Симулятор A/B-тестов

Курс по A/B-тестированию представляет собой глубокое погружение в методологию проведения экспериментов, которые приносят реальную пользу бизнесу. В условиях современной цифровой экономики принятие решений на основе интуиции становится рискованным, поэтому данный курс обучает переходу к Data-Driven подходу. Программа разработана для аналитиков, продакт-менеджеров и всех специалистов, чья работа связана с оптимизацией продуктов, маркетинговых кампаний, сайтов и мобильных приложений. Основная цель обучения — научить студентов не просто запускать тесты, а выстраивать полный пайплайн (цикл) A/B-тестирования, минимизируя риски и максимизируя точность выводов.

В ходе обучения вы освоите современные методы повышения чувствительности экспериментов, научитесь работать со сложными метриками, для которых стандартные статистические тесты оказываются неэффективными, и поймете, как проводить множество экспериментов параллельно без потери качества данных. Курс охватывает как классические подходы, так и продвинутые техники, включая байесовский подход, использование многоруких бандитов и квазиэксперименты. Вы научитесь разрабатывать оптимальный дизайн как для онлайн, так и для офлайн-экспериментов, что критически важно для компаний с омниканальной моделью взаимодействия с пользователями.

Формат обучения ориентирован на практику: теоретические знания сразу закрепляются на тренажере с практическими заданиями. Это позволяет студентам «набить руку» на реальных кейсах, научиться выявлять статистические ошибки, интерпретировать p-value, рассчитывать размер выборки и длительность теста под заданный минимальный эффект (MDE). Особое внимание уделяется диагностике экспериментов: вы научитесь проверять баланс групп, выявлять смещения (bias) и интерпретировать результаты A/A-тестов. Финальным этапом обучения станет защита собственного проекта — полноценного пайплайна A/B-теста в Jupyter Notebook, что станет отличным дополнением к вашему профессиональному портфолио.

Почему стоит пройти этот курс? Во-первых, программа постоянно обновляется и включает самые актуальные темы, такие как использование ИИ для автоматизации аналитических систем и современные методы причинно-следственного вывода. Во-вторых, курс ведет эксперт-практик с многолетним опытом работы в крупнейших технологических компаниях (VK, inDrive, Ситидрайл, Самокат, Мегамаркет), что гарантирует получение знаний, применимых в реальных бизнес-условиях. Вы научитесь не просто считать цифры, а аргументированно обосновывать решения о «выкате» фич, отделять статистическую значимость от бизнес-значимости и эффективно управлять ресурсами компании при проведении экспериментов. По окончании курса вы будете обладать полным набором инструментов для проведения качественных, надежных и масштабируемых A/B-тестов, что сделает вас незаменимым специалистом в любой продуктовой команде.