این دوره جامع طراحی شده تا شما را از مفاهیم بنیادی A/B تست به سمت پیاده‌سازی پیشرفته و تحلیل نتایج در پایتون هدایت کند. پس از اتمام دوره، شما قادر خواهید بود:

• مفاهیم اصلی و اصول اولیه آزمون A/B، شامل فرضیه‌سازی، متغیرهای مستقل و وابسته، و تعریف متریک‌ها را به طور کامل درک کنید.
• فرآیند کامل یک آزمایش A/B، از طراحی و راه‌اندازی تا تحلیل و گزارش‌دهی را با استفاده از ابزارهای پایتون انجام دهید.
• آمار توصیفی و استنباطی مرتبط با A/B تست، از جمله توزیع‌های احتمالی، آزمون‌های فرضیه (مانند آزمون T، آزمون خی‌دو)، مقادیر p-value و فواصل اطمینان را به طور کاربردی بیاموزید و از آن‌ها برای تفسیر نتایج استفاده کنید.
• با کتابخانه‌های کلیدی پایتون مانند Pandas برای مدیریت و پاکسازی داده‌ها، NumPy برای محاسبات عددی، SciPy برای تحلیل‌های آماری و Matplotlib و Seaborn برای بصری‌سازی داده‌ها، به طور حرفه‌ای کار کنید.
• اندازه نمونه مورد نیاز برای آزمایش‌های خود را محاسبه کرده و از قدرت آماری کافی در آزمایشات اطمینان حاصل کنید.
• خطاهای رایج در A/B تست، مانند مشکل تست‌های متعدد (Multiple Testing Problem) و خطای سوگیری (Bias) را شناسایی و از آن‌ها اجتناب کنید.
• تصمیم‌گیری‌های داده‌محور را بر اساس نتایج آزمون‌های A/B انجام دهید و یافته‌های خود را به شکلی مؤثر به ذینفعان ارائه دهید.
• با مطالعه و حل مثال‌های عملی و پروژه‌های کاربردی، مفاهیم آموخته شده را در سناریوهای واقعی پیاده‌سازی کنید.

شرکت در دوره “آزمون A/B با پایتون ۲۰۲۲-۴” مزایای چشمگیری برای توسعه مهارت‌های حرفه‌ای شما به همراه خواهد داشت:

• افزایش مهارت‌های تصمیم‌گیری داده‌محور: شما یاد می‌گیرید که چگونه به جای حدس و گمان، بر اساس داده‌های قابل اعتماد تصمیم‌گیری کنید، که این امر منجر به بهبود مستمر محصولات و خدمات می‌شود.
• تقویت رزومه و فرصت‌های شغلی: تسلط بر A/B تست با پایتون یک مهارت بسیار ارزشمند در بازار کار امروز است و شما را برای نقش‌هایی مانند تحلیلگر داده، دانشمند داده، و مدیر محصول آماده می‌سازد.
• قابلیت اجرای آزمایشات واقعی: پس از دوره، شما قادر خواهید بود که خودتان آزمایشات A/B را از ابتدا تا انتها طراحی و اجرا کنید، داده‌ها را تحلیل کرده و به نتیجه‌گیری‌های معتبر برسید.
• درک عمیق‌تر از آمار کاربردی: مفاهیم آماری نه تنها به صورت تئوری بلکه در قالب مثال‌های عملی با پایتون آموزش داده می‌شوند، که درک آن‌ها را آسان‌تر می‌کند.
• بهینه‌سازی تجربه کاربری و معیارهای کسب‌وکار: با استفاده از A/B تست، می‌توانید به طور مداوم تجربه کاربری را بهبود بخشید، نرخ تبدیل (Conversion Rate) را افزایش دهید و سایر معیارهای کلیدی کسب‌وکار را بهینه کنید.
• رویکرد پروژه‌محور: یادگیری از طریق پروژه‌های عملی و مثال‌های واقعی تضمین می‌کند که شما نه تنها مفاهیم را درک می‌کنید، بلکه قادر به پیاده‌سازی آن‌ها در سناریوهای واقعی نیز خواهید بود.

برای بهره‌مندی حداکثری از این دوره، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی مقدماتی با پایتون: انتظار می‌رود دانش پایه از سینتکس پایتون، ساختارهای داده (مانند لیست، دیکشنری) و توابع را داشته باشید. نیازی به تخصص پیشرفته در پایتون نیست.
• مفاهیم اولیه آمار: درک کلی از میانگین، میانه، انحراف معیار و توزیع نرمال می‌تواند مفید باشد، اما مفاهیم آماری لازم در طول دوره مرور و توضیح داده خواهند شد.
• علاقه به تحلیل داده: اشتیاق به کار با داده‌ها و حل مسائل با رویکرد تحلیلی، عامل مهمی در موفقیت شما در این دوره است.
• نصب Anaconda: برای مدیریت آسان پکیج‌ها و محیط‌های پایتون، نصب Anaconda توصیه می‌شود.

ساختار دوره به گونه‌ای طراحی شده است که مفاهیم را به صورت گام به گام و منطقی ارائه دهد:

• بخش ۱: مقدمه‌ای بر آزمون A/B
  • مفهوم A/B تست و اهمیت آن در کسب‌وکار
  • ترمینولوژی کلیدی: فرضیه صفر و فرضیه جایگزین، گروه کنترل و گروه آزمایش
  • چرخه حیات یک آزمایش A/B
• بخش ۲: طراحی آزمایشات A/B مؤثر
  • تعریف متریک‌های کلیدی و اهداف آزمایش
  • محاسبه اندازه نمونه با استفاده از فرمول‌های آماری و پایتون
  • انتخاب سطح معناداری و قدرت آماری
  • مسائل اخلاقی و ملاحظات طراحی آزمایش
• بخش ۳: جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده با پایتون
  • بارگذاری داده‌ها از منابع مختلف با استفاده از Pandas
  • پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل
  • مدیریت داده‌های گم‌شده و شناسایی داده‌های پرت (Outliers)
• بخش ۴: مبانی تحلیل آماری برای A/B تست
  • مرور توزیع‌های آماری مهم (نرمال، برنولی، بتا)
  • آزمون‌های فرضیه: آزمون t برای میانگین‌ها، آزمون خی‌دو برای نسبت‌ها
  • تفسیر p-value و فواصل اطمینان در پایتون با SciPy
• بخش ۵: تحلیل نتایج آزمون A/B
  • چگونگی تفسیر آماری نتایج و نتیجه‌گیری عملی
  • بصری‌سازی داده‌ها و نتایج با Matplotlib و Seaborn
  • تقسیم‌بندی (Segmentation) داده‌ها برای شناسایی الگوهای عمیق‌تر
• بخش ۶: موضوعات پیشرفته و بهترین شیوه‌ها
  • مشکل تست‌های متعدد و راه‌حل‌های آن (مانند تصحیح بنفرونی)
  • آزمون‌های ترتیبی (Sequential Testing)
  • اشتباهات رایج در A/B تست و چگونگی اجتناب از آنها
  • مطالعات موردی واقعی از کاربرد A/B تست در صنایع مختلف
• بخش ۷: پروژه نهایی و جمع‌بندی
  • پیاده‌سازی یک پروژه جامع A/B تست از ابتدا تا انتها
  • خلاصه مطالب آموخته شده و نکات پایانی

در طول دوره، هر مفهوم با مثال‌های عملی و کد پایتون همراه است تا یادگیری را ملموس‌تر کند. برای مثال، خواهید دید که چگونه:

• با استفاده از کتابخانه Scipy.stats، p-value و فاصله اطمینان را برای تفاوت میانگین‌ها یا نسبت‌ها محاسبه کنید. مثلاً اگر در حال آزمایش دو نسخه از یک صفحه فرود هستید و می‌خواهید بدانید کدام یک نرخ تبدیل بالاتری دارد، پایتون به شما کمک می‌کند تا این تفاوت را به صورت آماری معنادار بررسی کنید.
• داده‌های آزمایش خود را با Pandas بارگذاری، پاکسازی و آماده کنید. مثلاً حذف کاربران تکراری یا مدیریت رویدادهایی که به درستی ثبت نشده‌اند.
• با Matplotlib و Seaborn نمودارهای بصری‌سازی جذاب از توزیع داده‌ها، نتایج آزمایش و روندهای کلیدی ایجاد کنید تا یافته‌های خود را به وضوح نمایش دهید.

نکات کلیدی که همواره در این دوره بر آن‌ها تأکید می‌شود عبارتند از:

• اهمیت طراحی صحیح آزمایش قبل از جمع‌آوری داده‌ها، تا از اعتبار نتایج اطمینان حاصل شود.
• تفاوت بین معناداری آماری و معناداری عملی (Practical Significance)، که هر دو برای تصمیم‌گیری‌های کسب‌وکار حیاتی هستند.
• ضرورت تفسیر صحیح نتایج آماری و پرهیز از سوگیری‌ها یا تعمیم‌های نادرست.
• قدرت تصمیم‌گیری‌های داده‌محور در افزایش کارایی و بهبود مستمر.