- Название курса: Симулятор A/B-тестов
- Школа: karpov.courses
- Направление / специальность: Аналитика > Аналитика данных
- Формат обучения: Онлайн / Доступ к урокам
- Уровень: начинающий
- Документы: сертификат / диплом
- Кому подходит: новички без опыта / начинающий с небольшим опытом
- Рейтинг 9,7 / 10
- Подробнее про курс
Программа курса Симулятор A/B-тестов от karpov.courses
- Обучение на курсе Симулятор A/B-тестов проходит в онлайн-формате на платформе karpov.courses. Основной контент — это видеоуроки, которые можно смотреть в любое время. Школа заявляет об отсутствии жестких дедлайнов, что удобно для совмещения с основной работой.
- По окончанию обучения все студенты получают документ сертификат или диплом.
- Дополнительная категория:300|Цена по скидке:55000|Оплата в рассрочку:24 месяц|Ежемесячная цена:3217|Ближайшая дата:2026-08-27|Продолжительность:3 месяц|План:
Сможете распознавать ситуации, когда рост сводной метрики обманчив. Выстраивать порядок рассуждения при интерпретации дельты CTR в условиях колебаний. И на основе этого разграничивать корректные и некорректные объяснения смены лидера в A/B‑тес От роста CTR до границ эксперимента|План:
Будете подбирать набор метрик под продуктовую гипотезу, разрешать конфликты между ними и проверять защитные метрики. А затем сможете аргументированно принять решение о «выкате».
Метрики экспериментов|План:
Сможете определять соотношение сигнал/шум по готовым числам. Выявлять случаи, когда наблюдаемая разница объясняется случайной нестабильностью среднего. И объяснять, как размер выборки и окно агрегации влияют на стандартную ошибку.
Статистическая неопределённость: язык для шума|План:
По описанию продуктовой задачи сможете выбрать корректную единицу рандомизации, распознать в типовых кейсах spillover и сетевые эффекты. А также освоите отличие причинного вопроса от корреляционного.
Причинность: почему A/B работает|План:
Корректно сформулируете нулевую и альтернативную гипотезы до запуска теста. Сможете интерпретировать p‑value без типичных ошибок и оценивать риски ошибок I и II рода в контексте конкретной бизнес‑задачи.
Проверка гипотез: H₀, p‑value, ошибки|План:
Сможете рассчитать необходимый размер выборки и длительность теста под заданный минимальный эффект (MDE). Применять sequential‑подход для легитимного промежуточного анализа и предотвращать подглядывание (peeking). И определять ситуации, когда Мощность теста, размер выборки и peeking|План:
По типу метрики и характеристикам распределения выберите подходящий критерий: t‑test, Welch, z‑test, χ², Манна-Уитни или bootstrap. Сможете применять дерево решений для выбора теста в типовых кейсах и выявлять ситуации, в которых выбранный кри Статистические критерии на практике|План:
Сможете классифицировать метрику по типу: доля, поюзерная, ratio. Корректно рассчитывать дисперсию для ratio‑метрик через delta‑метод. И применять линеаризацию для CTR и аналогичных метрик.
Виды метрик и анализ ratio|План:
Проверите баланс групп и SRM до начала анализа. Попробуете выявить смещение при распределении (assignment bias) в структуре эксперимента. А также заполните чек‑лист дизайна эксперимента перед его запуском.
Дизайн эксперимента и смещения|План:
Сможете интерпретировать результаты A/A‑теста и распределение p‑value под нулевой гипотезой. Формулировать корректную интерпретацию доверительного интервала для размера эффекта. И разграничивать статистическую и бизнес‑значимость при принятии Диагностика и доверительные интервалы|План:
Примените стратификацию и пост‑стратификацию, реализуете метод CUPED с историческими ковариатами и попробуете скомбинировать его со стратификацией. Потренируетесь в очистке данные от выбросов перед анализом.
Снижение дисперсии: стратификация и CUPED|План:
Сможете по числу одновременных тестов выбирать корректную поправку на множественные сравнения: Бонферрони или Бенджамини-Хохберга. Определять ситуации, требующие switchback или geo‑эксперимента. И выявлять нарушения ортогональности слотов.
Параллельные эксперименты и масштаб|План:
По описанию продуктовой задачи попробуете выбрать между классическим A/B‑тестом и многоруким бандитом. Сможете интерпретировать апостериорное распределение (P (B>A)) для принятия решений и распознавать паттерны поведения Thompson sampling и UC Байесовский подход и многорукие бандиты|План:
Сможете подобрать метод квазиэксперимента под задачу: Diff‑in‑Diff, Causal Impact или PSM. А затем применить их к реальным данным. Сможете оценивать пределы достоверности полученного причинного вывода.
Когда A/B недостаточно: квазиэксперименты|План:
Проведете эксперимент end‑to‑end: проверите SRM и баланс, выберите метрики и критерий, рассчитаете эффект и доверительные интервалы для ratio‑метрик. Будете интерпретировать результаты с учётом защитных метрик и аргументированно обосновывать р Сквозной пайплайн: от данных до решения о выкате|План:
Познакомитесь с архитектурой автоматизированной системы оценки A/B‑тестов. Узнаете, как с помощью ИИ-инструмента генерировать аналитический пайплайн под типовые шаги анализа. Сможете проектировать прототип системы от загрузки данных до отчёта. Проектирование автоматизированной системы оценки A/B‑тестов с ИИ|Формат обучения:Самостоятельно|Есть вебинары:Нет|Есть домашние работы:Да|Есть видеоуроки:Да|Есть текстовые уроки:Да|Есть тренажеры:Да|Есть сообщество:Да|Сложность:Для опытных|Тип обучения:Курс|Есть бесплатная часть:Нет|Результат обучения:Сертификат|Часы в неделю:6 - Подробнее про программу курса
Часто задаваемые вопросы про курс Симулятор A/B-тестов от karpov.courses
- Какой график обучения на платформе? Получится ли совмещать его с работой? Вы можете изучать материалы курса в удобном вам режиме, без ущерба работе и личной жизни. Более того, все видео доступны и по окончании курса, так что можно освежить знания в любой момент.
- Кто будет помогать мне в обучении на платформе? Авторы курса будут вашими кураторами в чате. Они дадут полезные советы и ответят на любые вопросы. Вы сможете перенять их опыт и профессиональные знания, узнаете лайфхаки.
- Какой документ я получу после окончания курса? В конце обучения получите сертификат или диплом установленного образца.
- Могу ли я получить налоговый вычет за обучение на платформе? Да, вы можете вернуть часть средств в виде налогового вычета. Основные условия: быть налоговым резидентом РФ и платить НДФЛ. Налоговый вычет составит до 13% от стоимости курса. Максимальная сумма возврата части НДФЛ — 15 600 рублей за год при цене курса 120 000 рублей. Вы можете вернуть средства через работодателя или налоговую
- Подробнее про программу курса
Отзывы о курсе Симулятор A/B-тестов от karpov.courses
Отзыв о курсе Симулятор A/B-тестов от karpov.courses Дмитрий Уливанов
⭐⭐⭐⭐⭐
Отличная учебная программа, подходит даже для тех кто начинает с нуля. Вообше в целом если Вам интересно направление Саморазвитие, то этот курс понравится и подача, и преподователи.
Отзыв о курсе Симулятор A/B-тестов от karpov.courses Кошерева Валентина
⭐⭐⭐⭐⭐
Отличные преподаватели и построенный процесс обучения. Все понравилось.
Отзыв о курсе Симулятор A/B-тестов от karpov.courses Авдеев Константин
⭐⭐⭐⭐⭐
Проходил обучение на курсе курсе Симулятор A/B-тестов от karpov.courses. Вообще в целом хочется сказать только хорошее про школу karpov.courses. Грамотные преподователи — профессионалы, практики. Удобная платформа. Гибкий график обучения. 5+
Отзыв о курсе Симулятор A/B-тестов от karpov.courses Сергей Увранов
⭐⭐⭐⭐⭐
Грамотно построенное обучение, возможность заниматься по собственному графику.
Отзыв о курсе Симулятор A/B-тестов от karpov.courses Егоров Анатолий
⭐⭐⭐⭐⭐
Особенно полезными оказались практические задания. После каждого модуля нужно было выполнять реальные задачи, благодаря чему теория сразу закреплялась на практике. Кураторы отвечали достаточно быстро и подробно разбирали ошибки.
Отзыв о курсе Симулятор A/B-тестов от karpov.courses Степанова Юлия
⭐⭐⭐⭐⭐
Очень удобная онлайн-платформа. Доступ к урокам в любое удобное время.
Ссылка на курс