Estadísticas matemáticas y pruebas A/B para analistas de productos

Comprender los fundamentos de las pruebas estadísticas es crucial para los roles de gestión de productos, análisis de datos e inteligencia de negocios, pero no todos los profesionales de la investigación estadística tienen la misma comprensión de los fundamento de las estadísticos. Este curso proporciona una introducción completa y fácil de usar para principiantes a los conceptos estadísticos, lo que le permite diseñar pruebas A / B efectivas, calcular los tamaños de muestra necesarios e interpretar con precisión los resultados utilizando enfoques bayesianos tradicionales y modernos. Lo que aprenderás: * Comprender los conceptos estadísticos básicos: distribuciones, varianza, desviación estándar y el teorema del límite central. * Diseño de pruebas A/B, incluyendo formulación de hipótesis, cálculo de tamaño de muestra y análisis de potencia. * Aplicar métodos frecuentistas como valores p e intervalos de confianza para analizar conversiones y promedios. * Practicar la interpretación de los resultados de los experimentos, la comprensión de la significación estadística, y evitar los errores analíticos comunes. * Aprender los principios fundamentales de la estadística bayesiana y cómo ofrecen un enfoque alternativo para la toma de decisiones. * Configurar los principios básicos de inferencia causal para distinguir de manera confiable la correlación de la causalidad experimental. El curso comienza con la terminología esencial y la teoría de probabilidades antes de pasar a las aplicaciones prácticas de las pruebas de hipótesis.Luego exploramos el rigor del diseño de pruebas A / B modernas y concluimos con una introducción a los métodos bayesianos. Este curso está diseñado específicamente para principiantes, incluidos aspirantes a analistas de datos, gerentes de productos y profesionales de inteligencia de negocios, que necesitan una base práctica en estadística.No se requieren conocimientos estadísticos previos.Comience a leer hoy y transforme su capacidad para interpretar datos y ejecutar experimentos exitosos.