A/B тесты
За 6 недель разберёшься с метриками, статистикой, дизайном экспериментов, CUPED, стратификацией и соберёшь проект по полному циклу A/B-тестирования
При покупке с другом -500 ₽
Уже брали курсы -500 ₽
При покупке с другом -1000 ₽
Уже брали курсы -1000 ₽
Мы готовим к офферу!
- Мы даем материал с запасом: метрики, статистика, дизайн экспериментов, A/A и A/B-тесты, CUPED, стратификация и типовые вопросы с собеседований
- Все закрепляем на практике: студенты делают домашки, проводят полный цикл тестирования, разбирают реальные кейсы и получают фидбэк от преподавателя
- Если что-то будет непонятно, на помощь придет куратор: объяснит сложную тему, подскажет, где пробел, и поможет не застрять
- А если ты пройдешь курс, выполнишь все рекомендации, но не получишь оффер в течение 6 месяцев — мы вернем все деньги
Материалы по A/B-тестам разрознены: отдельно статистика, отдельно метрики, отдельно продуктовые кейсы, а как это собрать в систему — часто непонятно
Час с сильным аналитиком стоит дорого, а базовые темы по статистике и дизайну экспериментов всё равно приходится закрывать самостоятельно
Обычно длятся очень долго, дают много лишней теории, мало готовят к собесам и не помогают упаковать опыт под реальные вакансии
Куратор помогает разбирать задания, отвечает на вопросы и подсказывает, какие темы подтянуть именно тебе.
Получаешь лекции, практику, семинары, проект и карьерные материалы по цене кратно ниже индивидуального менторства
На выходе остается не только теория, но и понятный проект по полному циклу A/B-тестирования, который можно показать на собеседовании
Метрики, дизайн и интерпретация A/B-тестов
- Метрики и примеры тестирования
- Онлайн- и оффлайн-тесты
- Дизайн эксперимента
- Интерпретация результатов A/B-теста
Статистика, T-test и A/A-тесты
- Дисперсионный анализ
- Класс статистических критериев
- T-test и доверительные интервалы
- Повторение статистики и A/A-тесты
Непараметрические критерии и зависимости
- Критерий Манна–Уитни
- Критерий Краскела–Уоллиса
- Хи-квадрат тест
- Корреляционный анализ
CUPED, стратификация и чувствительность
- Методы повышения статистической чувствительности
- CUPED
- Стратификация
- Когда методы повышения чувствительности не работают
A/B/n-тесты и множественные сравнения
- A/B/n-тестирование
- F-критерий
- Критерии Джонкхиера и Фридмана
- Как не ошибаться при сравнении нескольких вариантов
Реальные кейсы и end-to-end проект
- Выбор метрик под продуктовую гипотезу
- Запрос данных из БД и EDA
- Реализация статистического критерия
- Презентация результатов эксперимента
Резюме и soft skills
- Как устроен найм аналитиков
- Резюме под ATS
- Как описывать A/B-проекты
- Как думать вслух на техническом интервью
Никита Ефремов
Дарья Алексеева
Задачи из собесов
Теория закрепляется на статистических задачах, вопросах про метрики и кейсах, которые дают аналитикам на реальных собеседованиях
- Семинары с преподавателем
- Практика по метрикам, критериям и дизайну тестов
- Доступ к закрытой базе задач собесов
- Разбор типичных вопросов по A/B-тестам
Проект и резюме
На курсе дают не только знания, но и проект, который помогает показать реальный практический опыт
- Пет-проект: полный цикл A/B-тестирования
- Пишем правильное резюме
- Правильно крутим опыт
- Тренируем самопрезентацию
- Проводим Mock-интервью
Выводим на рынок
После окончания обучения тебе помогают выйти на рынок, выбрать вакансии и подготовиться к собеседованиям
- Помощь с поиском вакансий
- Реферальная программа
- Гарантия трудоустройства
- Помощь с собесами (оплачивается отдельно)
- Персональный ментор (оплачивается отдельно)
Сотни отзывов от наших учеников
Продуктовый аналитик Т-Банк
120 000₽/месяц
До курса казалось, что A/B-тесты — это просто запустить эксперимент и посмотреть на p-value, но быстро стало понятно, что на собеседованиях спрашивают намного шире: метрики, дизайн теста, A/A-проверки, чувствительность и интерпретацию результатов. Больше всего помогло то, что темы были собраны в систему, а не разбросаны по разным источникам.
Аналитик Ozon
140 000₽/месяц
Самым полезным для меня оказался проект. До этого в резюме были только учебные задачи, а после курса появился понятный кейс: гипотеза, запрос данных, EDA, выбор критерия, анализ результата и презентация выводов. На собеседовании по нему задавали вопросы, и было что рассказать. Отдельно понравились разборы типичных ошибок кандидатов.
Аналитик Альфа
110 000₽/месяц
Пришла из общей аналитики и боялась, что не потяну статистику. В итоге курс хорошо разложил переход: сначала метрики и базовая логика эксперимента, потом критерии, доверительные интервалы, A/A-тесты и методы повышения чувствительности. Очень помогали домашки и обратная связь, потому что просто смотреть лекции недостаточно.
Product Analyst Сбер
130 000₽/месяц
Курс оправдал ожидания. Раньше я знал основы статистики, но не понимал, как это применяется в продуктовых экспериментах. Здесь стало понятно, зачем нужны A/A-тесты, как выбирать метрику, когда использовать t-test, а когда непараметрические критерии. На мок-собесе получил конкретный список слабых мест и успел их подтянуть.
Аналитик Авито
150 000₽/месяц
От курса получил именно то, что хотел: не абстрактную статистику, а подготовку к реальным собеседованиям. Понравилось, что почти каждая тема связывалась с вопросами, которые могут задать: как спроектировать эксперимент, какую метрику выбрать, как интерпретировать спорный результат и что делать, если чувствительности не хватает.
Data Analyst WB
125 000₽/месяц
Большое спасибо за подготовку. Главный плюс курса — ощущение, что тебя ведут по маршруту, а не просто дают набор лекций. Было много практики, и именно на заданиях я понял, где реально не хватает знаний. После курса стало проще читать результаты тестов и делать выводы.
Готов разобраться в A/B-тестах?
Ждем тебя на курсе!
Оставьте заявку удобным способом — в Telegram, ВКонтакте или на электронной почте. Мы свяжемся с тобой, ответим на все вопросы и поможем выбрать подходящий формат подготовки