Ana içeriğe atla
GirişPython

Kurs

Python ile A/B Testi

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
Güncel 11.2025
Kursa Ücretsiz Başlayın
PythonProbability & Statistics
4 sa
16 video
51 Egzersiz
4,000 XP
12,267
Başarı Belgesi

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

Google ile devam edinDaha fazla seçenek göster

veya


Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

Group

Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?

İşletmeler için deneyin

Kurs Açıklaması

Bu kursta, A/B testlerinin dünyasına dalacak, pratik kullanım örnekleri hakkında derinlemesine bilgi edinecek ve Python'da bu A/B testlerini tasarlama, yürütme ve analiz etmeyi öğreneceksiniz.

A/B Testlerinin Nasıl Çalıştığını Keşfedin



İnternette her gezindiğinizde neredeyse kesin olarak bir A/B testine katıldığınızı biliyor muydunuz? Arama motorlarından e-ticaret sitelerine, sosyal ağlardan pazarlama kampanyalarına kadar tüm işletmeler, AB testlerinin gücünden yararlanmak için en iyi veri analistlerini, bilim insanlarını ve mühendisleri işe alır. Farklı varyantları test etmek, müşteri deneyimini optimize etmeye, karı maksimize etmeye, bir sonraki en iyi tasarımın belirlenmesine ve çok daha fazlasına yardımcı olabilir.

Python'da A/B Testi Hakkında Bilgi Edinin



Sonuçlara ulaşmak için uygun örneklem büyüklüğünü ve süreyi tahmin etmeyi öğrenmeden önce, doğru ölçütleri nasıl belirleyeceğinizi öğrenerek başlayacaksınız. Bu kurs boyunca, A/B testlerine yardımcı olmak için statsmodels, scipy ve pingouin dahil olmak üzere çeşitli Python paketlerini kullanacaksınız.

Kursun sonunda, doğru sonuçları garanti eden gerekli kontrolleri yapabilecek, p-değerlerinin sanatını öğrenecek ve A/B testlerinin sonuçlarını kolaylıkla ve güvenle analiz ederek en kritik iş kararlarını yönlendirebileceksiniz.

Önkoşullar

Hypothesis Testing in Python
1

A/B Testine Genel Bakış

Bu bölümde A/B testinin temellerini öğreneceksin. Net adımları ve kullanım alanlarını keşfedecek, A/B testlerini tasarlamanın ve yürütmenin nedenlerini ve değerini anlayacak, ayrıca en yaygın metrik tasarımı ve tahmin çerçevelerini göreceksin.
Bölümü Başlat
2

Deney Tasarımı ve Planlama

  1. Bölümde deney tasarımı sürecini ele alacaksın. Güçlü A/B testi hipotezleri formüle etmeyi öğrenerek başlayacak, ardından power, hata oranları ve minimum tespit edilebilir etki gibi istatistiksel kavramları inceleyeceksin. Bölümü, net sonuçlar elde etmek için gereken uygun örneklem büyüklüğünü tahmin etmeyi öğrenerek ve çoklu karşılaştırma içeren senaryolarla başa çıkarak tamamlayacaksın.
Bölümü Başlat
3

Veri İşleme, Sağlamlık Kontrolleri ve Sonuç Analizi

Burada, A/B testi verilerini temizleme, ön işleme ve keşfetmeye yönelik somut bir iş akışını keşfedecek ve geçerli sonuçlar için izlememiz gereken gerekli sağlamlık (sanity) kontrollerini öğreneceksin. Oran farklarının analiz edildiği A/B testlerinin ayrıntılı bir açıklamasını ve örneğini inceleyeceksin.
Bölümü Başlat
4

Pratik Hususlar ve Karar Verme

Son bölümde, ortalama farklarını analiz etmeye yönelik çerçeveler geliştirecek ve bazı varsayımlar sağlanmadığında parametrik olmayan testlerden yararlanacaksın. Ayrıca oran metriklerini analiz ederken Delta yöntemini nasıl uygulayacağını öğrenecek ve A/B testinde uzmanlaşma yolculuğunu sürdürmek için en iyi uygulamaları ve bazı ileri konuları keşfedeceksin.
Bölümü Başlat
Python ile A/B Testi
Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyin
Sosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşın
Şimdi kaydolun

Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Python ile A/B Testi eğitimine başlayın!

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

Google ile devam edinDaha fazla seçenek göster

veya


Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.