A/B тестирование и экспериментирование для аналитиков данных

Организации полагаются на решения, основанные на данных, чтобы расти, и A / B тестирование является основным инструментом, используемым для проверки новых функций и стратегий. Понимание того, как запускать контролируемые эксперименты, является важным навыком для любого, кто хочет работать в области науки данных и управления продуктами или бизнес-аналитики. Этот курс предоставляет всеобъемлющий фундамент в жизненном цикле эксперимента, переход от основной статистической теории к практической реализации и влиянию на бизнес. Вы узнаете, как выйти за рамки догадок, используя строгую методологию для измерения влияния изменений на поведение пользователя. Что вы узнаете: - Понять основные термины и статистические концепции, лежащие в основе контролируемых экспериментов - Расчет необходимых размеров выборки и статистической мощности для обеспечения достоверных и действительных результатов - Разработать надежные A / B тесты, которые согласуются с бизнес-KPI и конкретных целей продукта - Анализировать экспериментальные данные с помощью Python и интерпретировать p-значения и доверительные интервалы - Выявление общих ловушек, таких как эффект новизны, систематические ошибки и помехи - Изучите современные подходы, включая байесовские тесты и автоматизированные рабочие процессы экспериментирования Курс начинается с основных определений и научного метода, а затем переходит к технической настройке и анализу после тестирования. Вы прочитываете весь процесс запуска теста на цифровом продукте, в том числе как оценивать результаты и эффективно сообщать выводы заинтересованным сторонам. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, аналитиков и менеджеров по продуктам, которые только начинают экспериментировать. Не требуется предыдущий опыт с A / B-тестированием, хотя полезно базовое понимание Python. Начните развивать навыки, чтобы возглавить экспериментирование с данными в любой организации.