О чем курс
- Как выбрать корректный статистический подход под тип метрики и дизайн теста.
- Как проверять устойчивость эффекта и выявлять типовые ошибки.
- Как связывать статистический вывод с управленческим решением.
Для кого курс
- Продуктовые аналитики (junior/middle).
- Продукт-менеджеры.
- Маркетинг / growth.
Как проходит курс
- Теория → кейс → практика.
- Каждый модуль = решение рабочей задачи.
- Фокус на интерпретации, а не на формулах.
Быстрый доступ к симуляторам
Структура курса
Курс состоит из 8 модулей:
Модуль 1. Каузальность
Понять, что делает A/B-тест каузальным, а не просто сравнением средних
Модуль 2. Типы метрик
Научиться классифицировать метрики перед выбором статкритерия
Модуль 3. Распределения
Понять реальные распределения продуктовых данных и их влияние на выбор теста
Модуль 4. Карта выбора статкритерия
Построить decision tree выбора теста: от типа метрики до конкретного метода
Модуль 5. Ускорение тестов
Освоить методы снижения дисперсии: CUPED, стратификация, winsorization
Модуль 6. Кластерные эксперименты
Понять дизайн и анализ экспериментов, когда рандомизация на уровне пользователя невозможна
Модуль 7. Типовые ошибки аналитиков
Распознавать и исправлять типовые ошибки в дизайне и анализе экспериментов
Модуль 8. A/B без A/B
Освоить квази-экспериментальные методы для ситуаций без рандомизации