Статистические выводы и A/B-тестирование для анализа данных

Принятие бизнес-решений на основе необработанных данных требует надежных статистических рассуждений, чтобы избежать дорогостоящих ложных выводов. Понимание статистического вывода и экспериментального проектирования позволяет преобразовывать необработаны метрики в практические, основанные на доказательствах знания. Этот курс поможет вам освоить основные принципы статистического вывода, оценки параметров и причинно-следственного анализа. Вы начнете с основных статистических определений и принципов вероятности, прежде чем изучить практические методы тестирования гипотез, планирования экспериментов и методологии A/B-тестирования. Что вы узнаете: - Понять основные статистические концепции, распределения вероятностей и оценку параметров - формулировать и оценивать гипотезы с использованием параметрических и непараметрических статистических тестов - Разработать надежные контролируемые эксперименты и структурировать рабочие процессы A/B-тестирования - проводить различие между корреляцией и причинно-следственной связью для установления четких причинно - следственных связей; - Применять современные методы, такие как перевыборка и уменьшение дисперсии для повышения чувствительности теста - интерпретировать p-значения, доверительные интервалы и размеры эффекта точно в реальных сценариях Материал начинается с фундаментальной терминологии и основных статистических механик, плавно переходя к практическому проектированию экспериментов и современным шаблонам статистического моделирования, объясняемым структурированным чтением и написанными фрагментами кода. Эта фундаментальная программа разработана для начинающих аналитиков данных, аналитиков продуктов и начинающих ученых данных без необходимости продвинутой статистики. Начните читать сегодня, чтобы с полной уверенностью наращивать навыки принятия решений на основе данных.