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Curso

A/B Testing en Python

IntermedioNivel de habilidad
Actualizado 11/2025
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PythonProbability & Statistics
4 h
16 vídeos
51 Ejercicios
4,000 XP
12,267
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Descripción del curso

En este curso, te sumergirás en el mundo de las pruebas A/B, obtendrás un profundo conocimiento de los casos de uso prácticos y aprenderás a diseñar, ejecutar y analizar estas pruebas A/B en Python.

Descubre cómo funcionan las pruebas A/B



¿Sabías que es casi seguro que participas en una prueba A/B cada vez que navegas por Internet? Desde motores de búsqueda y sitios de comercio electrónico hasta redes sociales y campañas de marketing, todas las empresas contratan a los mejores analistas de datos, científicos e ingenieros para aprovechar el poder de las pruebas AB. Probar diferentes variantes puede ayudar a optimizar la experiencia del cliente, maximizar los beneficios, informar sobre el siguiente mejor diseño y mucho más.

Aprende sobre las pruebas A/B en Python



Comenzarás aprendiendo a definir las métricas adecuadas antes de aprender a estimar el tamaño y la duración adecuados de la muestra para obtener resultados concluyentes. A lo largo de este curso, utilizarás una serie de paquetes de Python que te ayudarán con las pruebas A/B, entre los que se incluyen statsmodels, scipy y pingouin.

Al finalizar el curso, podrás realizar las comprobaciones necesarias que garantizan resultados precisos, dominar el arte de los valores p y analizar los resultados de las pruebas A/B con facilidad y confianza para orientar las decisiones empresariales más importantes.

Requisitos previos

Hypothesis Testing in Python
1

Visión general del A/B Testing

En este capítulo, aprenderás los fundamentos del A/B testing. Verás pasos claros y casos de uso, entenderás las razones y el valor de diseñar y ejecutar tests A/B, y descubrirás los marcos más usados para diseñar métricas y estimarlas.
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2

Diseño del experimento y planificación

En el Capítulo 2, abordarás el proceso de diseño experimental. Empezarás formulando hipótesis sólidas para A/B testing y también cubrirás conceptos estadísticos como potencia, tasas de error y efecto mínimo detectable. Terminarás el capítulo aprendiendo a estimar el tamaño de muestra adecuado para obtener resultados concluyentes y a afrontar escenarios con comparaciones múltiples.
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3

Procesamiento de datos, comprobaciones de validez y análisis de resultados

4

Aspectos prácticos y toma de decisiones

A/B Testing en Python
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