After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Опис курсу
У цьому курсі ви зануритеся у світ A/B-тестування, глибоко зрозумієте його практичні сценарії використання та навчитеся проєктувати, запускати й аналізувати такі A/B-тести в Python.
Чи знали ви, що майже гарантовано берете участь в A/B-тесті щоразу, коли переглядаєте інтернет? Від пошукових систем і сайтів електронної комерції до соціальних мереж і маркетингових кампаній — усі компанії наймають найкращих аналітиків даних, науковців і інженерів, щоб використовувати силу A/B-тестування. Тестування різних варіантів може допомогти оптимізувати досвід клієнтів, максимізувати прибуток, визначити наступний найкращий дизайн і багато іншого.
Ви почнете з того, що навчитеся визначати правильні метрики, а вже потім — як оцінювати відповідний розмір вибірки та тривалість, щоб отримати переконливі результати. Протягом цього курсу ви використовуватимете низку пакетів Python, які допоможуть із A/B-тестуванням, зокрема statsmodels, scipy та pingouin.
Після завершення курсу ви зможете виконувати необхідні перевірки, що гарантують точні результати, опануєте мистецтво p-значень і легко та впевнено аналізуватимете результати A/B-тестів, щоб ухвалювати найважливіші бізнес-рішення.
Дізнайтеся, як працюють A/B-тести
Чи знали ви, що майже гарантовано берете участь в A/B-тесті щоразу, коли переглядаєте інтернет? Від пошукових систем і сайтів електронної комерції до соціальних мереж і маркетингових кампаній — усі компанії наймають найкращих аналітиків даних, науковців і інженерів, щоб використовувати силу A/B-тестування. Тестування різних варіантів може допомогти оптимізувати досвід клієнтів, максимізувати прибуток, визначити наступний найкращий дизайн і багато іншого.
Дізнайтеся про A/B-тестування в Python
Ви почнете з того, що навчитеся визначати правильні метрики, а вже потім — як оцінювати відповідний розмір вибірки та тривалість, щоб отримати переконливі результати. Протягом цього курсу ви використовуватимете низку пакетів Python, які допоможуть із A/B-тестуванням, зокрема statsmodels, scipy та pingouin.
Після завершення курсу ви зможете виконувати необхідні перевірки, що гарантують точні результати, опануєте мистецтво p-значень і легко та впевнено аналізуватимете результати A/B-тестів, щоб ухвалювати найважливіші бізнес-рішення.
Попередні вимоги
Навчальний план
Зміст курсу
1
Огляд A/B Testing
У цьому розділі ви вивчите основи A/B‑тестування. Розглянете чіткі кроки та приклади застосування, зрозумієте, навіщо і яку користь дає проєктування та проведення A/B‑тестів, а також ознайомитеся з найуживанішими підходами до розробки метрик і рамками оцінювання.
- Що таке A/B‑тестування?50 XP
- Коли A/B‑тест — не найкращий вибір50 XP
- Кроки A/B‑тестування100 XP
- Ефекти рандомізації100 XP
- Навіщо проводити експерименти?50 XP
- Візуалізація кореляцій100 XP
- Кореляція чи причинність?50 XP
- Проєктування метрик та оцінювання50 XP
- Середні значення та частки100 XP
- Метрики показів реклами100 XP
2
Дизайн експерименту та планування
У розділі 2 ви опanuєте процес проєктування експерименту. Почнете з формулювання переконливих гіпотез для A/B‑тестування, а також розглянете статистичні поняття, як‑от потужність, рівні помилок і мінімально виявлюваний ефект. Завершите розділ умінням оцінювати потрібний розмір вибірки для отримання однозначних результатів і розв'язувати задачі з множинними порівняннями.
3
Обробка даних, sanity‑перевірки та аналіз результатів
Тут ви опануєте практичний робочий процес очищення, попередньої обробки та дослідження даних A/B‑тестів, а також необхідні sanity‑перевірки для забезпечення валідності результатів. Ви розглянете докладне пояснення й приклад аналізу A/B‑тестів на різницю часток.
4
Практичні аспекти та ухвалення рішень
У фінальному розділі ви розробите підходи до аналізу різниці середніх і застосування непараметричних тестів, коли кілька припущень не виконуються. Також навчитеся застосовувати метод дельти під час аналізу відносних метрик і дізнаєтеся найкращі практики та деякі поглиблені теми для подальшого вдосконалення у сфері A/B‑тестування.
A/B Testing на Python
Курс
завершено
