
Миленькин Data Scientist и старший аналитик в Gero
Разрабатывает и развивает продукты в сфере медицины. Ведёт курсы по анализу данных на Python в МФТИ и машинному обучению в Otus. Победитель хакатонов по DS/ML.
Вы научитесь запускать А/В-тесты — сравнивать разные версии одного и того же продукта, определять самое эффективное решение и подтверждать его математически. Сможете создавать подходящие инструменты для проведения A/B-тестов для разных продуктов, используя Python.
A/B-тесты позволяют сравнить две версии digital-продукта и определить, какая из них более привлекательна для пользователя и приносит компании больше переходов, заявок или продаж. Для этого пользователей разделяют на группы и показывают им разные интерфейсы.
Например, с помощью A/B-тестов можно выяснить, что зелёную кнопку «Купить» нажимают чаще, чем красную. А если разместить логотип компании рядом с кнопкой «Зарегистрироваться», количество регистраций может снизиться.
сейчас ищут таких специалистов
средняя зарплата специалиста, который запускает A/B-тесты, по данным hh.ru
Узнаете, как развивать продукт, опираясь на данные. Научитесь самостоятельно проводить A/B-тестирование, углубите свои знания в аналитике, сможете претендовать на более высокие должности.
Поймёте, как использовать знания математической статистики для проведения A/B-тестирования. Сможете начать карьеру в продуктовой или веб-аналитике.
Вам пригодятся базовые знания по математической статистике. Достаточно уровня университетской программы, чтобы вы без проблем могли отличить среднее от моды и медианы. Также вам понадобится знание Python и его библиотек pandas, matplotlib и numpy — это не будут объяснять на курсе.
Skillbox запустил онлайн‑платформу для изучения английского. Запишитесь на курс и получите годовой бесплатный доступ к материалам проекта.
Предложение действительно для пользователей, которые приобрели любой курс с 22 декабря 2021 года.
Формировать гипотезы для исследований.
Определять метрики, на основе которых можно судить об эффективности продукта.
Создавать собственные инструменты для проведения экспериментов, используя Python.
Выбирать группы пользователей и продолжительность теста.
Выбирать лучший вариант продукта на основе результатов A/B-теста.
Контролировать процесс A/B-тестирования.
Самостоятельно проводить А/В-тестирование.
Оценивать статистическую значимость проведённого эксперимента.
Анализировать результаты тестирования с помощью Python.
Вас ждут онлайн-занятия и практика на основе реальных кейсов.
Узнаете, по каким правилам нужно проводить A/B-тестирование и с какими сложностями придётся столкнуться. Познакомитесь с основными инструментами. Сможете самостоятельно выбирать методы для обзорного тестирования.
Поймёте, какие метрики помогают получить данные о продукте. Познакомитесь с нулевой и альтернативной гипотезами. Научитесь находить среднее, медиану и моду. Потренируетесь в проверке гипотез и построении доверительного интервала по разным параметрам.
Поймёте, на основе чего строится оценка критериев теста. Научитесь проверять продуктовые гипотезы с помощью T-теста Стьюдента и работать с ненормальными распределителями. Узнаете, как пользоваться картой статистических тестов.
Научитесь выбирать нужные метрики, соответствующие цели тестирования. Разберёте частые ошибки, возникающие при интерпретации данных, и узнаете, как исключить их появление. Попрактикуетесь в подсчёте метрик и проверке гипотез на реальном датасете. Сможете проводить множественное тестирование с несколькими группами и гипотезами одновременно.
Узнаете, как рассчитать оптимальный размер выборки и время проведения тестирования. Поймёте, как разделить пользователей на контрольную и экспериментальную группу. Научитесь проверять множество гипотез одновременно.
Узнаете, какие эффекты могут возникать при проведении А/В-тестирования. Изучите методы ускорения и лайфхаки, которые упростят работу.
Поймёте, как находить аномалии в данных и оптимизировать тестирование. Познакомитесь с байесовским и частотным подходом, а также с методом «многорукие бандиты». Разберёте кейсы с типичными ошибками на тестированиях.
Полученные знания вы примените на практике в итоговом проекте: исследуете качество данных; выберите метрики для тестирования; сформулируете гипотезу; проведёте A/B-тестирование; сделаете выводы по результатам теста на основе статистики.
Разрабатывает и развивает продукты в сфере медицины. Ведёт курсы по анализу данных на Python в МФТИ и машинному обучению в Otus. Победитель хакатонов по DS/ML.
Опыт в аналитике — 5 лет. Работал Data Scientist в ПАО «Мегафон». Ведёт курсы в Skillbox, Нетологии, Яндекс.Практикуме и других образовательных проектах. Спикер конференции Big Data Days 2021.
Наш специалист свяжется с вами и ответит на любые ваши вопросы
Наш специалист свяжется с вами и ответит на любые ваши вопросы
Наш менеджер свяжется с вами
в ближайшее время
Мы свяжемся с вами и ответим на любые возникшие вопросы
Отзывы участников
По итогу 9-месячной учёбы стал по-другому смотреть на сайты. Замечаю баги, разбираюсь в вёрстке, веду репорты. Узнал, как работать со специфическим ПО.
Уже сейчас нисколько не жалею, что выбрал Skillbox. Спасибо!!!
Ну, и умение верстать журналы! Теперь я, как самый настоящий графический дизайнер, с лёгкостью могу создать разворот какого-нибудь модного журнала.
Преподаватели всё спокойно и терпеливо объясняют. Если ты что-то не понял, снимут дополнительный видеоролик и покажут ещё раз.
Самое крутое в курсах Skillbox — постоянная связь с теми, кто подскажет, как правильно.
Отдельно хочу сказать спасибо куратору Александру Свободе, он очень подробно расписывал все недочёты и ошибки решений в дизайне.
Недолго размышляя, записалась на курс в Skillbox и встала в ряд претендентов на гордое звание копирайтера.
Работа с текстом помогла мне вернуть свою жизнь, вдохновила. Я начала снова ухаживать за собой, читать. Увидела, что я не только мать, но и писатель.
Я уже в теме и не боюсь назвать своих более опытных друзей коллегами.