Pruebas A/B en Python

Resumen

Aprende a definir, iniciar y analizar los resultados de una prueba A/B. Mejora el rendimiento empresarial a través de las pruebas A/B.

Lo que aprenderás:

Cómo utilizar pruebas A/B para mejorar el rendimiento empresarialDefinir pruebas A/BIniciar pruebas A/BAnalizar los resultados de las pruebas A/BMedir el éxito de las pruebas A/BCómo definir una hipótesisDiseñar el seguimiento de las métricasCómo prepararte para una entrevista de ciencia de datos (cuando te pregunten sobre pruebas A/B)Cómo diseñar pruebas A/B para productos digitalesConsideraciones avanzadas cuando realizas múltiples pruebas A/B al mismo tiempo La prueba A/B es una herramienta que ayuda a las empresas a tomar decisiones confiables basadas en datos. Esta es una de las habilidades fundamentales que necesitas para conseguir un trabajo como científico de datos o analista de datos.¿Quieres convertirte en científico de datos o analista de datos?¡Si es así, este es el curso perfecto para ti!Tu instructora Anastasia es una científica de datos senior que trabaja en una startup de transmisión de música con sede en Estocolmo.

Ha obtenido dos maestrías en Inteligencia de Negocios e Informática, y ha pasado de ser una graduada reciente a un rol senior en solo 3 años. Anastasia ha realizado un número significativo de pruebas A/B para grandes empresas tecnológicas con cientos de millones de usuarios mensuales.Al tomar este curso, aprenderás a:

· Definir una prueba A/B· Iniciar una prueba A/B· Analizar los resultados de una prueba A/B por tu cuentaA lo largo de tu camino de aprendizaje, Anastasia te guiará a través del proceso de prueba A/B para una empresa ficticia con un producto digital.

Este estudio de caso se desarrolla a lo largo del curso y abarca todo, desde el comienzo del proceso de prueba A/B hasta el final, incluyendo algunas consideraciones avanzadas. Además, Anastasia se tomará el tiempo para compartir contigo sus consejos sobre cómo prepararte para las preguntas de la entrevista de pruebas A/B para una posición de científico de datos o analista de datos.Un fuerte punto de diferenciación respecto a libros de texto estadísticos y entrenamientos teóricos es que el curso de pruebas A/B en Python te enseñará cómo diseñar pruebas A/B para productos digitales que tienen millones o cientos de millones de usuarios.

Es una rara visión general del proceso de pruebas A/B desde una perspectiva empresarial, técnica y de análisis de datos. Este es el curso perfecto para ti si eres:

- un estudiante de ciencia de datos que desea aprender una de las habilidades fundamentales necesarias en el trabajo- científicos de datos junior sin experiencia en pruebas A/B- desarrolladores de software y gerentes de producto que desean aprender cómo realizar pruebas A/B en su empresa para mejorar el producto que están construyendo Aprenderás una habilidad invaluable que puede transformar el negocio de una empresa (y tu carrera a lo largo del camino).

Entonces, ¿qué estás esperando?¡Haz clic en el botón 'Comprar ahora' y comencemos este viaje hoy!

Programa de estudio

• Introducción a las Pruebas A/B
Definición y Propósito
Contexto Histórico y Aplicaciones
Importancia en la Toma de Decisiones Basada en Datos
• Conceptos Fundamentales de las Pruebas A/B
Grupos de Control y Tratamiento
Aleatorización y Reducción de Sesgos
Métricas Clave y KPI
• Diseño de una Prueba A/B
Formulación de Hipótesis
Determinación del Tamaño de Muestra
Consideraciones sobre la Duración y el Tiempo de Ejecución de la Prueba
• Realización de Pruebas A/B con Python
Introducción a Bibliotecas de Python: NumPy, Pandas, SciPy
Carga y Preparación de Datos
Análisis Exploratorio de Datos para Pruebas A/B
• Análisis Estadístico en las Pruebas A/B
Estadísticas Descriptivas vs. Inferenciales
Pruebas de Significancia: valor p y Intervalos de Confianza
Tipos de Pruebas Estadísticas: Pruebas t, Pruebas Chi-Cuadrado
• Implementación de Pruebas A/B en Python
Escritura de Código para la Ejecución de Pruebas
Manejo de Inconsistencias y Anomalías en los Datos
Interpretación de Resultados de Pruebas
• Técnicas Avanzadas en las Pruebas A/B
Enfoque del Multi-Armed Bandit
Métodos de Pruebas Secuenciales
Pruebas A/B Bayesianas
• Estudios de Caso y Aplicaciones en el Mundo Real
Optimización de Tasa de Conversión en Comercio Electrónico
Pruebas de Características de Productos
Evaluación de Campañas de Marketing
• Mejores Prácticas y Consideraciones Éticas
Evitar Errores Comunes e Interpretaciones Erróneas
Asegurar Potencia Estadística y Validez
Implicaciones Éticas en la Experimentación
• Herramientas y Recursos para Pruebas A/B
Visión General de Herramientas y Plataformas de la Industria
Bibliotecas de Código Abierto y Recursos Comunitarios
Lecturas Adicionales y Trabajos de Investigación
• Proyecto Final
Diseñar, Realizar y Presentar una Prueba A/B
Revisiones de Pares y Retroalimentación
Discusión y Perspectivas sobre Resultados de Aprendizaje

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Enseñado por

365 Careers and Anastasia K

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Asignaturas

Ciencia de Datos