الاختبار أ/ب (A/B Testing) والتجريب لمحللي البيانات

تعتمد المؤسسات على القرارات القائمة على البيانات لتحقيق النمو، ويعد الاختبار أ/ب (A/B testing) الأداة الأساسية المستخدمة للتحقق من صحة الميزات والاستراتيجيات الجديدة. إن فهم كيفية إجراء التجارب الخاضعة للرقابة هو مهارة أساسية لأي شخص يتطلع إلى العمل في مجال علم البيانات أو إدارة المنتجات أو تحليلات الأعمال. توفر هذه الدورة أساسًا شاملاً في دورة حياة التجريب، بدءًا من النظرية الإحصائية الأساسية وصولاً إلى التنفيذ العملي وتأثير الأعمال. ستتعلم كيفية تجاوز التخمين باستخدام منهجية صارمة لقياس تأثير التغييرات على سلوك المستخدم. ما ستتعلمه: - فهم المصطلحات الأساسية والمفاهيم الإحصائية وراء التجارب الخاضعة للرقابة - حساب أحجام العينات المطلوبة والقوة الإحصائية لضمان نتائج موثوقة وصحيحة - تصميم اختبارات A/B قوية تتماشى مع مؤشرات الأداء الرئيسية للأعمال (KPIs) وأهداف المنتج المحددة - تحليل البيانات التجريبية باستخدام Python وتفسير قيم p (p-values) وفترات الثقة - تحديد المخاطر الشائعة مثل تأثيرات الحداثة (novelty effects) والتحيز في الاختيار (selection bias) والتداخل (interference) - استكشاف الأساليب الحديثة بما في ذلك الاختبار البايزي (Bayesian testing) وسير عمل التجريب الآلي تبدأ الدورة بالتعريفات الأساسية والمنهج العلمي قبل الانتقال إلى الإعداد الفني وتحليل ما بعد الاختبار. ستتعرف على العملية الكاملة لإجراء اختبار على منتج رقمي، بما في ذلك كيفية تقييم النتائج وتوصيل النتائج إلى أصحاب المصلحة بفعالية. تم تصميم هذه الدورة لعلماء البيانات والمحللين ومديري المنتجات الطموحين الجدد في مجال التجريب. لا تتطلب خبرة سابقة في الاختبار أ/ب (A/B testing)، على الرغم من أن الفهم الأساسي لـ Python مفيد. ابدأ في بناء المهارات اللازمة لقيادة التجارب القائمة على البيانات في أي مؤسسة.