Pruebas A/B en Python

Resumen

Learn How To Define, Start, And Analyze The Results Of An A/B Test. Improve Business Performance Through A/B Testing What you'll learn:

How to use A/B tests to improve business performanceDefine A/B testsStart A/B testsAnalyze the results of A/B testsMeasure the success of A/B testsHow to define a hypothesisDesign tracking for the metricsHow to prepare for a data science interview (when you get asked about A/B tests)How to design A/B tests for digital productsAdvanced considerations when you run multiple A/B tests at the same time A/B testing is a tool that helps companies make reliable decisions based on data.This is one of the fundamental skills you need to land a job as a data scientist or data analyst.Do you want to become a data scientist or a data analyst?If you do, this is the perfect course for you!Your instructor Anastasia is a senior data scientist working at a Stockholm-based music streaming startup.

She has earned two Master's degrees in Business Intelligence and Computer Science, and grown from a recent graduate to a Senior role in just 3 years. Anastasia has performed a significant number of A/B tests for large tech companies with hundreds of millions monthly users.By taking this course, you will learn how to:

· Define an A/B test· Start an A/B test· Analyse the results of an A/B test on your ownAlong your learning journey Anastasia will walk you through an A/B testing process for a fictional company with a digital product.

This case study unfolds throughout the course and touches on everything from the very beginning of the A/B testing process to the very end including some advanced considerations. Moreover, Anastasia takes some time to share with you her advice on how to prepare for the questions on the A/B test interview for a data scientist or data analyst position.One strong point of differentiation from statistical textbooks and theoretical trainings is that the A/B Testing in Python course will teach you how to design A/B tests for digital products that have millions or hundreds of millions of users.

It is a rare overview of the A/B testing process from a business, technical, and data analysis perspective.This is the perfect course for you if you are:

- a data science student who wants to learn one of the fundamental skills needed on the job- junior data scientists with no experience with A/B testing- software developers and product managers who want to learn how to run A/B tests in their company to improve the product they are buildingYou will learn an invaluable skill that can transform a company’s business (and your career along the way).So, what are you waiting for?Click the ‘Buy now’ button and let’s begin this journey today!

Programa

• 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

---

Impartido por

365 Careers and Anastasia K

---

Materias

Data Science