Аналитика данных · A/B · Python · Bayes · на английском
Обзор курса Lazy Programmer Inc.
Это продвинутая англоязычная специализация по A/B-тестированию, вероятностным моделям и адаптивному выбору вариантов. Lazy Programmer сравнивает частотный и байесовский подходы и рассматривает алгоритмы многоруких бандитов. Программа не рассчитана на первый шаг в аналитике: заранее нужны Python с NumPy и понимание распределений вероятности. Название Machine Learning здесь не означает общий вводный курс обо всех ML-методах.
RusUdemyПомогаем оформить выбранный курс в личном аккаунте Udemy — без общих аккаунтов и предоплаты.Подробнее
Продвинутые экспериментыLazy Programmer Inc. · английский язык · обновление сентябрь 2026
Аналитикам и техническим специалистам с Python и статистической базой, которым важна реализация методов, а не только работа в готовом сервисе.
Нужны Python с NumPy и основы вероятностей: условные распределения, непрерывные и дискретные случайные величины, PDF, PMF и CDF. Это не входной курс для полного новичка.
Реализации классических тестов и адаптивных стратегий epsilon-greedy, UCB1 и Thompson Sampling; сравнение поведения на симулированных данных.
Курс математически требователен и не заменяет весь процесс продуктового эксперимента: проверку трекинга, единицу рандомизации, защитные метрики и бизнес-решение. Алгоритмы bandit и обычный фиксированный A/B-тест имеют разные задачи и правила интерпретации. Для математической практики нужно отдельное совместимое Python-окружение с NumPy, SciPy и Matplotlib. Инструменты доступны на Windows, macOS и Linux, но установка зависит от версии Python и материалов автора. Старые приложения с Theano/TensorFlow не следует принимать за обязательный современный стек A/B-тестирования.
Результат эксперимента начинается с дизайна, а не с запуска статистической функции. Нужно определить единицу наблюдения, основной показатель и правило принятия решения. Курс уместен, когда вы хотите понимать вероятностную аргументацию и самостоятельно реализовывать сравнение подходов. Учебная симуляция помогает исследовать поведение метода, но не заменяет проверку распределения трафика, качества событий и ограничений реального продукта.
Это редакционные упражнения для самопроверки, не дополнительные уроки или обещание проверки работ преподавателем. Используйте открытые или синтетические данные и не публикуйте закрытые учебные материалы.
Опишите учебный эксперимент до генерации данных: кто попадает в группы, что измеряется и по какому правилу принимается решение. Отдельно зафиксируйте допустимый риск ошибки и ограничения. Не меняйте главный показатель после просмотра удобного результата.
Создайте повторяемую симуляцию с одинаковыми вероятностями для двух вариантов. Повторите её много раз и посмотрите на распределение решений, а не на один удачный запуск. Сравните наблюдаемую ошибку с правилом, которое вы выбрали заранее.
Для маленького синтетического набора сравните два разумных априорных распределения и покажите, как меняется результат. Затем увеличьте объём данных. Подпишите предположения: байесовский расчёт не должен выглядеть как число, полученное без модели.
Сравните фиксированное распределение вариантов и адаптивный алгоритм в учебной симуляции. Покажите накопленное вознаграждение и то, как распределялись наблюдения. Объясните, почему максимизация результата во время опыта и оценка эффекта — не одна и та же задача.
Курс связывает повторение вероятностей, классическое сравнение групп и байесовскую аргументацию с реализацией на Python. Адаптивные алгоритмы рассматриваются как отдельная постановка задачи. Не переносите правило остановки одного метода на другой без понимания предпосылок.
На дату проверки в карточке Udemy: 12 разделов, 80 лекций, 10 ч 26 мин материалов по Udemy. Это указанная платформой длительность материалов, а не срок освоения профессии. На настройку среды, задания, самостоятельные расчёты и разбор ошибок потребуется дополнительное время. Темы ниже сгруппированы редакцией; точное оглавление доступно на Udemy.
Сначала воспроизведите методы на синтетических данных с заранее известными условиями. После этого разберите один экспериментальный дизайн и его ограничения. Реальные продуктовые решения требуют проверки данных и согласованного плана, а не только кода из урока.
Постановка A/B-задачи и повторение теории вероятностей
Классическое A/B-тестирование и статистические критерии
Проблема explore–exploit и epsilon-greedy
Оптимистическая инициализация и UCB1
Байесовские bandit-алгоритмы и Thompson Sampling
Расширения, упражнения и сравнение поведения стратегий
Подготовка Python-окружения и дополнительные материалы
Посмотрите открытый фрагмент и объясните своими словами, что сравнивают и какое предположение проверяют. Не смешивайте significance, probability и effect size. Запишите рядом с термином собственный пример: перевод статистического слова без понимания модели может изменить смысл вывода. Практикуйте небольшие симуляции и проверяйте их поведение при отсутствии эффекта.
Как проходить курсы Udemy на английскомЯзык исходного курса — английский. Субтитры и автоматический перевод проверяйте в меню CC на Udemy. Русский обзор и переведённое название не означают русскую озвучку.
Когда программа вам подходитПришлите ссылку на выбранную программу. Уточним текущую стоимость и поможем оформить её в вашем личном аккаунте Udemy. Материалы и прогресс останутся у вас.
Курс появляется в вашей личной библиотеке на Udemy. Никаких пиратских копий, общих аккаунтов или «серых» схем.
Вы оплачиваете покупку только после того, как курс появился в вашем аккаунте Udemy.
Обычно от первого сообщения до появления курса в аккаунте проходит около 10 минут.
В Telegram отвечает живой человек: можно задать вопрос и получить качественную поддержку по покупке.
Сначала согласуем курс и условия. Без общих аккаунтов и предоплаты.
Опыт работы с сервисом
