A/B-Tests und Experimente für Datenanalysten

Unternehmen sind auf datengesteuerte Entscheidungen angewiesen, um zu wachsen. A/B-Tests sind das primäre Werkzeug zur Validierung neuer Funktionen und Strategien. Das Verständnis, wie kontrollierte Experimente durchgeführt werden, ist eine wesentliche Fähigkeit für jeden, der in der Datenwissenschaft, im Produktmanagement oder in der Geschäftsanalyse arbeiten möchte. Dieser Kurs bietet eine umfassende Grundlage im Lebenszyklus des Experimentierens, von der statistischen Kerntheorie bis zur praktischen Implementierung und den Auswirkungen auf das Geschäft.Sie lernen, wie Sie über Vermutungen hinausgehen, indem Sie eine strenge Methodik anwenden, um die Auswirkung von Änderungen auf das Nutzerverhalten zu messen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegende Terminologie und statistischen Konzepte hinter kontrollierten Experimenten - Berechnen Sie die erforderlichen Stichprobengrößen und die statistische Trennschärfe, um zuverlässige und valide Ergebnisse zu gewährleisten - Entwerfen Sie robuste A / B-Tests, die sich an Geschäfts-KPIs und spezifischen Produktzielen ausrichten - Analysieren Sie experimentelle Daten mit Python und interpretieren Sie p-Werte und Konfidenzintervalle - Identifizieren Sie häufige Fallstricke wie Neuheitseffekte, Selektionsverzerrungen und Interferenzen - Erkunden Sie moderne Ansätze, einschließlich Bayes-Tests und automatisierter Experimentierungsabläufe Der Kurs beginnt mit Kerndefinitionen und der wissenschaftlichen Methode, bevor Sie zum technischen Setup und zur Post-Test-Analyse übergehen.Sie lesen den gesamten Prozess der Durchführung eines Tests an einem digitalen Produkt, einschließlich der Auswertung der Ergebnisse und der effektiven Kommunikation der Erfolgsergebnisse an die Stakeholder. Dieser Kurs richtet sich an aufstrebende Data Scientists, Analysten und Produktmanager, die noch nicht mit Experimenten vertraut sind.Es sind keine Vorkenntnisse in A / B-Tests erforderlich, obwohl ein grundlegendes Verständnis von Python hilfreich ist. Bauen Sie die Fähigkeiten auf, um datengesteuerte Experimente in jeder Organisation zu leiten.