[Стрим] A/B-тесты: тонкости подготовки, которые решают всё

Друзья, наши контентные стримы продолжаются! Сегодня в 19:00 по МСК к нам заглянет Александр Грудинин, Lead Data Analyst в AdTech Holding.

💡 О чём поговорим?

За правильным дизайном A/B-теста стоит целый арсенал подходов, и выбор между ними напрямую влияет на то, доверять ли результатам. Разберём по делу:

1️⃣ Аналитический подход — когда он работает и в чём его ограничения;
2️⃣ Monte Carlo — как и зачем моделировать тест до его запуска;
3️⃣ Bootstrap — когда без него не обойтись;
4️⃣ Как выбирать между тремя методами под конкретную задачу;
5️⃣ AA-тест в процессе дизайна — нужен ли он на самом деле?

Всё это — на реальных данных и с живым кодом на Python 🐍

🛎️ Поставить напоминалку в календарь

📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS