ТОП-10 рекомендуемых онлайн-курсов по A/B-тестированию 2025 года

[ProductStar] A/B-тестирование

Стоимость: 34 900 руб.

Длительность обучения: 2 месяца

Уровень сложности: Для продвинутых

Сайт: https://productstar.ru/analytics-mini-course-ab

Этот интенсивный онлайн-курс предлагает углубленное изучение A/B-тестирования - популярного аналитического инструмента, широко применяемого в продуктовой разработке и других областях. За два месяца участники получат необходимые знания и практический опыт для уверенного проведения A/B-тестов.

Для кого подходит курс:

• Специалисты, желающие улучшить свои навыки в A/B-тестировании
• Продакт-менеджеры, аналитики и другие профессионалы, работающие с данными
• Те, кто хочет точечно прокачать свои навыки в этой области

Особенности обучения:

• Комфортный темп обучения, который студент выбирает самостоятельно
• Практические задания на основе реальных кейсов от спикеров
• 70% обучения составляет практика
• Сопровождение ментором на протяжении всего курса

Программа обучения:

1. Проверка гипотез и поиск точек роста с помощью A/B-тестирования
2. Основы математической статистики для A/B-тестирования
3. Статистический тест для оценки результатов A/B-эксперимента
4. Цель и метрики A/B-теста
5. Практическая реализация A/B-теста
6. Продвинутые методики тестирования
7. Инструменты для A/B-тестирования

Чему научит курс:

• Применять A/B-тестирование для проверки гипотез и поиска точек роста
• Понимать основы математической статистики
• Анализировать корректность собранных данных
• Разбираться в нюансах A/B-тестов на прикладных рабочих кейсах
• Работать с необходимыми инструментами для A/B-тестирования
• Подготавливать данные для A/B-тестов и анализировать результаты

Формат обучения:

• Онлайн-обучение через видеоуроки на обучающей платформе
• Выполнение домашних заданий на основе реальных кейсов
• Защита финального проекта перед комиссией
• Получение электронного сертификата об успешном прохождении курса

[Яндекс Практикум] Основы статистики и A/B-тестирования

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://practicum.yandex.ru/statistics-basic

Бесплатный курс предлагает изучение статистики для решения рабочих задач и проведения корректных исследований. Программа курса разработана опытными аналитиками, которые объясняют сложные понятия простыми словами. Вы освоите алгоритм проведения A/B-тестов и проверки гипотез, решите более 150 практических задач и поработаете в проекте-симуляторе.

Кому подойдет этот курс:

• Тем, кто хочет стать специалистом по анализу данных и нуждается в основах статистики для дальнейшего обучения.
• Тем, кто уже работает в сфере анализа данных и хочет освежить знания и закрепить их на практике.
• Любым другим специалистам (маркетологам, разработчикам и т.д.), которые хотят увереннее работать с данными.

Чему вы научитесь:

• Разбираться в основных понятиях статистики: среднее и дисперсия, медиана и квантиль, ковариация и корреляция, генеральная совокупность, нормальное распределение и ЦПТ, уровень значимости и p-value, A/B-тест и требуемый объём групп, MDE и мощность теста.
• Использовать статистику в анализе данных: для оценки взаимодействия между признаками, для проверки продуктовых гипотез, для проведения и анализа A/B-тестов.

Особенности обучения:

• Удобный темп обучения, позволяющий совмещать учебу с другими делами.
• Бессрочный доступ к теории и конспектам курса.
• Обучение проходит в формате изучения наглядной теории, закрепления знаний с помощью задач с автоматической проверкой и отработкой навыков в симуляторе.
• Доступ к чату с другими студентами для обсуждения теории, задач и обмена материалами.

Инструменты, которые вы изучите:

• A/B-тестирование
• Проверка гипотез
• Статистические методы анализа данных

[Нетология] UX-исследования

Стоимость: 61 985 руб.

Дата начала: 6 марта 2025

Длительность обучения: 3 месяца

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://netology.ru/programs/ux-analytics

Исследования помогают бизнесу принимать правильные и эффективные решения. Анализ рынка и потребностей аудитории — точки опоры при работе с продуктом. Такой подход позволяет определить актуальность MVP ещё до запуска и улучшить пользовательский опыт уже существующего. Результат — оптимизация расходов и рост конверсии. В ходе обучения вы на практике пройдёте ключевые этапы: от брифования заказчика и составления гипотезы до проведения исследований и формирования выводов.

Для кого этот курс:

• Веб- и UX-дизайнерам, проектировщикам (разберутся как улучшить взаимодействие пользователя с интерфейсами)
• Продакт-менеджерам и владельцам продукта (узнают как решить проблему пользователей и бизнеса с помощью исследований)
• Стартаперам и предпринимателям (поймут какой продукт выбрать для конкретного рынка и на чём стоит сфокусироваться)

Чему вы научитесь:

• Анализировать существующий или будущий проект
• Выявлять проблемы бизнеса и соотносить их с проблемами целевой аудитории
• Исследовать поведение пользователей
• Выявлять сегменты и потребности клиентов, оформлять данные во фреймворки
• Использовать инструменты UX-исследователя
• Подбирать связки количественных и качественных методов, визуализировать опыт клиента с помощью инструмента Customer Journey Map
• Проводить A/B-тесты и юзабилити-исследования
• Определять задачу и формулировать гипотезу, запускать тесты и анализировать результаты

Особенности обучения:

Лекции в записи, вебинары, лонгриды, задания с проверкой. На основе анализа реальных сайтов. Вы получите удостоверение о повышении квалификации.

Формат обучения:

• Вебинары с экспертами в прямом эфире — не более 2 раз в неделю с 18:00 МСК
• На лекции и практические задания понадобится 8–10 часов в неделю
• Записи вебинаров, квизы, лонгриды и другие полезные материалы хранятся в личном кабинете
• На курсе вас ждёт 30% теории и 70% практики

Программа обучения — 3 месяца:

22 часа теории и 43 час практики. Чтобы программа соответствовала запросам рынка труда, мы проводим 3 этапа исследований.

Блок 1. Первые шаги в UX:

9 часов теории, 12 часов практики. Научитесь сегментировать целевую аудиторию и брифовать заказчика для выявления потребностей бизнеса. Создадите ценностное предложение и сформулируете гипотезы по продукту. Проведёте мобильное тестирование сайта. Результат: Разберётесь, кто пользователь вашего продукта. Это поможет правильно определять выборку респондентов для дальнейших исследований.

Блок 2. Качественные и количественные исследования:

9 часов теории, 15 часов практики. Научитесь формулировать гипотезы, выбирать их и тестировать. Сможете визуализировать опыт клиента с помощью Customer Journey Map. Результат: Выберите нужный тип исследования или их совокупность для проверки гипотезы в зависимости от задачи. Пропишете сценарий и вопросы для исследования и сделаете выводы.

Блок 3. Исследования: от аналитики до результатов:

5 часов теории, 1 час практики. Научитесь прописывать системные требования в формате ТЗ, выстраивать порядок тестирования гипотез с помощью А/Б-тестов. Результат: Расширите инструментарий UX-исследователя.

Итоговый проект — UX‑исследование (15 часов практики):

Вы можете работать со своим проектом или учебным кейсом — основой для анализа будут реальные сайты. Вы пройдёте все этапы исследования и получите обратную связь по своей работе от эксперта.

• Проанализируете продукт и конкурентов
• Выясните, какие проблемы решают пользователи
• Проведёте исследования
• Подготовите рекомендации для бизнеса
• Оформите кейс и добавите в портфолио

[OTUS] QA Engineer. Basic

Стоимость: 90 000 руб.

Длительность обучения: 4 месяца

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://otus.ru/lessons/qa-engineer/

Этот курс это ваш первый шаг в карьере инженера по тестированию. За 4 месяца обучения вы пройдете путь от новичка до уровня младшего специалиста, освоите тестирование веб-приложений и получите необходимые навыки для старта в IT.

Для кого этот курс?

• Для новичков и начинающих тестировщиков, желающих начать карьеру в IT.
• Для специалистов технической поддержки и системных администраторов, стремящихся расширить свои профессиональные возможности.

Специальные знания для обучения не требуются.

Особенности обучения:

• Обучение проходит в формате онлайн-вебинаров 2 раза в неделю.
• Преподаватели – опытные практики, которые помогут разобраться в теории и научат применять ее на практике.
• Вы получите доступ к учебным материалам, сможете задавать вопросы и получать обратную связь от преподавателей.
• Вас ждет практическая работа: создание плана тестирования, разработка тест-кейсов, тестирование API, документирование багов.
• Выполните выпускной проект – тестирование модуля программного обеспечения, который станет ценным дополнением к вашему портфолио.
• Карьерный центр OTUS поможет вам оформить резюме, подготовиться к собеседованиям и найти работу.

Чему вы научитесь:

Курс научит вас основам тестирования веб-приложений, включая:

• Жизненный цикл разработки ПО
• Методологии разработки
• Виды тестовой документации
• Техники тест-дизайна
• Тестирование UI, API и мобильных приложений
• Основы SQL
• Автоматизация тестирования с помощью Postman
• Работа с Git, Gitlab CI и Docker

Вы также научитесь работать с такими программами и инструментами, как Jira, Confluence, Test IT, Git, Docker, Postman, DevTools.

После обучения вы сможете:

• Составлять текстовую документацию
• Находить и заводить дефекты
• Проводить исследовательское тестирование
• Проводить тестирования состояний и переходов
• Применять классы эквивалентности и граничные значения
• Использовать таблицы принятия решений и сценарии использования
• Контролировать версии исходного кода
• Работать с базами данных
• Создавать инфраструктуры тестирования

[Нетология] Продуктовый аналитик

Длительность обучения: 2 месяца

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://netology.ru/programs/produktovyj-analitik

Курс по продуктовой аналитике поможет вам освоить навыки работы с метриками, гипотезами и A/B-тестами, а также научит рассчитывать юнит-экономику. Вы научитесь смотреть на данные через призму продуктового подхода и применять полученные знания на практике, решая реальные кейсы и получая персональную обратную связь от эксперта.

Для кого этот курс:

• Аналитики из других сфер, желающие понять специфику работы с продуктом.
• Студенты и выпускники курсов по аналитике, стремящиеся изучить новое направление и наполнить портфолио кейсами.
• Разработчики и IT-специалисты, желающие освоить продуктовое мышление.
• Действующие продуктовые аналитики, которые хотят систематизировать знания и прокачаться в профессии.

Особенности обучения:

• Взаимодействие с лидерами рынка.
• Применение data-driven подхода.
• Инструменты: SQL, Python.
• Методы: A/B-тестирование, HADI-циклы.

Формат обучения:

• Вебинары.
• Видеолекции.
• Практические занятия.
• Воркшопы.
• Персональная обратная связь от эксперта.
• Поддержка кураторов и преподавателей.

Чему вы научитесь:

• Выбирать правильные метрики для оценки продукта.
• Считать метрики и юнит-экономику.
• Проверять идеи и гипотезы.
• Моделировать A/B-тесты.
• Применять основы статистики.
• Презентовать результаты исследований.

Программа обучения (2 месяца):

1. Продуктовый подход и роль аналитика: основы продуктового подхода, задачи аналитика.
2. Типы продуктов и метрики: выбор метрик в зависимости от типа продукта.
3. Юнит-экономика: определение эффективности модели продукта, расчет метрик.
4. Исследования, идеи и гипотезы: проведение исследований, визуализация метрик, формулирование и проверка гипотез.
5. Основы статистики: применение статистики на продуктовых кейсах, методы сравнения выборок.
6. A/B-тестирование: проектирование исследования, интерпретация результатов.
7. Итоговый проект: презентация кейсов.

Бонусы:

• Кейс-тренажёр.
• Мини-курс по презентациям.
• Персональные рекомендации по развитию карьеры.

[OTUS] Product Marketing Manager в IT

Стоимость: 55 000 руб.

Длительность обучения: 5 месяцев

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://otus.ru/lessons/product_marketing/

Курс предназначен для специалистов, желающих освоить профессию продакт-маркетинг менеджера в IT-сфере и научиться продвигать программные продукты. Он подойдет:

• маркетологам и digital-маркетологам;
• специалистам по трафику, рекламе и контенту;
• продакт-менеджерам;
• продуктовым аналитикам.

Для обучения достаточно базовых знаний о маркетинге.

Особенности обучения:

Обучение проходит в формате онлайн-вебинаров с преподавателями-практиками, имеющими более 10 лет опыта в сфере продуктового маркетинга. В процессе обучения студенты выполняют домашние задания и выпускной проект, имитирующие этапы вывода продукта на рынок. Также предусмотрена работа в группах и разбор практических заданий. Записи вебинаров и учебные материалы доступны студентам бессрочно.

Формат обучения:

• интерактивные вебинары 2 раза в неделю по 2 академических часа;
• практика: выпускная работа;
• активное сообщество: общение с преподавателями и другими студентами в чате.

Программа курса включает следующие блоки:

• Продуктовый маркетинг в IT: что такое и зачем нужен;
• Аналитика рынка и исследование целевой аудитории;
• Product-Market Fit;
• Go-To-Market-стратегия;
• Аналитика и рост продукта;
• Управление проектом и межкомандное взаимодействие;
• Проектный модуль.

В рамках курса студенты изучат:

• место и роль продуктового маркетолога в бизнесе;
• создание и реализацию стратегии запуска продукта;
• исследование рынков, конкурентов и целевых аудиторий;
• создание ценностных предложений для клиентов;
• разработку позиционирования;
• стратегии продвижения и продаж IT-продукта;
• влияние на метрики роста продукта;
• ведение переговоров и эффективное управление взаимодействием между командами;
• расчет юнит-экономики;
• формирование go-to-market-стратегии;
• формирование стратегий привлечения и удержания пользователей;
• применение эффективных методологий: JTBD, «метод персон», проблемные и решенческие интервью, customer development;
• планирование маркетингового бюджета;
• применение методов «взлома роста» продукта;
• представление планов и результатов работы, аргументацию и защиту предлагаемых решений.

Инструменты, которые используются на курсе:
Проблемные и решенческие интервью, Метод оценки рынка TAM-SAM-SOM, Метод Персон, JTBD, MVP, Unit-экономика продукта, GTM, A/B-тестирование, Когортный анализ, Медиапланирование, CJM, Growth-hacking, OKR.

[OTUS] Рекомендательные системы

Длительность обучения: 3 месяца

Уровень сложности: Для продвинутых

Сайт: https://otus.ru/lessons/recommender-systems/

Курс предназначен для DS/ML-специалистов, которые хотят углубить знания в области рекомендательных систем и получить практический опыт внедрения. Вы получите необходимые навыки для внедрения рекомендательных систем под задачи малого и среднего бизнеса, а также научитесь принципам проектирования рекомендательных систем для крупных компаний.

Для кого этот курс:

• DS/ML/DL специалисты, которые хотят углубить знания в области рекомендательных систем и получить практический опыт
• IT-специалисты малого и среднего бизнеса, желающие внедрить в поддерживаемые ими системы механики рекомендательных систем и персонализации коммуникаций
• Разработчики с базовыми навыками Python и ML, которые хотят получить опыт работы с рекомендательными системами
• Выпускники курсов по машинному обучению

Необходимые знания:

• базовое знакомство с Python
• базовые знания линейной алгебры (матрицы, векторы, градиентный спуск)
• базовые навыки работы с ML (pandas, sklearn, линейная регрессия, логистическая регрессия)
• интерес к прикладным бизнес задачам

Что даст вам этот курс:

Рекомендательные системы (Recommender Systems) помогают анализировать данные о пользователе и его предпочтениях, чтобы предоставлять персонализированные рекомендации о продуктах, услугах или контенте, которые могут ему понравиться. Сейчас рекомендательные системы активно используют банки, e-commerce, соцсети, стриминговые сервисы, поэтому на рынке востребованы специалисты с глубокими знаниями и опытом в области рекомендательных систем.

Что вы будете уметь после обучения:

После обучения вы сможете самостоятельно решать задачи создания и внедрения рекомендательных систем для интернет-магазинов, ритейла, контентных сервисов, а также будете:

• Понимать концепции рекомендательных систем и их применения в проектах
• Сможете работать с разными типами рекомендательных систем
• Узнаете современные методы рекомендаций и научитесь работать с ними
• Сможете внедрять персонализации, сегментировать пользователей
• Научитесь разбираться в метриках качества рекомендаций и проводить A/B тесты
• Получите навыки внедрения рекомендательных систем на практике

Курс ориентирован на прикладные решения в области рекомендательных систем, которые можно реализовать для сервисов и компаний. На протяжении всего обучения студенты работают с датасетами, идентичными натуральным, погружаются в инфраструктуру для развертывания рекомендательных систем.

Процесс обучения:

Обучение проходит онлайн: вебинары, общение с преподавателями и вашей группой в Telegram, сдача домашних работ и получение обратной связи от преподавателя.

• Вебинары проводятся 2 раза в неделю по 2 ак. часа и сохраняются в записи в личном кабинете. Вы можете посмотреть их в любое удобное для вас время.
• В ходе обучения вы будете выполнять домашние задания. Каждое из них посвящено одному из компонентов вашего выпускного проекта.
• После выполнения всех домашних заданий вы получите готовый выпускной проект.

Формат обучения:

Интерактивные вебинары: 2 занятия по 2 ак.часа в неделю. Доступ к записям и материалам остается навсегда.

Обратная связь: Домашние задания с поддержкой и обратной связью наших преподавателей помогут освоить изучаемые технологии.

Активное комьюнити: Чат в Telegram для общения преподавателей и студентов.

Программа:

Программа курса включает в себя 6 модулей:

1. От классического ML к персонализации
2. Классические методы рекомендаций
3. Контентные и гибридные методы рекомендаций
4. Современные методы рекомендаций
5. Рекомендательные системы в продакшн
6. Проектная работа

Выпускной проект:

Итоговый проект станет частью портфолио для работодателя. В нем студенты реализуют рекомендательную систему и систему персонализации для конкретного сервиса или компании, по выбору студента. Ведущие эксперты с большим опытом внедрения рекомендательных систем в e-commerce, FinTech, стриминговых сервисах, маркетплейсах будут курировать проекты.

Преподаватели:

Курс ведут эксперты-практики с большим опытом работы в области Data Science и рекомендательных систем. Они делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания.

Сертификат о прохождении курса:

OTUS осуществляет лицензированную образовательную деятельность. В конце обучения вы получите сертификат OTUS о прохождении курса и удостоверение о повышении квалификации.

После обучения вы:

• Получите материалы по пройденным занятиям (видеозаписи курса и дoполнительные материалы)
• Создадите свой проект, который поможет при прохождении собеседований
• Повысите свою ценность и конкурентоспособность как IT-специалист
• Получите сертификат об окончании курса

[OTUS] Продуктовая аналитика. Professional

Длительность обучения: 4 месяца

Уровень сложности: Для продвинутых

Сайт: https://otus.ru/lessons/product-analytics-pro/

Курс разработан для тех, кто хочет углубить свои знания в области продуктовой аналитики и перейти на новый уровень. Он подойдет продакт-менеджерам с базовыми знаниями продуктовой аналитики, ML-инженерам, желающим сменить специализацию, и продуктовым аналитикам уровня junior и junior+.

Особенности обучения:

• Онлайн-формат обучения: вебинары 2 раза в неделю по 2 академических часа, доступ к записям;
• Общение с преподавателями и группой в Telegram;
• Выполнение домашних заданий с обратной связью;
• Разработка итогового выпускного проекта.

Чему научит курс:

• Автоматизировать построение витрин с помощью Apache Airflow;
• Применять методы увеличения чувствительности в A/B тестах;
• Использовать различные методы машинного обучения на практике;
• Применять навыки продакт-менеджмента для анализа, разработки продуктовых требований и принятия решений;
• Эффективно управлять небольшой командой аналитики.

Программа курса включает следующие блоки:

• Введение в продвинутую продуктовую аналитику;
• Airflow и построение витрин в продуктовой аналитике;
• Data Mining и машинное обучение в продуктовой аналитике;
• Продвинутое A/B тестирование;
• Основы продакт-менеджмента для аналитиков;
• Лидерство и коммуникация в продуктовой аналитике;
• Проектная работа.

Преподаватели курса – эксперты-практики с большим опытом работы в сфере продуктовой аналитики. Они делятся своим опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания.

После обучения вы получите сертификат о прохождении курса, удостоверение о повышении квалификации, доступ к материалам курса, готовый проект для портфолио, а также сможете повысить свою ценность как IT-специалиста.