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Corso A/B Testing con Python - Apprentissaggio Online con Certificato
A/B Testing con Python

A/B Testing con Python

Padroneggiare l'arte e la scienza dell'A/B testing utilizzando Python. Questo corso copre le basi statistiche, la progettazione degli esperimenti e l'…Mostra di più
90 Studenti
Già iscritto

Corso per Livello Intermedio


4 moduli 4 moduli
Ambiente interattivo Ambiente interattivo
18 capitoli 18 capitoli
Assistente AI Assistente AI
18 compiti 18 compiti
Certificato Condivisibile Certificato Condivisibile

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Cosa imparerai

Comprensione dei principi fondamentali e della terminologia dell'A/B testing.
Utilizzo di Python e delle principali librerie per implementare e valutare i test A/B.
Progettazione di esperimenti robusti ed evitamento degli errori comuni.
Visualizzazione e interpretazione degli esiti dei test A/B.
Applicazione di metodi statistici per analizzare i risultati dei test A/B.
Comunicazione dei risultati e presa di decisioni basate sui dati.

Contenuto del corso

Padroneggiare l'arte e la scienza dell'A/B testing utilizzando Python. Questo corso copre le basi statistiche, la progettazione degli esperimenti e l'implementazione pratica dei test A/B, con…
Esplora gli elementi essenziali dell'A/B testing — dalla terminologia di base e il metodo scientifico ai flussi di lavoro pratici utilizzati nella tecnologia e nel marketing. Questa sezione fornisce una base completa, includendo il contesto storico, la motivazione alla base della sperimentazione e il vocabolario essenziale necessario per una comunicazione efficace in ambienti guidati dai dati.
Padroneggia le competenze necessarie per progettare test A/B robusti: dalla formulazione delle ipotesi e randomizzazione al calcolo della dimensione del campione e selezione delle metriche. Questa sezione copre in dettaglio la creazione delle ipotesi, la randomizzazione, la determinazione della dimensione del campione e la selezione delle metriche, con esempi pratici ed esercitazioni applicate.
Approfondisci i concetti statistici che sono alla base dell'A/B testing, inclusi significatività, p-value, tipi di errore e intervalli di confidenza. Questa sezione offre spiegazioni dettagliate, esempi pratici di codice ed esercizi interattivi per consolidare la tua comprensione.
Approfondimento dei fondamenti dell'analisi pratica dei test A/B: simulazione dei dati, interpretazione dei risultati, creazione di visualizzazioni efficaci e comunicazione dei risultati agli stakeholder. Apprendimento di tecniche per comunicare efficacemente i risultati, realizzare visualizzazioni coinvolgenti ed evitare errori comuni nell'interpretazione.
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The learning was progressive and made it easy to follow along and make progress. I could feel my skills increasing and building on each other as the course went along.

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As I went through the first course of the Python track, I liked the way the course was lay out (in easy and digestible modules) with little exercises at the end of each concept.

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