Редактирование курса

← Назад к списку

ID элемента Offer ID school_key Источник Название Школа Цена Старая цена Мин. платеж Длительность Ссылка на курс Диплом/сертификат Формат обучения Картинка Путь категорий Аналитика / Продуктовая аналитика Плюсы 1)обучение;сразу после покупки;2)более 100;практических заданий;3)материалы;навсегда;4)две версии;под разные цели и уровень Минусы 1) В первый рабочий день в новой компании познакомимся с данными и платформой А/B-тестирования, а также изучим основы статистики, которых будет достаточно для прохождения курса.;2) Рассмотрим актуальные способы повышения чувствительности A/B-тестов и применим их на практике. Научимся сокращать размер выборки, необходимый для проведения эксперимента.;3) Вспомним пройденные темы и структурируем полученные знания для применения их в реальных задачах. Обсудим проблему подглядывания в результаты до окончания эксперимента.;4) Познакомимся с методом бутстрэп. Научимся строить доверительные интервалы для произвольных метрик и узнаем, как принимать решения на основе доверительных интервалов.;5) Научимся подбирать оптимальные параметры для запуска эксперимента. Определять продолжительность, размер выборки и минимальный эффект, который возможно обнаружить.;6) Узнаем, как появилась идея проверять гипотезы. Создадим собственный критерий принятия решений. Рассмотрим популярные критерии для типичных метрик и.;7) Научимся применять стратификацию — продвинутый метод повышения чувствительности A/B-тестов, основанный на использовании дополнительной информации.;8) Представьте, что вы устроились аналитиком в пиццерию, которая активно переходит в онлайн и проводит эксперименты для повышения качества сервиса.;9) Научимся применять CUPED — продвинутый метод повышения чувствительности A/B-тестов, основанный на использовании дополнительной информации.;10) Разберёмся как проверять корректность дизайна. Узнаем, зачем нужно проводить синтетические A/A и A/B эксперименты на исторических данных. Информация о курсе Научитесь проводить A/B-тесты, приносящие пользу бизнесу, на симуляторе. Программа курса 1)Освоите оптимальный пайплайн (последовательность этапов) проведения экспериментов, сможете общаться с аналитиками на одном языке и контролировать процесс проведения A/B-тестов<br/>2)В первый рабочий день в новой компании познакомимся с данными и платформой А/B-тестирования, а также изучим основы статистики, которых будет достаточно для прохождения курса.<br/>3)Рассмотрим актуальные способы повышения чувствительности A/B-тестов и применим их на практике. Научимся сокращать размер выборки, необходимый для проведения эксперимента.<br/>4)Вспомним пройденные темы и структурируем полученные знания для применения их в реальных задачах. Обсудим проблему подглядывания в результаты до окончания эксперимента.<br/>5)Познакомимся с методом бутстрэп. Научимся строить доверительные интервалы для произвольных метрик и узнаем, как принимать решения на основе доверительных интервалов.<br/>6)Научимся подбирать оптимальные параметры для запуска эксперимента. Определять продолжительность, размер выборки и минимальный эффект, который возможно обнаружить.<br/>7)Научимся применять стратификацию — продвинутый метод повышения чувствительности A/B-тестов, основанный на использовании дополнительной информации.<br/>8)Научимся применять CUPED — продвинутый метод повышения чувствительности A/B-тестов, основанный на использовании дополнительной информации.<br/>9)Валерий Бабушкин расскажет, в чём заключается ценность симулятора A/B-тестов, чем отличаются 2 версии и какие темы вам предстоит освоить.<br/>10)Разберётесь в нюансах проведения A/B-тестирования, научитесь избегать ошибок и сможете быть уверенными в правильности результатов Чему вы научитесь 1)Освоите оптимальный пайплайн (последовательность этапов) проведения экспериментов, сможете общаться с аналитиками на одном языке и контролировать процесс проведения A/B-тестов<br/>2)В первый рабочий день в новой компании познакомимся с данными и платформой А/B-тестирования, а также изучим основы статистики, которых будет достаточно для прохождения курса.<br/>3)Рассмотрим актуальные способы повышения чувствительности A/B-тестов и применим их на практике. Научимся сокращать размер выборки, необходимый для проведения эксперимента.<br/>4)Вспомним пройденные темы и структурируем полученные знания для применения их в реальных задачах. Обсудим проблему подглядывания в результаты до окончания эксперимента.<br/>5)Познакомимся с методом бутстрэп. Научимся строить доверительные интервалы для произвольных метрик и узнаем, как принимать решения на основе доверительных интервалов.<br/>6)Научимся подбирать оптимальные параметры для запуска эксперимента. Определять продолжительность, размер выборки и минимальный эффект, который возможно обнаружить.<br/>7)Научимся применять стратификацию — продвинутый метод повышения чувствительности A/B-тестов, основанный на использовании дополнительной информации.<br/>8)Научимся применять CUPED — продвинутый метод повышения чувствительности A/B-тестов, основанный на использовании дополнительной информации.<br/>9)Валерий Бабушкин расскажет, в чём заключается ценность симулятора A/B-тестов, чем отличаются 2 версии и какие темы вам предстоит освоить.<br/>10)Запускайте A/B-тесты на учебной платформе, анализируйте их результаты и помогайте бизнесу принимать оптимальные решения на основе данных Лучший курс Курс на главной Дата начала Статус курса Активность Meta Title Meta Description Симулятор A/B-тестов — Продуктовая аналитика, в KARPOVCOURSES - karpov.courses, цена 55500 ₽, длительность 2, формат: Смешанный, Сертификат. Смотрите программу, описание, отзывы и условия обучения. Дата создания Дата изменения Сохранить