Симулятор A/B-тестов в Казахстане — Karpov.сourses

Name: Симулятор A/B-тестов в Казахстане — 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 08 августа

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 ₽ РФ

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 аналитики данных и Data Science. Основана в 2020 году Анатолием Карповым и командой экс-аналитиков VK, Яндекса, Mail.Ru. Для казахстанских специалистов школа актуальна как одна из самых сильных русскоязычных программ в data-профессиях. Аналитика данных — одна из самых мобильных IT-профессий, где специалист из Казахстана может успешно работать как на локальном рынке, так и удалённо на международные компании.

В Алматы middle-аналитик данных получает 1 000 000–1 800 000 ₸, senior — от 2 000 000 ₸; на международной удалёнке (российские IT-гиганты, западные компании) цифры могут быть заметно выше. Программы школы закрывают весь набор навыков современного аналитика: SQL, Python, статистика, A/B-тестирование, визуализация данных, основы ML. Симулятор аналитика с реальными бизнес-задачами помогает сразу применять знания в условиях, близких к рабочим.

Что учесть. Karpov.Courses — российское юрлицо, оплата из Казахстана проходит через российский платёжный шлюз: картой казахстанского банка, принятой шлюзом, либо картой третьей страны. Разница с Москвой +3 часа. Школа требует серьёзной вовлечённости — 10–15 часов в неделю минимум. Для казахстанцев, которые идут в data-карьеру, это одна из сильнейших подготовок на русскоязычном рынке.

Все курсы Karpov Courses

Подробнее о курсе

Курс доступен онлайн в Казахстане. В 2026 году специалисты этого профиля востребованы в Алматы, Астане, Шымкенте и других городах. Онлайн-формат позволяет учиться без переезда.

Программа

Полный курс с практическими заданиями. Теоретическая база и актуальные методики. Поддержка преподавателей.

Результат

Профессиональные навыки
Документ об обучении
Возможность работать удалённо

Дистанционный формат удобен для казахстанских слушателей. Разница с московским временем — 2 часа, что комфортно для участия в онлайн-занятиях. Учебные материалы доступны 24/7 из Алматы, Астаны, Шымкента и других городов.

Практические навыки, полученные на курсе, востребованы на казахстанском рынке труда. Работодатели оценивают компетенции, а не юрисдикцию выдавшего документ органа. По окончании вы получаете документ об обучении установленного образца.

Казахстанский контекст

Рынок труда Казахстана активно развивается. Часовой пояс удобен для синхронизации. Все материалы на русском языке. Документ российского образца: уточняйте требования к его признанию.

Онлайн. Учитесь из Алматы, Астаны, Шымкента или любого другого города Казахстана.