Ana içeriğe atla

Kurs

Python ile A/B Testi

Orta SeviyeBeceri Seviyesi

Güncel 11.2025

Kursa Ücretsiz Başlayın

PythonProbability & Statistics4 sa16 video51 Egzersiz4,000 XP11,946Başarı Belgesi

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

veya

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

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

2 veya daha fazla kişiyi mi eğitiyorsunuz?

DataCamp for Business ürününü 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

Overview of A/B Testing

In this chapter, you’ll learn the foundations of A/B testing. You’ll explore clear steps and use cases, learn the reasons and value of designing and running A/B tests, and discover the most commonly used metrics design and estimation frameworks.

What is A/B testing?

When an A/B test is not best

A/B testing steps

Randomization effects

Why run experiments?

Correlation visualization

Correlation or causation?

Metrics design and estimation

Means and proportions

Ad impressions metrics

Bölümü Başlat

2

Experiment Design and Planning

In Chapter 2, you’ll cover the experiment design process. Starting with learning how to formulate strong A/B testing hypotheses, you’ll also cover statistical concepts such as power, error rates, and minimum detectable effects. You’ll finish the chapter by learning to estimate the appropriate sample size needed to yield conclusive results and tackle scenarios with multiple comparisons.

Hypothesis formulation and distributions

Strong hypothesis formulation

Plotting distributions

Central limit theorem for means

Experimental design: setting up testing parameters

Interpreting p-values

Error rates in the wild

Experimental design: power analysis

Plotting power curves

Sample size for means

Sample size for proportions

Multiple comparisons tests

Is a multiple comparisons correction needed?

Corrected p-values

Bölümü Başlat

3

Data Processing, Sanity Checks, and Results Analysis

Here, you’ll discover a concrete workflow for cleaning, preprocessing, and exploring AB testing data, as well as learn the necessary sanity checks we need to follow to ensure valid results. You’ll explore a detailed explanation and example of analyzing difference in proportions A/B tests.

Data cleaning and exploratory analysis

Proportions EDA

A/B test data cleaning

Sanity checks: Internal validity

SRM

Distributions balance

Sanity checks: external validity

Novelty effects detection

Simpson's paradox in action

Analyzing difference in proportions A/B tests

Difference in proportions A/B test

Interpretation of confidence intervals

Confidence intervals for proportions

Bölümü Başlat

4

Practical Considerations and Making Decisions

In the final chapter, you’ll develop frameworks for analyzing differences in means and leveraging non-parametric tests when several assumptions aren't met. You’ll also learn how to apply the Delta method when analyzing ratio metrics and discover the best practices and some advanced topics to continue the A/B testing mastery journey.

Analyzing difference in means A/B tests

T-test for difference in means

Pairwise t-tests

Non-parametric statistical tests

Parametric or non-parametric?

Mann-Whitney U test

Chi-square test for independence

Ratio metrics and the delta method

Delta or not?

Delta method

A/B Testing best practices and advanced topics intro

Best practices

Day-of-the-week effect

Wrap-up: A/B testing in python

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 paylaşınŞimdi Kaydolun

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

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

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.