Симулятор A/B-тестов — Karpov.сourses

Name: Симулятор A/B-тестов — Karpov.сourses
Price: 55000 RUB
Availability: InStock

Научитесь проводить A/B-тесты, приносящие пользу бизнесу, на симуляторе.

3 мес. Сертификат Для профессионалов

Что входит

Уроки в видеоформате Смотрите в удобном темпе, пересматривайте

Практика на реальных задачах Соберёте портфолио из настоящих проектов

Домашние задания с проверкой Закрепляете навык, преподаватель проверяет

Сообщество студентов Поддержка и нетворкинг с одногруппниками

6 часов в неделю Совместимо с работой

Старт 27 августа Обновлено 29 июля

Программа курса · 16 модулей

01 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

02 Будете подбирать набор метрик под продуктовую гипотезу, разрешать конфликты между ними и проверять защитные метрики. А затем сможете аргументированно принять решение о «выкате».

03 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.

04 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.

05 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.

06 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

07 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

08 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.

09 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.

10 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

11 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.

12 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.

13 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

14 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.

15 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

16 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.

Готовы освоить профессию?

Запись и оплата — на сайте школы. За весь курс: 55 000 ₽

Записаться

Промокоды

1 Нажмите «Получить» — код скопируется, откроется сайт школы · 2 Заполните заявку на сайте школы — это засчитывает скидку · 3 Введите код в поле при оформлении, если поля нет — назовите менеджеру

О школе

Karpov Courses

С 2020 года

Karpov.Courses — российская онлайн-школа, сфокусированная на аналитике данных и Data Science. Основана в 2020 году командой опытных аналитиков — Анатолием Карповым (бывшим ведущим аналитиком ВКонтакте и Mail.Ru Group, руководителем команды аналитики в бизнес- и рекламном направлении), Бесланом Курашовым и Михаилом Серегиным. Все основатели — практики с реальным опытом в крупнейших российских IT-компаниях. Через школу уже прошли более 50 000 учеников.

Специализация школы — аналитика данных. В каталоге: аналитик данных с нуля, hard-аналитика для продвинутых, машинное обучение, SQL, Python для анализа данных, A/B-тестирование, статистика, работа с big data. Одна из сильных сторон — симулятор аналитика данных, где ученики работают с реальными бизнес-процессами: запросы к базе, анализ показателей, принятие решений на данных. Это ближе к реальной работе аналитика, чем классические видеолекции.

Что учесть перед покупкой. Karpov.Courses — нишевая школа для тех, кто идёт именно в аналитику данных или Data Science. Для программирования (бэкенд, фронтенд), дизайна, маркетинга школа не подходит. Зато в своей нише даёт одну из самых глубоких подготовок на русскоязычном рынке: обучают практики, которые реально работают с данными в крупных компаниях, не академические лекторы. Требуется серьёзная вовлечённость — 10–15 часов в неделю, без регулярных занятий программу не пройти. Зато выпускники получают реальные навыки, востребованные в индустрии: middle-аналитик данных в России получает 150 000–250 000 ₽, senior — от 300 000 ₽.

Все курсы Karpov Courses

Подробнее о курсе

Курс «Симулятор A/B-тестов» от Karpov.сourses даёт системные знания и практические навыки по заявленной специальности. Программа построена вокруг реальных задач и актуальных методик.

Программа

Теоретическая база и практические задания. Актуальные методики и нормативные документы. Поддержка преподавателей на всём протяжении обучения.

После курса

Профессиональные навыки
Документ об обучении
Понимание современных стандартов

О школе

Karpov.сourses — школа аналитики и data science, выросшая из профессионального сообщества. Фокус на практических навыках с реальными проектами.

Формат. Дистанционное обучение. Доступ к материалам 24/7. Поддержка преподавателей.

Часто задаваемые вопросы

Какой документ выдаётся?

Диплом о профпереподготовке или удостоверение — зависит от тарифа.

Сколько длится обучение?

От 72 до 520 часов. При загрузке 6-10 ч/нед — 1-4 месяца.

Образовательная программа построена с учётом актуальных требований рынка труда. Вы получаете знания, соответствующие современным профессиональным стандартам, и практические навыки, востребованные работодателями. По окончании обучения слушатели получают документ установленного образца, подтверждающий квалификацию.

Формат дистанционного обучения позволяет совмещать учёбу с работой и личными делами. Все учебные материалы доступны в личном кабинете круглосуточно. Преподаватели проверяют задания и дают обратную связь — вы не остаётесь с материалом один на один.

Можно ли совмещать с работой?

Да, формат полностью дистанционный.

Регулярное повышение квалификации — необходимое условие профессионального роста в любой отрасли. Данный курс позволяет систематизировать имеющиеся знания и получить новые компетенции, соответствующие актуальным требованиям профессиональных стандартов и ожиданиям работодателей.

Обучение проводят преподаватели с практическим опытом работы по специальности. Учебные материалы регулярно обновляются с учётом изменений в законодательстве, технологиях и методиках. После завершения курса вы получаете документ, подтверждающий вашу квалификацию.

Навыки в этой области открывают доступ к вакансиям от стартапов до корпораций. Курс даёт системную подготовку под требования рынка.

Инвестиция в образование — самая надёжная. Курс даёт фундамент для профессионального роста.

Рынок труда в 2026 году требует от специалистов не просто формального наличия диплома, а реальных компетенций. Работодатели проверяют навыки на собеседованиях и тестовых заданиях. Курс построен так, чтобы вы прошли такую проверку уверенно — вы получаете не теоретические знания, а практические инструменты, закреплённые в реальных заданиях с обратной связью от преподавателей.

Обучение полностью дистанционное: материалы доступны 24/7, консультации с преподавателями проводятся в согласованное время. По окончании выдаётся документ установленного образца — диплом о профессиональной переподготовке или удостоверение о повышении квалификации. Документы от лицензированной образовательной организации принимаются аттестационными комиссиями и работодателями.

Профессиональные навыки в этой области открывают доступ к вакансиям в компаниях разного масштаба — от стартапов до корпораций. Курс даёт системную подготовку, ориентированную на требования рынка труда.

Профессиональное развитие — инвестиция, которая окупается многократно. Курс даёт системный фундамент для карьерного роста в 2026 году и на годы вперёд.