Метрики выросли. Код работает. Можно катить в прод?

Если вы не можете ответить «да» с цифрами в руках – вы не закончили работу. Вы её только начали.

Чтобы отвечать на этот вопрос уверенно, в специализации появился новый блок, посвящённый A/B-тестированию. В нём всё, что нужно, чтобы грамотно проектировать эксперименты, анализировать их результаты и понимать, действительно ли изменения приносят пользу продукту.

Зачем это вам:
Даже если метрики выросли, это ещё не означает, что новая модель лучше. Разница в 0,3% может оказаться обычной случайностью, а команда потратит месяцы на оптимизацию, которая не приносит значимой пользы.

Именно A/B-тестирование помогает отделить реальные улучшения от статистического шума и понять, действительно ли изменения работают.

В новом блоке вас ждут 24 урока и 7 часов практики, на которых разберём:

▪️Основы экспериментов:
— как проектировать A/B-тесты;
— какие статистические критерии выбирать;
— какие ошибки чаще всего допускают и как их избежать.

▪️Продвинутые методы:
— бутстрэп и доверительные интервалы;
— ускорение экспериментов с помощью CUPED;
— последовательный анализ на практике.

▪️Индустриальную практику:
— инструменты продуктовых команд: GrowthBook и аналоги;
— реальные кейсы из индустрии, включая опыт МТС.

Что в итоге:
Это один из тех блоков, после которого меняется сам подход к работе с ML-моделями. Вместо «кажется, стало лучше» вы сможете проектировать эксперименты, выбирать корректные статистические критерии, интерпретировать результаты и принимать решения на основе данных.

Новый блок по A/B-тестированию уже доступен в специализации «AI и анализ данных».

Переходите по ссылке, чтобы посмотреть полную программу, сравнить варианты подписки и выбрать подходящий формат обучения: https://mlinside.ru/specializaciya/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=post_anons-blok-5