A/B-тесты
Освой A/B-тестирование на реальных кейсах из бигтеха, тренируйся на задачах с собеседований и получи гарантированный оффер
Цена за 1 курс
Бери A/B-тесты или собери выгодное комбо с ML System Design, Deep Learning и Soft Skills и получи подарки!
Мы гарантируем оффер!
- Готовим по реальным задачам из бигтеха. Разбираем кейсы и вопросы, которые встречаются на технических собеседованиях
- Закрепляем знания на практике. Даём домашние задания, проверяем решения и проводим пробные собеседования
- Не оставляем один на один со сложными темами. Кураторы отвечают на вопросы и помогают разобраться в ошибках
- Возвращаем деньги, если не получишь оффер. При условии прохождения курса и выполнения рекомендаций в течение 6 месяцев после обучения
Тратишь часы на поиск материалов и задач, а когда что-то не получается — некому подсказать, где ошибка
Час с хорошим ментором стоит дорого. Чем больше вопросов и сложных тем, тем дороже подготовка.
Можно пройти всю теорию, но так и не научиться решать реальные задачи с технических собеседований
Идёшь по готовой программе, получаешь разбор ошибок и помощь куратора, если застрял на сложной теме
Лекции, практика, сборник вопросов с собесов, мок-собесы и многое другое в одном курсе
Разбираем задачи с собесов, проводим мок-интервью и вернём деньги, если пройдешь курс, но не получишь оффер
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
Карьерная стратегия
- Прохождение мок-собеседования
- Обратная связь после мок-собеседования и обозначение точек роста
- Поиск работы за рубежом
Никита Ефремов
Дарья Алексеева
Задачи из собесов
Научишься решать рабочие кейсы и задачи с технических собеседований в бигтехе
- Живые семинары с преподавателем и ДЗ с проверкой
- Практика на реальных рабочих задачах
- Доступ к закрытой базе задач собесов
- Разбор типичных вопросов по A/B-тестам
Проект и собесы
Соберёшь проект для портфолио и научишься презентовать свои навыки
- Создаем пет-проект
- Правильно упаковываем пет-проект в опыт
- Тренируем самопрезентацию
- Проводим Mock-интервью
Выход на рынок
Поможем найти вакансии, попасть на собеседование, пройти его и получить оффер
- Помощь с поиском вакансий и откликами
- 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!
Оставь заявку удобным способом — в Telegram, ВКонтакте или на электронной почте. Мы свяжемся с тобой, ответим на все вопросы и запишем тебя на курс