Хочу поделиться с вами своей маленькой радостью. 😊

Вчера вечером выпустил в Бета версию первую мной написанную библиотеку по Экспериментам , назвал её Gett Lab 🧪

Захотелось назвать именно так а не как нибудь с припиской ab tests , потому что планирую что мы уйдем дальше чем просто АБ тесты, а еще будем заниматься тестированием гипотез при помощи инструментов Causual Inference , про них тоже буду писать здесь. ✅

Да, наверное это не повод прям гордиться с собой, так как Валерий Бабушкин недавно поднял систему АБ тестов за 4 часа, но я не Валерий Бабушкин, поэтому я всё равно доволен 😂
Ну и списываю ещё на то что я всё таки вообще что-то разрабатываю в первый раз, поэтому когда нибудь постараюсь уложиться в его тайминг, но это не точно 😁

Вообще зачем я решил в это впрячься ?

Да я знаю есть опен сорс решения, но во первых у нас метрики специфичные, во вторых я планирую потом использовать эту библиотеку для нашей системы АБ тестирования (аминь 🙏🏻) и мне кажется для таких глобальных масштабов надо знать от а до я что под капотом. Ну и в третьих всё таки это наша собственная библиотека и я думаю что учитывая этот факт остальные члены команды будут с большим желанием туда коммитить , чем сходу загорелся наш джун и уже почти начал пилить модули для А/А тестов (Артур, если читаешь , то знай что ты красавчик🔥)

Немного полезности для вас 🛎

Что бы этот пост все таки принес для вас хоть какую то полезность , добавлю что в Gett Lab я не стал использовать z-test из statsmodels ибо он у меня жутко сбоил 🚫, как само p-value , так и конф интервалы.(кто с ним работает, обратите внимание) В итоге я решил вытащить формулу из учебника 📚и переписать ее вручную, единственное что заюзал функцию cdf из scipy для расчёта p-value. Если кому надо вырезку из кода, пишите в личку. Не буду здесь этим спамить.
Также если интересно что и как там сбоит, пишите комменты, поделюсь с вами горьким опытом. 😐