A/B Testing e Sperimentazione per Analisti di Dati

Le organizzazioni si affidano a decisioni basate sui dati per crescere, e l'A/B testing è lo strumento principale utilizzato per convalidare nuove funzionalità e strategie. Comprendere come condurre esperimenti controllati è una competenza essenziale per chiunque desideri lavorare nella scienza dei dati, nella gestione dei prodotti o nell'analisi aziendale. Questo corso fornisce una base completa nel ciclo di vita della sperimentazione, passando dalla teoria statistica fondamentale all'implementazione pratica e all'impatto aziendale. Imparerai come andare oltre le congetture utilizzando una metodologia rigorosa per misurare l'effetto dei cambiamenti sul comportamento degli utenti. Cosa imparerai: - Comprendere la terminologia fondamentale e i concetti statistici alla base degli esperimenti controllati - Calcolare le dimensioni del campione richieste e la potenza statistica per garantire risultati affidabili e validi - Progettare robusti test A/B che si allineano con i KPI aziendali e gli obiettivi specifici del prodotto - Analizzare i dati sperimentali usando Python e interpretare i p-value e gli intervalli di confidenza - Identificare le insidie comuni come gli effetti di novità, il bias di selezione e l'interferenza - Esplorare approcci moderni inclusi il Bayesian testing e i flussi di lavoro di sperimentazione automatizzata Il corso inizia con le definizioni fondamentali e il metodo scientifico prima di passare alla configurazione tecnica e all'analisi post-test. Esaminerai l'intero processo di esecuzione di un test su un prodotto digitale, inclusa la valutazione dei risultati e la comunicazione efficace dei risultati agli stakeholder. Questo corso è progettato per aspiranti data scientist, analisti e product manager che sono nuovi alla sperimentazione. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con l'A/B testing, anche se una conoscenza di base di Python è utile. Inizia a sviluppare le competenze per guidare la sperimentazione basata sui dati in qualsiasi organizzazione.