Tests A/B en Python

Aperçu

Apprenez à définir, démarrer et analyser les résultats d'un test A/B. Améliorez les performances de votre entreprise grâce aux tests A/B Ce que vous apprendrez :

Comment utiliser les tests A/B pour améliorer les performances d'une entrepriseDéfinir les tests A/BDémarrer les tests A/BAnalyser les résultats des tests A/BMesurer le succès des tests A/BComment définir une hypothèseConcevoir le suivi des métriquesComment se préparer à un entretien en sciences des données (lorsque vous êtes interrogé sur les tests A/B)Comment concevoir des tests A/B pour des produits numériquesConsidérations avancées lors de la réalisation de plusieurs tests A/B en même temps Les tests A/B sont un outil qui aide les entreprises à prendre des décisions fiables basées sur des données.C'est l'une des compétences fondamentales dont vous avez besoin pour décrocher un emploi de data scientist ou d'analyste de données.

Voulez-vous devenir data scientist ou analyste de données ? Si c'est le cas, ce cours est parfait pour vous !Votre instructrice, Anastasia, est une data scientist senior travaillant dans une startup de streaming musical basée à Stockholm.

Elle a obtenu deux Masters en Intelligence d'Affaires et en Informatique, et est passée de jeune diplômée à un poste de Senior en seulement 3 ans. Anastasia a réalisé un nombre significatif de tests A/B pour de grandes entreprises technologiques comptant des centaines de millions d'utilisateurs mensuels.En suivant ce cours, vous apprendrez à :

· Définir un test A/B· Démarrer un test A/B· Analyser les résultats d'un test A/B par vous-mêmeTout au long de votre parcours d'apprentissage, Anastasia vous guidera à travers un processus de test A/B pour une entreprise fictive avec un produit numérique.

Cette étude de cas se déroule tout au long du cours et aborde tout, du tout début du processus de test A/B à la fin, y compris certaines considérations avancées. De plus, Anastasia prendra le temps de partager avec vous ses conseils sur la façon de se préparer aux questions sur le test A/B lors d'un entretien pour un poste de data scientist ou d'analyste de données.Un point fort de différenciation par rapport aux manuels statistiques et formations théoriques est que le cours de Testing A/B en Python vous apprendra à concevoir des tests A/B pour des produits numériques qui comptent des millions ou des centaines de millions d'utilisateurs.

C'est un aperçu rare du processus de test A/B du point de vue commercial, technique et analytique des données.Ce cours est parfait pour vous si vous êtes :

- un étudiant en sciences des données qui souhaite apprendre l'une des compétences fondamentales nécessaires au travail - un data scientist junior sans expérience avec les tests A/B - des développeurs de logiciels et des chefs de produits qui souhaitent apprendre à réaliser des tests A/B dans leur entreprise pour améliorer le produit qu'ils construisentVous apprendrez une compétence inestimable qui peut transformer le business d'une entreprise (et votre carrière en chemin). Alors, qu'attendez-vous ?Cliquez sur le bouton « Acheter maintenant » et commençons ce voyage dès aujourd'hui !

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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Sujets

Science des données