Навык: A/B-тестирование

все курсы

Программирование

4.4

2 месяца,

начало 25 апреля

Сложность

Начинающий

Тип обучения

Курс

Формат обучения

С проверкой домашнего задания

Трудоустройство

Содействие

Сертификат

Да

Стоимость курса

39 600 ₽

есть рассрочка

Трудоустройство
Поможем найти работу в новой сфере

Доступ к материалам навсегда
Проходите курс в удобном темпе и возвращайтесь к материалам для повторения

Акцент на практику
практика после каждой лекции на кейсах ведущих компаний рынка

На курсе вы научитесь:

Изучите подход к A/B-тестированию
Научитесь применять A/B-тестирование для проверки гипотез и поиск точек роста

Прокачаете навыки мат.статистики
Это необходимо для понимания правильно ли собраны данные и какой из вариантов функциональности оставлять как наилучший

Поймёте нюансы A/B-тестов на прикладных рабочих кейсах
Границы применимости A/B-тестирования, работа с малыми выборками, разновидности A/B-тестов

Научитесь необходимому набору инструментов для проведения A/B
Начиная с подготовки данных для A/B-тестов, и заканчивая анализом результатов A/B-тестов

Как проходит обучение

Изучаете тему. В курсе — полезные видеоуроки

Выполняете домашнее задание. В том темпе, в котором вам удобно

Общаетесь с наставником. Закрепляете знания и исправляете ошибки

Защищаете дипломный проект. И дополняете им свое портфолио

Что вы получите после обучения

Приобретаемые навыки

A/B-тестирование

CustDev

Продуктовая аналитика

Анализ данных

Unit-экономика

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Вас будут обучать

Андрей Менде

курсов

Product Owner, Booking.com

В Яндексе занимался поисковыми вертикалями, в частности Яндекс.Недвижимостью. Затем переехал в Амстердам, чтобы заниматься платежами в компании Booking.com. Сейчас занимается поисковым ранжированием отелей. Работает в группе, которая занимается исключительно алгоритмами машинного обучения для поиска.

Окончил Санкт-Петербургский государственный университет и Стокгольмскую школу экономики. 3 года проработал исполнительным директором в OnlineDengi.

Основатель тренажера ProductDo https://productdo.it/

Преподаватель курсов:

Профессия Продакт
Менеджмент AI- и BigData-продуктов
Навык: A/B-тестирование

Образовательная организация

ProductStar

4.5

68 отзывов

ProductStar — онлайн-университет с экспертизой в продуктовом менеджменте, аналитике, маркетинге и программировании: более 10 лет обучаем IT-профессиям. Компания ProductStar выросла из ProductCamp - это международная крупнейшая конференция по продакт менеджменту. Мы сотрудничаем с Google developers group и являемся организатором крупной конференции в мире разработки - Devscamp. Среди наших спикеров специалисты из Google, Amazon, Epam, Booking, Яндекса, Сбера. Обучение построено на прикладных кейсах российских и международных компаний. Также есть собственный карьерный центр, который помогает в трудоустройстве студентов как в российские, так и в зарубежные компании.

Честные обещания по трудоустройству и качеству курсов:

— Мы уверены в качестве программы, наших спикеров и партнёрств карьерного центра
— Мы полностью вернём деньги, если у вас не получится найти работу, в рамках изучения профессии
— Собственный карьерный центр с базой стажировок: более 80% наших студентов устраиваются на работу в процессе обучения
— Средний срок трудоустройства студентов – 2,5 месяца
— В течение первых 20 дней действует гарантия полного возврата. Это как раз то время, чтобы понять, хотите ли вы развиваться в данной профессии

Корпоративное обучение:
— 30% студентов учатся за счёт компании
— Соберём программу обучения под задачи вашей компании.
— Бесплатно поможем с наймом студентов наших курсов

Программа курса

Урок 1: "Проверка гипотез и поиск точек роста с помощью A/B-тестирования"

Как мы принимаем решения о продуктовых изменениях
В чем уникальная особенность A/B тестов
Преимущества и недостатки A/B тестирования
Что можно тестировать и какие границы применимости у A/B тестов

Урок 2: "Основы математической статистики для A/B тестирования"

"Что такое метод выборочных обследований
Как доверительный интервал позволяет давать оценку неопределенности
Как рассчитывать доверительные интервалы
Как использовать доверительные интервалы к unit-экономике"

Урок 3: "Статистический тест для оценки результатов A/B эксперимента"

Как устроен статистический тест на различия параметров выборок
Как уровень доверия связан с вероятностью получить ложноположительный результат
Что такое мощность теста
Как рассчитать необходимый размер

Урок 4: "Цель и метрики A/B теста"

Гипотеза в основе A/B теста
Целевая метрика A/B теста
Какие бывают метрики
Вспомогательные и контрольные метрики
Процедура принятия решения

Урок 5: "Практическая реализация A/B теста"

Объект рандомизации
Аудитория эксперимента
Инфраструктура для экспериментирования
Жизненный цикл теста
Тестирования в нативных приложениях
Тестирование когда данных мало (например, B2B)

Урок 6: "Продвинутые методики тестирования"

A/A тесты
Мультивариантные тесты и двухэтапное тестирование
Тест на не-ухудшение метрики
Сколько тестов может идти одновременно
Альтернативные методики тестирования
Синтетические метрики на основе ML
Тестирование решений на основе ML
Многорукие бандиты

Урок 7: "Инструменты для A/B тестирования"

Подготовка данных для A/B-тестов
Анализ результатов A/B-тестов
Используемые инструменты и практика