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Data Science 601 – AB Test:从入门到精通

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数据科学单元2:实验设计

Previously known as Data Science Course Unit 2 – AB Test/Experimental Design

虽然很多人都在大学学过统计,或者但是工业界如何运用统计推断来判断产品的决策对公司最终有利?

熟练掌握AB实验,可以说是数据科学家日常工作基础技能书的一个重要分支,近年来所有的知名科技公司都已经将AB实验广泛的运用在各种各样的决策场景,从营销策略,补贴计划,到前端设计,到机器学习模型的比较。

市面虽然有一些比较简单的AB实验课程,但是并没有一套完整的概述,从基础入门到高级和复杂场景的应用。在这门课里,业界工作多年的资深科学家小K老师,高信息量的讲述了AB实验如何从概率统计出发,到工业应用场景落地,做实验的Pvalue仅仅是很小的一步,小K老师参与过多家大公司的实验平台构架设计和搭建,带你从系统平台,到可靠的数据收集,到大规模而且可信度分析,到社交网络和多方市场的复杂场景,方方面面都需要结合业务场景和技术限制来考虑。

学完这门课不仅能让你轻松应对多种行业实际会面对的实验设计和分析问题,也可以开阔思路,展示数据科学在分析(analytics)之外,更靠近科学的一面。你会深入浅出的了解什么是Causal inference, 什么是实验 designed experiments
- 为什么需要确定决定标准OEC,
- 实验需要用到的基础概率和统计
- 经典实验,计算正确的数据,得到正确的结论,讲一个动听的故事
- 中级实验,multiple testing; tiered metrics; what the CLT & handling violated assumptions
- 高级实验,sequential test; multi-armed bandit; network and marketplace; variance reduction
- 选修:工业级别AB实验平台,如何做超大数据量,并且结果可信的实验

所需基础:Probability, Solid Statistics background,最好上过inference课程

课程难度:Intermediate to Advanced

课程内容:

0. Causal inference, designed experiments, OEC, basic prob & stats
1. Classic AB: conversion / revenue, doing the right math, telling the right story
2. Intermediate AB: multiple testing; tiered metrics; what the CLT & handling violated assumptions
3. Advanced AB: sequential test; multi-armed bandit; network and marketplace; variance reduction
4. Industry scale AB testing platforms: trustworthy experiments at scale [optional]

实战例子:
课程当中会给出大量工业界一线公司的工作实例。

授课老师介绍:

小K@一亩三分地

Top常春藤大学博士,十几年工业界经历。工作之余,教过研究生课程。

拿过几乎所有一线IT公司和多家热门startup/pre-ipo资深技术岗位(比如Staff Data Scientist)或管理岗位offer。参与过多家大公司的实验平台构架设计和搭建。

小K也是一亩三分地管理员。她常年在地里分享数科学习经验,也指导过很多人的求职,相信泡在地里的同学对“小K”很熟悉。

比如,从2013年一直更新的《Data Scientist 炼成记录》
http://www.1point3acres.com/bbs/thread-76429-1-1.html

在地里得到的是这样的好评:
zan

被1228人收藏
shoucang

pingfen

来,让小K带你学习如何做AB Test。

免费试听:

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Course Materials

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DS601 Lession 2

DS601 Lesson 3

DS601 Lesson 4