от — ₽/мес-46%

Освоение статистики и методов A/B-тестирования для анализа данных — онлайн-курс от brunoyamcom

Стажировка

Статистика и A/B-тестирование

Name: Статистика и A/B-тестирование
Price: 19900 RUB
Availability: InStock
Rating: 5 (2 reviews)

О курсе

Читать 2 мин

Освоение методов объективной оценки изменений в продукте или рекламной кампании является краеугольным камнем для специалистов, работающих с данными. Данная программа от школы brunoyamcom " class="text-primary-500 font-medium hover:underline">brunoyamcom создана для аналитиков и маркетологов, которые…

Обновлено: март 2026 г.Редакция Kursarium

Начать бесплатно

Кому подойдёт

Маркетолог без аналитики

Научится проверять гипотезы и принимать решения на основе данных, что критически важно для роста в digital-маркетинге.

Начинающий аналитик данных

Получит фундаментальные навыки статистики и проведения экспериментов, необходимые для старта в профессии аналитика.

Продуктовый менеджер

Освоит методологию A/B-тестирования для оценки эффективности новых функций и улучшения пользовательского опыта.

Специалист, ищущий работу

Повысит свою конкурентоспособность на рынке труда, получив востребованные навыки в аналитике и помощь с трудоустройством.

Что вы получите

Стажировка: Стажировка для практики A/B-тестирования.

Плюсы и минусы

Достоинства

✓Помощь с трудоустройством после завершения курса

Недостатки

✗Нет информации о практике и менторстве в рамках курса

* На основе характеристик курса

Зарплата аналитика данных в 2026 году

Растущий спрос

33 048+

вакансий

120 060 ₽

средняя

225 000 ₽

максимум

Москва: 139 600• СПб: 130 500

Москва

139 600 ₽

Санкт-Петербург

130 500 ₽

Регионы

103 255 ₽

Рост зарплаты по опыту

1 год

70 470 ₽

2 года

100 000 ₽

3 года

160 000 ₽

Спрос на специалистов по A/B-тестированию и статистическому анализу данных продолжит расти в 2026 году из-за увеличения объемов данных и потребности в data-driven решениях в бизнесе.

«Опыт работы в роли аналитика данных на уровне middle (от 3 лет). Глубокое знание SQL (MySQL, ClickHouse). Опыт работы с...»

Вакансии «Аналитик данных» на hh.ru

Текущая зарплата68 000 ₽

После курса120 060 ₽

Прирост: +52 060 ₽/мес · Окупится за ~0.4 месяцев

Выгода за год: +604 820 ₽

По данным hh.ru, 2026 г. Фактический доход зависит от опыта, региона и компании.

О школе brunoyamcom

Факты об онлайн-школе «brunoyamcom» не найдены.

Школа «brunoyamcom» работает в среднем ценовом сегменте и предлагает обучение по различным направлениям, включая Аналитику. В рамках этого направления доступен курс «Статистика и A/B-тестирование».

Программа курса ориентирована на изучение статистических методов и их практического применения для проведения A/B-тестов. Обучение построено на работе с реальными данными и кейсами из области аналитики.

69 курсов в каталоге

Преимущества школы

Практические кейсы — Разбор реальных A/B-тестов из маркетинга и аналитики для применения статистических методов.

Ориентация на результат — Методика фокусируется на интерпретации данных для принятия бизнес-решений.

Прикладная направленность — Обучение через решение задач анализа, характерных для digital-среды.

Структурированная подача — Поэтапное освоение статистики от основ до применения в тестировании гипотез.

Вопросы и ответы

Для практической работы с A/B-тестированием достаточно понимания базовой статистики, теории вероятностей и основных распределений, а не углублённой высшей математики. Курс «Статистика и A/B-тестирование» от brunoyamcom как раз фокусируется на прикладных аспектах, которые используются в реальных бизнес-задачах для анализа метрик и принятия решений.

Результатам A/B-теста на малой выборке доверять нельзя, так как это приводит к большой погрешности и ложным выводам. В курсе подробно разбираются методы определения достаточного размера выборки, проверки статистической значимости и использование Bootstrap для работы с данными, чтобы ваши эксперименты были достоверными.

Bootstrap — это компьютерный метод ресэмплинга, который позволяет оценивать параметры распределения и строить доверительные интервалы без строгих предположений о виде распределения данных, в отличие от классических параметрических тестов. Его особенно полезно применять для анализа нестандартных метрик или когда данные не подчиняются нормальному распределению.

Ключевые ошибки — это неправильный расчёт длительности теста, игнорирование сезонности, одновременный запуск множества изменений (эффект взаимодействия) и преждевременная остановка теста при появлении ранних «значимых» результатов. Курс учит проектировать эксперименты, избегая этих ловушек, чтобы принимать data-driven решения, реально растущие выручку.

Да, специалист по A/B-тестированию — это отдельная востребованная роль в продуктах, маркетинге и аналитике, где ключевым является умение правильно ставить эксперименты и интерпретировать их результаты. Глубокие знания в машинном обучении или Big Data для этой позиции часто не требуются, что делает навык статистики и дизайна экспериментов мощным и самодостаточным инструментом для карьеры.