Практика и помощь в карьере для аналитика данных от KARPOV.COURSES

Смотреть курс на KARPOV.COURSES
Дешевле на 7% с промокодом

Полная стоимость

60 320 ₽/курс 52 000 ₽/курс
-13%

Минимальный платеж в месяц

5 027 ₽/мес

Длительность

Длительность:

2 месяца

Дата начала

Дата начала:

18 авг.
Дешевле на 7% с промокодом
Смотреть курс на KARPOV.COURSES

Для кого

Курс подойдет аналитикам, маркетологам, продуктологам и дата-сайентистам, которые хотят глубже разобраться в проведении A/B-тестов, научиться грамотно интерпретировать результаты и избежать распространённых ошибок в тестировании.

Чему научитесь

Участники научатся планировать A/B-тесты, формулировать гипотезы, рассчитывать размер выборки, проводить тесты в симуляторе, использовать бутстрэп и нормальное приближение, анализировать результаты с учетом статистической значимости и рисков.

Программа обучения

- Как работает симулятор
- Планирование A/B-тестов
- Оценка результатов
- Статистическая значимость
- Ошибки первого и второго рода
- Бутстрэп
- Использование нормального приближения
- Как улучшить процессы тестирования
- Разбор кейсов и практикум

Формат обучения

Обучение проходит онлайн. Формат включает видеоуроки, интерактивные симуляции, практические задания и подробные объяснения. Предусмотрен доступ к симулятору A/B-тестирования для тренировки навыков.

Пункты для резюме

Опыт проведения A/B-тестов, знание методов оценки результатов экспериментов, навык применения бутстрэпа и нормального приближения, умение рассчитывать выборку и интерпретировать результаты, работа с симуляцией и статистической аналитикой.

Бонусы и подарки

Студент получает доступ к симулятору и телеграм-чату с участниками и командой, а также скидки на другие курсы платформы.

Сертификат/Диплом

Предусмотрен сертификат от Karpov.Courses при успешном завершении курса и выполнении заданий.

О курсе

Все курсы "KARPOV.COURSES"
Отзывы о KARPOV.COURSES
4.70
5.0 5
Марина Лукашевич,

С нуля получила интересную профессию

На данный момент заканчиваю курс с чувством выполненного долга и гордости за себя, что смогла и не бросила на полпути) До этого я вообще не сталкивалась с программированием и сейчас не сказать что прям совсем профи. Впереди еще много самостоятельных поисков и изучений.
Если вы, как и я идете на курс с нуля, то будьте готовы к большой самостоятельной работе и имейте достаточно времени. Да, на курсе расскажут основы, азы, но для полного понимания информации нужно гораздо больше. И даже лучше, что курс короткий (5 месяцев), в отличие от других (9-12 месяцев), так как самостоятельное изучение считай практика.

Про ребят, которые проводят курс и группу поддержки могу сказать только положительное. Лекторы интересные и в доступной форме объясняют основы. Особенно сам Анатолий Карпов, прирожденный учитель) Группа поддержки в discord тоже молодцы, всегда на связи, в выходные дни тоже до позднего времени, до 23.00. Отвечают в течении 3-7 минут развернуто и терпеливо)) Спасибо им

Да, были и слезы и ощущения, что куда я лезу в такое сложное вот это вот все, но упорство и желание заставляли идти вперед) и я бесконечно этому рада)
Впереди открыты двери в большой, крутой и безумно интересный мир IT
Hello, World!)))

Ответить

next0 комментариев

 
5.0 5
Иван,

Опыт прохождения курсов

Понравилось учиться на курсах у Карпова. Хорошо проработан Python, SQL. Лучше всех реализована статистика. Улучшить стоит API Python, Airflow. В качестве BI систем рассказывают про Tableu. В целом по хардам знаний достаточно, чтобы зайти на стажера, джуна. Самое главное, что курсы реально объясняют материал с полного нуля, если у вас нет опыта, то вы сможете научиться с любого уровня. Также вы учитесь сами находить информацию, правильно гуглить - это поможет вам везде. В итоге сейчас почти год работаю аналитиком данных, доволен результатом.

Ответить

next0 комментариев

 
5.0 5
Артём,

Симулятор работы, но есть один нюанс.....

Перед тем как начать свое обучение, я хотел укрепить и разнообразить свои навыки в области ML. Могу с уверенностью сказать, что мои ожидания полностью оправдались.

Благодаря крутой экосистеме симулятора получилось порешать задачки на всех этапах разработки ML-системы, а также попробовать себя в разных сферах(matching, NLP, RecSys, uplift). Очень порадовало, что каждый месяц появляются новые задачи, а у студентов есть возможность предложить свою задачу, и если другие студенты за нее проголосуют, то команда возьмет ее в разработку.

Поддержка была всегда оперативной + всегда можно написать в чат за помощью, где студенты, вместе с авторами симулятора, готовы помочь.

Я однозначно рекомендую этот симулятор всем, кто хочет закрепить, улучшить и разнообразить свои навыки в области машинного обучения. Однако стоит быть готовым к тому, что вам придется решать многие задачи самостоятельно. Это не тот тип курсов, где вас будут "вести за руку" от начала до конца, ведь именно в самостоятельности фишка симулятора, прямо как на обычной работе.

Ответить

next0 комментариев