Длительность обучения - Симулятор A/B тестов
Преподаватель онлайн-курса по обучению A/B тестированию
НАЧАЛО ОБУЧЕНИЯ
Начало онлайн-обучения - A/B тестирование
ФОРМАТ ОБУЧЕНИЯ
ОНЛАЙН
Формат обучения A/B тестированию
КОМУ ПОДОЙДЁТ
МОЖНО С НУЛЯ
Кому подойдет онлайн-курс Симулятор A/B тестов
ДЛИТЕЛЬНОСТЬ
АЛЕКСАНДР САХНОВ
Расскажем всё о проведении экспериментов в больших компаниях

СИМУЛЯТОР
A/B-ТЕСТОВ БАЗОВЫЙ

СРАЗУ ПОСЛЕ ПОКУПКИ
В своём темпе
ПРИНИМАЙТЕ ОПТИМАЛЬНЫЕ РЕШЕНИЯ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ
В бизнесе ежедневно принимаются сотни решений. Часто сложно понять, какое решение будет оптимальным, но цена ошибки при этом высока. Компании, применяющие A/B-тестирование, ошибаются реже и благодаря этому опережают своих конкурентов.

Именно математическая статистика предоставляет нам обоснованные критерии для проверки гипотез и даёт уверенность в правильности полученных результатов.

Вам может казаться, что A/B-тестирование — это просто. Но это ровно до того момента, пока вы не наткнётесь на первые подводные камни, которые приведут вас к неоптимальному решению, а значит, и потерям в бизнесе.

На симуляторе вы отработаете на практике сложные и нестандартные ситуации, чтобы избежать ошибок в реальной работе.
АЛЕКСАНДР САХНОВ
X5 Retail Group, хедлайнер симулятора
Автор курса по обучению A-B тестированию

ДЛЯ КОГО ЭТОТ КУРС:

ПРОДАКТ-МЕНЕДЖЕР

Работаете над развитием продукта и хотите научиться принимать решения на основе data-driven подхода.

АНАЛИТИК

Занимаетесь анализом бизнес-метрик и хотите на практике разобраться во всех тонкостях A/B-тестирования.

ДВЕ ВЕРСИИ СИМУЛЯТОРА:

Выберите подходящую версию симулятора А/В-тестов в зависимости от ваших целей и уровня подготовки.
Подойдёт всем, кто хочет разобраться в A/B-тестировании без погружения в программирование и математическую статистику.
Необходимые знания
инструменты
ПРОГРАММА
Математика на уровне школьной программы
14 уроков
Подойдёт всем, кто знаком с основами Python и математической статистикой и хочет разобраться с технической реализацией A/B-тестов.
Необходимые знания
инструменты
ПРОГРАММА
14 уроков
Дополнительная практика на Python
Python
Google Sheets
Подойдёт всем, кто хочет разобраться в A/B-тестировании без погружения в программирование и математическую статистику.
Необходимые знания
инструменты
Программа
Математика на уровне школьной программы
14 уроков

БАЗОВАЯ

Подойдёт всем, кто знаком с основами Python и математической статистикой и хочет разобраться с технической реализацией A/B-тестов.
Необходимые знания
инструменты
ПРОГРАММА
14 уроков
Дополнительная практика на Python
> Владение основами ООП (класс, объект)
> Понимание базовых структур данных (список, словарь, кортеж)
> Владение библиотеками pandas, numpy, scipy, matplotlib
> Знание основ теории вероятностей и математической статистики
Python

ПРОДВИНУТАЯ

Google Sheets

ПОДРОБНЕЕ О СИМУЛЯТОРЕ

Валерий Бабушкин расскажет, в чём заключается ценность симулятора A/B-тестов, чем отличаются 2 версии и какие темы вам предстоит освоить.

КАК ПРОХОДИТ ОБУЧЕНИЕ >>>

РЕШАЙТЕ НАСТОЯЩИЕ ЗАДАЧИ БИЗНЕСА

— Пройдите путь начинающего аналитика
— Запускайте A/B-тесты, анализируйте их результаты и помогайте бизнесу принимать оптимальные решения на основе данных
— Получайте обратную связь от практикующих специалистов
Решайте настоящие задачи бизнеса с помощью A/B тестирования

РАБОТАЙТЕ С РЕАЛЬНОЙ ИНФРАСТРУКТУРОЙ

— Практикуйтесь в боевых условиях, учитесь не допускать типичные ошибки при проведении экспериментов
— Работайте на настоящей платформе A/B-тестирования, созданной для симулятора
— Разрабатывайте дизайн экспериментов и анализируйте результаты

ЗАДАВАЙТЕ ЛЮБЫЕ ВОПРОСЫ В ПОДДЕРЖКУ

— Обсуждайте задачи и проекты с преподавателями и командой поддержки
— Вашими наставниками будут практикующие специалисты
Решайте настоящие задачи бизнеса с помощью A/B тестирования
РЕШАЙТЕ НАСТОЯЩИЕ ЗАДАЧИ БИЗНЕСА
— Пройдите путь начинающего аналитика компании
— Запускайте A/B-тесты, анализируйте их результаты и помогайте бизнесу принимать оптимальные решения на основе данных
— Получайте обратную связь от практикующих специалистов
79
р.
РАБОТАЙТЕ С РЕАЛЬНОЙ ИНФРАСТРУКТУРОЙ
— Практикуйтесь в боевых условиях, учитесь не допускать типичные ошибки при проведении экспериментов
— Работайте на настоящей платформе A/B-тестирования, созданной для симулятора
— Разрабатывайте дизайн экспериментов и анализируйте результаты
ЗАДАВАЙТЕ ЛЮБЫЕ ВОПРОСЫ В ПОДДЕРЖКУ
— Обсуждайте задачи и проекты с преподавателями и командой поддержки
— Вашими наставниками будут опытные специалисты
90
р.

ЧЕМУ ВЫ НАУЧИТЕСЬ:

Разрабатывать оптимальный дизайн онлайн и офлайн экспериментов
Применять современные методы повышения чувствительности A/B-тестов
Проверять гипотезы со сложными метриками, для которых стандартные тесты не работают
Проводить множество экспериментов параллельно
Разработка оптимального дизайна онлайн и офлайн экспериментов
Применение современных методов повышения чувствительности A/B тестов
Проведение параллельных A/B тестов
Проверка гипотез со сложными метриками

ПРОГРАММА КУРСА ://

Представьте, что вы устроились аналитиком в пиццерию, которая активно переходит в онлайн и проводит эксперименты для повышения качества сервиса. Вам предстоит определить, какая версия сайта работает лучше, что изменилось после рефакторинга бэкенда и удалось ли отделу логистики ускорить доставку.

КАКИЕ ЗАДАЧИ БУДЕМ РЕШАТЬ >>>

Дизайн эксперимента

Разработчики провели рефакторинг кода и подготовили обновление бэкенда сайта. Ожидается, что новая версия будет более надёжной и масштабируемой. Подготовь дизайн эксперимента для проверки скорости ответа бэкенда на запросы клиентов.

АНАЛИЗ МЕТРИКИ ОТНОШЕНИЯ

Менеджеры хотят заменить транспорт курьеров, чтобы ускорить доставку. В качестве метрики будем использовать среднее время доставки, для которой обычные тесты не работают. Выбери подходящий метод и проанализируй полученные результаты.

ЧУВСТВИТЕЛЬНЫЕ ТЕСТЫ

Есть несколько гипотез, которые вряд ли сильно повлияют на наши метрики, но даже небольшие улучшения для нас важны. Попробуй с помощью разных методов повысить чувствительность тестов, чтобы они могли замечать маленькие эффекты.

МНОЖЕСТВЕННОЕ ТЕСТИРОВАНИЕ

У нас накопилось очень много гипотез, но проверять их отдельно слишком долго. Придумай, как запустить несколько экспериментов одновременно, иначе мы до них никогда не доберёмся.

Дизайн эксперимента

Разработчики провели рефакторинг кода и подготовили обновление бэкенда сайта. Ожидается, что новая версия будет более надёжной и масштабируемой. Подготовь дизайн эксперимента для проверки скорости ответа бэкенда на запросы клиентов.

АНАЛИЗ МЕТРИКИ ОТНОШЕНИЯ

Менеджеры хотят заменить транспорт курьеров, чтобы ускорить доставку. В качестве метрики будем использовать среднее время доставки, для которой обычные тесты не работают. Выбери подходящий метод и проанализируй полученные результаты.

ЧУВСТВИТЕЛЬНЫЕ ТЕСТЫ

Есть несколько гипотез, которые вряд ли сильно повлияют на наши метрики, но даже небольшие улучшения для нас важны. Попробуй с помощью разных методов повысить чувствительность тестов, чтобы они могли замечать маленькие эффекты.

МНОЖЕСТВЕННОЕ ТЕСТИРОВАНИЕ

У нас накопилось очень много гипотез, но проверять их отдельно слишком долго. Придумай, как запустить несколько экспериментов одновременно, иначе мы до них никогда не доберёмся.

ОТЗЫВЫ СТУДЕНТОВ /

  • Базовая версия

    Самое главное — это структура! На этом уже можно закончить :)
    Десятки ранее просмотренных видео, сотни часов контента (без преувеличения) не давали такого ощущения, что всё по полочкам. Примерно до 12-го урока я прямо «преисполнялся в знании», что всё получается, всё могу. Писал бывшим коллегам в стиле «вон оно как!», советовал.

    Читать полностью →
    Виктор Панькив
  • Продвинутая версия

    В сети практически нет последовательных материалов как разобраться в этой теме. Читал статьи, смотрел видео, а картинка «как именно делать по шагам 1−2-3» так и не складывалась.
    Симулятор как раз закрыл этот пробел. Буквально на пальцах объясняется «что делать», «как делать» и «почему делать». Без лишнего углубления в математику. После симулятора у меня сложился пазл в голове.

    Читать полностью →
    Алексей Аверьянов
  • Базовая версия

    Теперь могу написать в резюме, что разбираюсь в А/В-тестах на базовом уровне. Планирую перепройти курс ещё пару раз, когда будут конкретные задачи на работе, поэтому благодарна, что доступ к нему не закрывается.

    Читать полностью →
    Айнур Кулиева
  • Базовая версия

    Самое главное — это структура! На этом уже можно закончить :)
    Десятки ранее просмотренных видео, сотни часов контента (без преувеличения) не давали такого ощущения, что всё по полочкам. Примерно до 12-го урока я прямо «преисполнялся в знании», что всё получается, всё могу. Писал бывшим коллегам в стиле «вон оно как!», советовал.

    Читать полностью →
    Виктор Панькив
  • Продвинутая версия

    В сети практически нет последовательных материалов как разобраться в этой теме. Читал статьи, смотрел видео, а картинка «как именно делать по шагам 1−2-3» так и не складывалась. Симулятор как раз закрыл этот пробел. Буквально на пальцах объясняется «что делать», «как делать» и «почему делать». Без лишнего углубления в математику. После симулятора у меня сложился пазл в голове.

    Читать полностью →
    Алексей Аверьянов
УЧИТЕСЬ У >ЛУЧШИХ>
АЛЕКСАНДР САХНОВ
За более чем два года работы в компании повысил чувствительность A/B-тестов в 100 раз. Преподаёт в Школе анализа данных Яндекса.
Руководитель отдела мультивариативного анализа в X5 Retail Group
ВАЛЕРИЙ БАБУШКИН
Работал в WhatsApp, руководил отделом Data Science and Engineering в X5 Retail Group, был директором по аналитике и машинному обучению в компаниях Яндекс и Alibaba. Ведёт курс Data Science в Высшей Школе Экономики. Консультирует центральный банк Казахстана по вопросам анализа данных. Имеет звание Grandmaster на платформе Kaggle.
Senior Principal в BP
НИКОЛАЙ НАЗАРОВ
Работал ML-специалистом в Severstal Digital и S7 Airlines. Победитель соревнования Yandex Cup по направлению «Аналитика».
Senior Data Scientist в X5 Retail Group

ТАРИФЫ ://

Базовая версия

Продвинутая версия

> 14 уроков
> Q&A сессия с преподавателями каждый месяц
> Доступ к поддержке и инструментам на 1 год
> Доступ к материалам навсегда
+ Дополнительные задания на Python к каждому уроку
> 14 уроков
> Q&A сессия с преподавателями каждый месяц
> Доступ к поддержке и инструментам на 1 год
> Доступ к материалам навсегда
> 14 уроков
> Q&A сессия с преподавателями каждый месяц
> Доступ к поддержке и инструментам на 1 год
> Доступ к материалам навсегда
+ Дополнительные задания на Python к каждому уроку
FAQ >>>