Математика и A/B тестирование для аналитика данных

Аналитика — это про проверку гипотез, A/B тестирование и расчеты. А для этого нужно иметь крепкий математический фундамент. Поэтому в этом модуле мы максимально простым языком будем рассказывать сложные университетские темы:
• Занятие 1: Введение в статистику.
• Занятие 2: Реализация выборок в Python.
• Решение задачи из Занятия 2: Реализация выборок в Python.
• Занятие 3: Типы переменных.
• Занятие 4: Базовые понятия из математического анализа.
• Занятие 5: Базовые понятия теории вероятностей.
• Занятие 6: Дискретные распределения.
• Занятие 7: Непрерывные распределения.
• Занятие 8: Полезные статистические функции в Python.
• Занятие 9: Описательная статистика. Часть 1.
• Занятие 10: Описательная статистика. Числовые характеристики распределения.
• Занятие 11: Расчет статистических характеристик в Python.
• Занятие 12: Проект по описательной статистике.
• Занятие 13: Нормальное распределение.
• Занятие 14: Закон больших чисел и ЦПТ.
• Разбор задания из Занятия 14.
• Занятие 15: Параметрические точечные методы оценки параметров распределения.
• Разбор заданий из Занятия15.
• Занятие 16: Свойства статистических оценок.
• Разбор заданий из Занятия 16.
• Занятие 17: Доверительные интервалы.
• Занятие 18: Количественная репрезентативность.
• Занятие 19: Проверка статистических гипотез.
• Занятие 20: Проверка гипотез: концепция p-value.
• Занятие 21: Проверка гипотез для одной выборки.
• Разбор задания из Занятия 21.
• Занятие 22: Проверка параметрических гипотез для двух выборок.
• Разбор задания из Занятия 22.
• Занятие 23: Параметрические критерии для двух и более независимых выборок
• Разбор задания из Занятия 23 • Занятие 24: Проверка данных на нормальность.
• Занятие 25: Преобразование данных: приведение к нормальному распределению.
• Занятие 26: Непараметрические критерии для среднего и дисперсии для двух и более независимых выборок.
• Разбор задания из Занятия 26/
• Занятие 27: Непараметрические критерии однородности независимых выборок/
• Занятие 28: Критерии для зависимых выборок.
• Разбор задания из Занятия 28.
• Занятие 29: Как определять зависимость данных.
• Разбор задания из Занятия 29.
• Занятие 30: Анализ качественных данных.
• Разбор задания из Занятия 30.
• Финальный проект по статистике<.br> По итогу прохождения модуля вам предстоит проанализировать коммерческий набор данных, сформулировать набор гипотез и, вооружившись математическими формулами, проверить их.

В этом модуле подробно будем говорить про проведение A/B тестов, формирование выборок и не только. Поговорим про доверительные интервалы, статистические тесты, сэмплирование:
• Глава 1: Что такое эксперименты.
• Глава 2: Приоритезация гипотез.
• Глава 3: Дизайн A/B-теста.
• Глава 4: Проведение АВ-теста.
• Глава 5: Подготовка данных.
• Глава 6: Анализ полученных данных.
• Глава 7: Презентация результатов.
В качестве практической работы вам предстоит спроектировать, провести и проанализировать A/B тест на обновление списка рекламы от партнеров на платформе Marketpele Feed, которая помогает издательствам зарабатывать на рекламе.