Симулятор A/B-тестов: онлайн-курс для аналитиков

Спрос в России

Аналитика данных — одно из самых заметных направлений в цифровой сфере: около миллиона запросов в месяц. За год интерес немного остыл, но он всё ещё втрое опережает Интернет вещей и уступает только гигантам вроде Excel и Статистики.

Тренд за год -41%

Квартальный тренд -4%

Сезонный всплеск +36%

Среднее в месяц (показов) 531039

Пиковый месяц (показов) 724517

Рост за год -35%

Сезонность Октябрь +36%

Спад Падающий

Какие навыки получите после прохождения курса

Проводить A/B-тесты Разрабатывать дизайн онлайн и офлайн экспериментов Проверять гипотезы со сложными метриками Рассчитывать размер выборки и длительность теста Применять методы снижения дисперсии (стратификация, CUPED) Анализировать результаты A/B-тестов Интерпретировать p-value и доверительные интервалы Проводить квазиэксперименты (Diff-in-Diff, Causal Impact) Проектировать автоматизированные системы оценки A/B-тестов Принимать решения о выкате на основе данных

A/B-тестирование

2 модуля3 мес.

От роста CTR до границ эксперимента
Метрики экспериментов
Статистическая неопределённость: язык для шума
Причинность: почему A/B работает
Проверка гипотез: H₀, p‑value, ошибки
Мощность теста, размер выборки и peeking
Статистические критерии на практике
Виды метрик и анализ ratio

Дизайн эксперимента и смещения
Диагностика и доверительные интервалы
Снижение дисперсии: стратификация и CUPED
Параллельные эксперименты и масштаб
Байесовский подход и многорукие бандиты
Когда A/B недостаточно: квазиэксперименты
Сквозной пайплайн: от данных до решения о выкате
Проектирование автоматизированной системы оценки A/B‑тестов с ИИ

Кому подойдёт этот курс

Аналитикам данных

Курс рассчитан на аналитиков уровня middle+, которые уже работают с продуктовыми данными и знают Python.

Продакт-менеджерам

Курс поможет продакт-менеджерам структурировать знания о A/B-тестировании и перейти в продуктовое направление.

Маркетологам

Маркетологи смогут освоить пайплайн проведения экспериментов и общаться с аналитиками на одном языке.

Инженерам по машинному обучению

Инженеры по машинному обучению смогут контролировать процесс проведения A/B-тестов и избегать ошибок.

Какие инструменты изучите

Python Jupyter Notebook Pandas NumPy Matplotlib Seaborn Scipy.stats Statsmodels Cursor

Зарплаты: Аналитик — 2026 год

Аналитик-стажёр 70 000 ₽

Аналитик 130 000 ₽

Ведущий аналитик 160 000 ₽

Руководитель аналитического отдела 215 000 ₽

Сильные и слабые стороны

Сильные стороны5

Практика на реальных и тренажёрных задачах
Охватывает продвинутые методы: CUPED, стратификация, Diff-in-Diff, Causal Impact
Подходит аналитикам middle+, продакт-менеджерам и маркетологам
Выдаётся сертификат при успешном завершении (≥50% баллов)
Есть рассрочка от 4 до 24 месяцев и возврат оплаты за вычетом пройденных уроков

Слабые стороны4

Требуется уровень middle+ и знание Python
Обучение длится 3 месяца, что может быть интенсивным
Сертификат выдаётся только при наборе не менее 50% баллов за все задания
Подходит в первую очередь для тех, кто уже работает с продуктовыми данными

Школа Karpov.Courses

Karpov.Courses — онлайн-провайдер, специализирующийся на обучении в сфере данных и аналитики. В каталоге представлены программы по аналитике данных, машинному обучению, работе с большими данными, аналитике на Power BI, а также направления Python, DevOps, системного анализа и Data Engineering. Обучение проходит дистанционно и рассчитано на разные уровни подготовки — от начинающих до продвинутых специалистов, желающих развить практические навыки в работе с данными.

Все курсы

Помощь в поиске работы

Освоив программу, вы сможете уверенно демонстрировать навыки проведения экспериментов на собеседованиях. Тренажер поможет структурировать знания и подготовит к переходу в продуктовую сферу.

Опытные преподаватели

Курс ведет практик с девятилетним стажем, который руководил аналитикой в крупных российских компаниях и провел более тысячи тестов. Вы получите проверенные индустриальные методики и опыт из первых рук.

Возврат денег за обучение

Обучение можно оплатить в рассрочку на два года, что делает его более доступным. Это удобный способ распределить финансовую нагрузку на длительный период.

Официальные документы после выпуска

После завершения обучения вы получите сертификаты сразу на двух языках — русском и английском. Это позволит подтвердить квалификацию и пополнить портфолио для международных проектов.

Подробную информацию, условия и акции проверяйте на странице онлайн-школы

Перейти

Вопросы и ответы о курсе

Что входит в программу курса?

Программа состоит из двух модулей: основы A/B-тестирования и продвинутые методы с применением на практике. Вы освоите проведение тестов, анализ результатов и использование симулятора для решения бизнес-задач. Материалы подаются через видеолекции и вебинары, с упором на реальные и тренажёрные задания.

Как организован формат обучения?

Обучение проходит полностью онлайн: вы смотрите видеоматериалы, участвуете в вебинарах и выполняете практические задачи на симуляторе. Поддержку оказывают преподаватели-практики из индустрии и кураторы. Заниматься можно из любого региона в удобном темпе, в течение примерно трёх месяцев.

Какой документ я получу после окончания?

По завершении курса выдаётся диплом установленного образца. Школа работает по образовательной лицензии, что подтверждает официальный статус документа. Это может быть полезно для подтверждения ваших навыков работодателю.

Кому подойдёт этот курс?

Курс рассчитан на специалистов в области аналитики, которые хотят улучшить навыки проведения A/B-тестов и повысить эффективность бизнеса. Также он подойдёт Data Science специалистам для расширения компетенций в тестировании и анализе данных, а также тестировщикам и маркетологам, желающим освоить практические инструменты.

Какие требования к уровню подготовки?

Курс ориентирован на уровень Intermediate, поэтому предполагается базовое знакомство с аналитикой или Data Science. Жёстких требований нет, но уверенное владение основами статистики и работы с данными поможет быстрее освоить материал. Школа заявляет, что программа построена так, чтобы вы могли сразу применять знания на практике.

Сколько времени занимает обучение?

Длительность курса составляет около трёх месяцев. Вы можете проходить материалы в удобном темпе, совмещая обучение с работой. Точный график зависит от вашей скорости, но структура программы рассчитана на этот срок.

Помогает ли школа с трудоустройством?

Да, школа помогает выпускникам с поиском работы. Это включает поддержку в подготовке к собеседованиям и контакты с индустрией. Однако конкретные гарантии трудоустройства не заявляются, всё зависит от ваших усилий и рынка.

Есть ли поддержка во время обучения?

На курсе предусмотрена поддержка от преподавателей-практиков и кураторов. Вы можете задавать вопросы по материалам и практическим заданиям, получая обратную связь. Это помогает глубже разобраться в темах и успешно завершить программу. Также доступна оплата в рассрочку, что делает обучение более гибким.

Стоит ли сейчас изучать курс «Симулятор A/B-тестов» от школы Karpov.Courses

Если вы уже работаете с данными, но A/B-тесты для вас — «запустили и молимся», этот курс превратит эксперименты в точный инструмент. Симулятор Karpov.Courses позволяет прокачать навыки на безопасной площадке, а программа Intermediate закрывает пробелы между базовой статистикой и реальными продуктовыми задачами.

Учитесь на симуляторе, а не на живой аудитории

Вместо того чтобы рисковать трафиком и метриками реального продукта, вы тренируетесь на симуляторе, где можно ошибаться без последствий. Это особенно ценно для аналитиков и продакт-менеджеров, которые отвечают за решения на основе экспериментов. Симулятор позволяет увидеть, как разные дизайны экспериментов влияют на результат, и набить руку в диагностике смещений. Вы получаете опыт, который в реальной работе нарабатывается годами, но в безопасной среде.

Проверяете гипотезы без риска для ключевых метрик продукта
Учитесь замечать смещения, которые убивают валидность теста
Пробуете продвинутые методы снижения дисперсии, такие как CUPED

Если вы хотите, чтобы A/B-тесты приносили пользу бизнесу, а не только галочку в отчёте, этот курс даёт именно ту практику, которая нужна. Симулятор и продвинутые методы — это инвестиция в вашу уверенность.

Закрываете пробелы в статистике и причинности

Программа начинается с основ — от границ эксперимента до метрик и статистической неопределённости, но не застревает на теории. Вы разбираете, почему A/B-тест действительно работает, и как отличить корреляцию от причинности. Это особенно важно для маркетологов, которым нужно защищать свои решения перед стейкхолдерами. Вы научитесь говорить на языке данных, а не просто верить в интуицию.

Разбираетесь, когда эксперимент можно останавливать, а когда — нет
Поймете, как доверительные интервалы помогают принимать решения
Учитесь диагностировать проблемы параллельных экспериментов

Готовитесь к масштабированию экспериментов в бизнесе

Курс длится около 3 месяцев и включает вебинары, видео и практические задачи, которые имитируют реальные запросы бизнеса. Вы не просто изучаете методы, а применяете их на симуляторе, что позволяет отработать навык до автоматизма. Для инженеров машинного обучения и аналитиков это способ перейти от разрозненных знаний к системному подходу. Курс окупается уже на первом рабочем проекте, когда вы сможете корректно спроектировать тест.

Практика на симуляторе заменяет месяцы проб и ошибок
Программа Intermediate подходит тем, кто уже знаком с аналитикой
Формат с вебинарами и задачами подходит для совмещения с работой

Этап	Что делаете	Результат
Основы A/B-тестирования	Разбираете метрики и границы эксперимента	Понимаете, когда тест уместен
Статистика и причинность	Учитесь отличать шум от эффекта	Принимаете решения на данных
Продвинутые методы	Применяете CUPED и стратификацию	Снижаете дисперсию и ускоряете тесты
Масштабирование	Работаете с параллельными тестами	Избегаете конфликтов экспериментов

Последние отзывы

4.7Рейтинг школы на основе открытых данных в Яндекс и рейтинговых площадках, включая Darkplay

Чтобы оставить отзыв о курс, войдите через VK или Яндекс — это займёт пару секунд. Мы просим входить, чтобы отзывы были настоящими.

Ф. Яковлев6 октября 2026Отзыв не проверен

Всё по делу, без лишнего

Формат удобный: видео, вебинары, домашка с дедлайнами — дисциплинирует. Понравилось, что много разборов ошибок, сразу видно, где думаешь неправильно. Диплом дал, и знания теперь системные. Рекомендую коллегам.

Karpov.Courses

Анастасия Маслова27 августа 2026Отзыв не проверен

Наконец-то поняла A/B-тесты

Долго искала курс, где объясняют просто и без воды. Здесь именно так! За три месяца научилась и статистику применять, и результаты правильно интерпретировать. Практика на тренажёрах очень помогла — теперь на работе чувствую себя увереннее.

Руслан К.7 сентября 2026Отзыв не проверен

Хороший старт для аналитика

Курс добротный, особенно понравились вебинары — живые примеры из реальных проектов. Иногда хотелось больше разборов домашних заданий, но в целом всё чётко. Диплом получил, уже пару собеседований прошёл.

Агния Попова22 сентября 2026Отзыв не проверен

Практика — огонь

Боялась, что будет скучная теория, но тут всё наоборот. Тренажёры — просто бомба, решаешь задачи как в жизни, а потом сразу видно результат. За три месяца реально прокачалась, уже применяю на своей работе. Очень довольна.

Станислав Коновалов16 сентября 2026Отзыв не проверен

Норм, но для новичков может быть сложно

В целом отличный курс, структура логичная, материалы свежие. Единственное — если совсем не знаком со статистикой, первое время придётся попотеть. Но менторы всегда на связи, так что вытянут. Я доволен результатом.

Наталья Большакова13 сентября 2026Отзыв не проверен

Мой карьерный буст

После этого курса меня заметили на работе — предложили вести проекты с A/B-тестами. Очень благодарна за поддержку с трудоустройством, составили резюме, подсказали, куда лучше откликаться. Учёба была интенсивной, но реально интересной.

Показать ещё отзывы (2)

Все отзывы

Спрос в России

Какие навыки получите после прохождения курса

A/B-тестирование