 2720 ₽?

Почему такая цена? Всё просто.

Вы получаете полный курс / тренинг со всеми материалами, но без обратной связи и поддержки автора Валерия Бабушкина, Николая Назарова — именно это позволяет предложить такую выгодную цену. Вы учитесь в удобном ритме, без переплаты за сопровождение.

😌 Есть сомнения?

Мы понимаем, насколько важно быть уверенным в покупке. Поэтому по вашему запросу с радостью предоставим:

  • — дополнительные скриншоты,
  • — видеофрагменты,
  • — либо сделаем запись экрана с содержимым из облачного хранилища

Честно, прозрачно, с уважением к Вам.

Как получить курс Валерия Бабушкина, Николая Назарова?
После оплаты, материалы курса «Симулятор A/B тестов. Базовая версия» приходят на Ваш email.
Есть ли демо-доступ или бесплатный пробный урок?
Да, Вы можете получить получить бесплатно фрагмент курса «Симулятор A/B тестов. Базовая версия», просто напишите на почту или в телеграм
Можно ли скачать курс «Симулятор A/B тестов. Базовая версия» после покупки?
Скачать [karpov.courses] Симулятор A/B тестов. Базовая версия (Валерий Бабушкин, Николай Назаров) можно напрямую на любое устройство с облака Mail / Yandex / Google. Через торрент (torrent) ничего скачивать не нужно.

Популярные авторы и школы из категории "Программирование"