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Curso

A/B Testing em Python

IntermediárioNível de habilidade
Atualizado 11/2025
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PythonProbability & Statistics
4 h
16 vídeos
51 Exercícios
4,000 XP
12,267
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Descrição do curso

Neste curso, você vai mergulhar no mundo dos testes A/B, entender bem os casos práticos e aprender a projetar, executar e analisar esses testes A/B em Python.

Descubra como funcionam os testes A/B



Você sabia que é quase certo que você vai participar de um teste A/B toda vez que navegar na internet? De mecanismos de busca e sites de comércio eletrônico a redes sociais e campanhas de marketing — todas as empresas contratam os melhores analistas de dados, cientistas e engenheiros para aproveitar o poder dos testes AB. Testar diferentes variantes pode ajudar a otimizar a experiência do cliente, maximizar os lucros, informar o próximo melhor design e muito mais.

Aprenda sobre testes A/B em Python



Você vai começar aprendendo a definir as métricas certas antes de aprender a estimar o tamanho e a duração adequados da amostra para obter resultados conclusivos. Ao longo deste curso, você vai usar vários pacotes Python para ajudar nos testes A/B, incluindo statsmodels, scipy e pingouin.

Ao final do curso, você vai conseguir fazer as verificações necessárias para garantir resultados precisos, dominar a arte dos valores p e analisar os resultados dos testes A/B com facilidade e confiança para orientar as decisões comerciais mais importantes.

Pré-requisitos

Hypothesis Testing in Python
1

Visão geral de A/B Testing

Neste capítulo, você vai aprender os fundamentos de A/B testing. Vai explorar etapas claras e casos de uso, entender os motivos e o valor de planejar e executar testes A/B e conhecer os frameworks de design de métricas e estimativa mais usados.
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2

Planejamento e desenho de experimentos

No Capítulo 2, você vai abordar o processo de desenho de experimentos. Começando pela formulação de boas hipóteses para A/B testing, você também verá conceitos estatísticos como poder do teste, taxas de erro e efeitos mínimos detectáveis. Você encerrará o capítulo aprendendo a estimar o tamanho de amostra adequado para obter resultados conclusivos e como lidar com cenários de múltiplas comparações.
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3

Processamento de dados, verificações de sanidade e análise de resultados

4

Considerações práticas e tomada de decisão

No capítulo final, você vai desenvolver frameworks para analisar diferenças de médias e aplicar testes não paramétricos quando vários pressupostos não são atendidos. Você também vai aprender a aplicar o método Delta na análise de métricas de razão e conhecer as melhores práticas e alguns tópicos avançados para continuar sua jornada de domínio em A/B testing.
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A/B Testing em Python
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