Каждый из нас регулярно принимает те или иные решения. Оптимальное решение часто не очевидно, а цена ошибки высока. А/B-тесты — это наиболее точный способ выбрать лучший вариант.

А/B-эксперименты используются для проверки эффективности новых лекарств, а также широко распространены в бизнесе. Компании, которые используют А/B-эксперименты, принимают более правильные решения, и это позволяет им опережать конкурентов.

Математическая статистика является основой А/B-тестов. Она предоставляет математически обоснованные критерии для проверки гипотез. Поэтому мы можем быть уверены в правильности результатов.

В результате обучения вы будете способны составлять дизайн эксперимента, оценивать эксперименты с помощью техник А/B-тестирования, включая такие продвинутые, как снижение дисперсии и анализ метрик отношения. Если вы являетесь менеджером, то узнаете полный пайплайн А/B-тестирования, его основные шаги и типичные ошибки, которые допускают люди при проведении А/B-тестов.