After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
कोर्स विवरण
इस पाठ्यक्रम में, आप A/B परीक्षण की दुनिया में गहराई से उतरेंगे, इसके व्यावहारिक उपयोग मामलों की गहरी समझ प्राप्त करेंगे, और Python में इन A/B परीक्षणों को डिज़ाइन करना, चलाना और उनका विश्लेषण करना सीखेंगे।
क्या आप जानते हैं कि जब भी आप इंटरनेट ब्राउज़ करते हैं, तो आपके किसी A/B परीक्षण में भाग लेने की लगभग पूरी गारंटी होती है? सर्च इंजन और ई-कॉमर्स साइटों से लेकर सोशल नेटवर्क्स और मार्केटिंग अभियानों तक — सभी व्यवसाय AB परीक्षण की शक्ति का लाभ उठाने के लिए सर्वश्रेष्ठ डेटा विश्लेषकों, वैज्ञानिकों और इंजीनियरों को नियुक्त करते हैं। विभिन्न वेरिएंट्स का परीक्षण ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने, मुनाफ़ा अधिकतम करने, अगले सर्वोत्तम डिज़ाइन को सूचित करने, और भी बहुत कुछ करने में मदद कर सकता है।
आप सही मेट्रिक्स को परिभाषित करना सीखकर शुरुआत करेंगे, फिर यह सीखेंगे कि निर्णायक परिणाम प्राप्त करने के लिए उपयुक्त सैंपल आकार और अवधि का अनुमान कैसे लगाया जाए। इस पाठ्यक्रम के दौरान, आप A/B परीक्षण में सहायता के लिए Python पैकेजों की एक श्रृंखला का उपयोग करेंगे, जिनमें statsmodels, scipy, और pingouin शामिल हैं।
पाठ्यक्रम के अंत तक, आप सटीक परिणाम सुनिश्चित करने वाले आवश्यक जाँच-परख चला सकेंगे, p-values की कला में निपुण हो जाएंगे, और A/B tests के परिणामों का आसानी और आत्मविश्वास के साथ विश्लेषण कर सकेंगे, ताकि सबसे महत्वपूर्ण व्यावसायिक निर्णयों का मार्गदर्शन किया जा सके।
जानें कि A/B परीक्षण कैसे काम करते हैं
क्या आप जानते हैं कि जब भी आप इंटरनेट ब्राउज़ करते हैं, तो आपके किसी A/B परीक्षण में भाग लेने की लगभग पूरी गारंटी होती है? सर्च इंजन और ई-कॉमर्स साइटों से लेकर सोशल नेटवर्क्स और मार्केटिंग अभियानों तक — सभी व्यवसाय AB परीक्षण की शक्ति का लाभ उठाने के लिए सर्वश्रेष्ठ डेटा विश्लेषकों, वैज्ञानिकों और इंजीनियरों को नियुक्त करते हैं। विभिन्न वेरिएंट्स का परीक्षण ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने, मुनाफ़ा अधिकतम करने, अगले सर्वोत्तम डिज़ाइन को सूचित करने, और भी बहुत कुछ करने में मदद कर सकता है।
Python में A/B टेस्टिंग के बारे में जानें
आप सही मेट्रिक्स को परिभाषित करना सीखकर शुरुआत करेंगे, फिर यह सीखेंगे कि निर्णायक परिणाम प्राप्त करने के लिए उपयुक्त सैंपल आकार और अवधि का अनुमान कैसे लगाया जाए। इस पाठ्यक्रम के दौरान, आप A/B परीक्षण में सहायता के लिए Python पैकेजों की एक श्रृंखला का उपयोग करेंगे, जिनमें statsmodels, scipy, और pingouin शामिल हैं।
पाठ्यक्रम के अंत तक, आप सटीक परिणाम सुनिश्चित करने वाले आवश्यक जाँच-परख चला सकेंगे, p-values की कला में निपुण हो जाएंगे, और A/B tests के परिणामों का आसानी और आत्मविश्वास के साथ विश्लेषण कर सकेंगे, ताकि सबसे महत्वपूर्ण व्यावसायिक निर्णयों का मार्गदर्शन किया जा सके।
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
A/B Testing का ओवरव्यू
इस चैप्टर में, आप A/B टेस्टिंग की बुनियाद सीखेंगे। आप स्पष्ट स्टेप्स और यूज़ केस देखेंगे, समझेंगे कि A/B टेस्ट डिज़ाइन और रन करने के कारण और उनकी वैल्यू क्या है, और सबसे आम मेट्रिक्स डिज़ाइन व एस्टीमेशन फ़्रेमवर्क्स जानेंगे।
2
एक्सपेरिमेंट डिज़ाइन और प्लानिंग
चैप्टर 2 में, आप एक्सपेरिमेंट डिज़ाइन की प्रक्रिया कवर करेंगे। मज़बूत A/B टेस्टिंग हाइपोथेसिस बनाना सीखने से शुरुआत होगी, और आप power, error rates, और minimum detectable effects जैसे सांख्यिकीय कॉन्सेप्ट भी कवर करेंगे। अंत में, आप निर्णायक नतीजे पाने के लिए आवश्यक उपयुक्त सैंपल साइज़ का अनुमान लगाना और मल्टिपल कंपैरिज़न्स वाले परिदृश्यों को संभालना सीखेंगे।
3
डेटा प्रोसेसिंग, सैनीटी चेक्स, और रिज़ल्ट्स एनालिसिस
यहाँ, आप A/B टेस्टिंग डेटा को साफ़ करने, प्रीप्रोसेसिंग, और एक्सप्लोरेशन के लिए एक ठोस वर्कफ़्लो जानेंगे, साथ ही वैध नतीजे सुनिश्चित करने के लिए ज़रूरी सैनीटी चेक्स सीखेंगे। आप proportions के अंतर का विश्लेषण करने वाले A/B टेस्ट का विस्तृत स्पष्टीकरण और उदाहरण भी देखेंगे।
4
व्यावहारिक पहलू और निर्णय लेना
अंतिम चैप्टर में, आप means के अंतर का विश्लेषण करने के फ़्रेमवर्क्स विकसित करेंगे और जहाँ कई धारणाएँ पूरी नहीं होतीं वहाँ non-parametric टेस्ट्स का उपयोग करना सीखेंगे। आप ratio मेट्रिक्स का विश्लेषण करते समय Delta method लागू करना भी सीखेंगे, और A/B टेस्टिंग में सर्वोत्तम प्रथाएँ तथा कुछ एडवांस्ड टॉपिक्स खोजेंगे ताकि आपकी महारत और बढ़े।
Python में A/B Testing
कोर्स
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