Tests A/B en Python

Aperçu

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!

Programme

• Introduction aux tests A/B
Définition et objectifs
Contexte historique et applications
Importance dans la prise de décision basée sur les données
• Concepts fondamentaux des tests A/B
Groupes de contrôle et de traitement
Randomisation et réduction des biais
Principales métriques et indicateurs de performance (KPIs)
• Conception d'un test A/B
Formulation d'hypothèses
Détermination de la taille de l'échantillon
Considérations sur la durée du test et le temps d'exécution
• Réalisation de tests A/B avec Python
Introduction aux bibliothèques Python : NumPy, Pandas, SciPy
Chargement et préparation des données
Analyse exploratoire des données pour les tests A/B
• Analyse statistique dans les tests A/B
Statistiques descriptives vs. inférentielles
Test de signification : p-value et intervalles de confiance
Types de tests statistiques : tests t, tests du chi-carré
• Implémentation de tests A/B en Python
Écriture de code pour l'exécution des tests
Gestion des incohérences et anomalies de données
Interprétation des résultats des tests
• Techniques avancées dans les tests A/B
Approche du bandit à plusieurs bras
Méthodes de test séquentielles
Test A/B bayésien
• Études de cas et applications réelles
E-commerce et optimisation des taux de conversion
Test de fonctionnalités produit
Évaluation de campagnes marketing
• Meilleures pratiques et considérations éthiques
Éviter les pièges courants et les erreurs d'interprétation
Assurer la puissance statistique et la validité
Implications éthiques dans l'expérimentation
• Outils et ressources pour les tests A/B
Aperçu des outils et plateformes de l'industrie
Bibliothèques open-source et ressources communautaires
Lectures supplémentaires et articles de recherche
• Projet final
Concevoir, réaliser et présenter un test A/B
Critiques par les pairs et retours
Discussion et perspectives sur les résultats d'apprentissage

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Enseigné par

365 Careers and Anastasia K

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Matières

Data Science