Testes A/B e experimentação para analistas de dados

As organizações dependem de decisões orientadas por dados para crescer, e o teste A / B é a principal ferramenta usada para validar novos recursos e estratégias.Entender como executar experimentos controlados é uma habilidade essencial para quem deseja trabalhar em ciência de dados, gerenciamento de produtos ou análise de negócios. Este curso fornece uma base abrangente no ciclo de vida da experimentação, passando da teoria estatística central para a implementação prática e impacto nos negócios.Você aprenderá a ir além da suposição usando uma metodologia rigorosa para medir o efeito das mudanças no comportamento do usuário. O que você vai aprender: - Entenda a terminologia fundamental e os conceitos estatísticos por trás dos experimentos controlados - Calcule os tamanhos amostrais e o poder estatístico necessários para garantir resultados confiáveis e válidos - Desenvolva testes A/B robustos que se alinhem com KPIs de negócios e metas específicas de produtos - Analise dados experimentais usando Python e interprete valores-p e intervalos de confiança - Identificar armadilhas comuns, como efeitos de novidade, viés de seleção e interferência - Explore abordagens modernas, incluindo testes bayesianos e fluxos de trabalho de experimentação automatizados O curso começa com definições básicas e o método científico antes de avançar para a configuração técnica e análise pós-teste.Você lerá todo o processo de execução de um teste em um produto digital, incluindo como avaliar os resultados e comunicar as descobertas às partes interessadas de forma eficaz. Este curso é projetado para aspirantes a cientistas de dados, analistas e gerentes de produto que são novos na experimentação.Não é necessária experiência prévia com testes A / B, embora uma compreensão básica do Python seja útil. Comece a desenvolver as habilidades para liderar a experimentação orientada a dados em qualquer organização.