Иду на топовый курс по A/B тестированию 😎
А зачем еще один курс?
На экзамене по АБшкам я немного споткнулась на линеаризации ratio-метрик и sequential testing, так как не работала на практике с этим. Вообще у нас в Литресе большинство тестов закрываются классическими z- и t-тестами, но все же иногда нужно сделать что-то посложнее, например применить свитчбек или постстратификацию. Конечно, про все эти методы можно почитать на хабре самостоятельно, посмотреть доклады с конференций, но если есть курс, где это все разбирается, то я иду на курс 👇
Мне удалось подглядеть в расширенную программу курса 👀, вот что интересное подсвечу оттуда:
🟡 Сплитование – в общем-то, это база. Но при этом немалая часть зафейленных тестов именно по причине сплитования: неправильный hash+salt, наивный сплит по последней цифре ID, кривой стратифицированный сплит. Конечно, вы можете сказать, что у вас это все делает правильно A/B платформа, но этого не всегда бывает достаточно + всегда приятно разбираться в том, как оно работает.
🟡CUPED и Multi-CUPED – у нас в Литресе это постепенно внедряется, но хотелось бы избежать типичных ошибок (а их там не меньше четырёх), и сделать все четко
🟡Ratio-метрики – тема, которую хочу детально разобрать. Вот эти все дельта-методы, линеаризация, бакетизация. Всё это я знаю теоретически, но хочу разобрать именно с кодом и на синтетических данных, чтобы закрепить и применить на практике.
🟡Метод Монте-Карло это для моделирования экспериментов. A/A-тесты через симуляцию, оценка мощности, верификация критериев. Тоже база, но полезно уметь делать.
🟡Множественное сравнение: поправки Бонферрони, алгоритм Холма, FDR. Писала про это здесь, но в курсе, судя по описанию, есть ещё «размазывание поправки» как метод ускорения экспериментов — интересно посмотреть.
Курс стартует с 15 июня, еще буду делиться впечатлениями в процессе (ожидайте роста хардовых постов по статистике). Если тоже интересно разобраться в АБшках лучше среднего – залетайте, по этой ссылке для всех кто оформил, будет скидка 10% 🔥
UPD: Если что, есть рассрочка
#recommendation
Post #221
4.28K
- 🔥 23
- 👍 8
- ❤ 5