این دوره شما را به یک متخصص در A/B تست تبدیل می‌کند. با شرکت در این دوره، شما قادر خواهید بود:

• درک عمیقی از مفاهیم A/B تست و اهمیت آن در تصمیم‌گیری مبتنی بر داده به‌دست آورید.
• اصول طراحی و اجرای آزمایش‌های A/B را فرا بگیرید، از جمله تعریف اهداف، انتخاب معیارها و تعیین جمعیت هدف.
• ابزارهای مورد نیاز برای A/B تست در پایتون را بشناسید و از آن‌ها استفاده کنید.
• داده‌های آزمایش A/B را جمع‌آوری، پاک‌سازی و تجزیه و تحلیل کنید.
• نتایج آزمایش‌های A/B را به‌درستی تفسیر کرده و بر اساس آن‌ها تصمیمات آگاهانه بگیرید.
• با استفاده از کتابخانه‌های پایتون، مانند statsmodels و scipy، محاسبات آماری و تحلیل‌های پیشرفته را انجام دهید.
• آزمایش‌های A/B را برای بهینه‌سازی وب‌سایت‌ها، صفحات فرود و برنامه‌های کاربردی موبایل پیاده‌سازی کنید.
• بهترین شیوه‌ها (best practices) در A/B تست را بشناسید و از اشتباهات رایج اجتناب کنید.
• گزارش‌های حرفه‌ای از نتایج آزمایش‌های A/B تهیه کنید و آن‌ها را به ذی‌نفعان ارائه دهید.

• یادگیری عملی: این دوره بر یادگیری عملی تأکید دارد و شامل مثال‌های کاربردی و تمرین‌های عملی متعددی است.
• پشتیبانی: با شرکت در این دوره، از پشتیبانی کامل مدرس و دسترسی به انجمن‌های پرسش و پاسخ بهره‌مند خواهید شد.
• محتوای به‌روز: محتوای دوره همواره به‌روزرسانی می‌شود تا با آخرین پیشرفت‌ها و تکنیک‌های A/B تست همگام باشد.
• دسترسی آسان: دوره بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه می‌شود و به شما امکان می‌دهد در هر زمان و مکانی به محتوای دوره دسترسی داشته باشید.
• افزایش مهارت و ارتقاء شغلی: با یادگیری A/B تست، می‌توانید مهارت‌های خود را در زمینه تجزیه و تحلیل داده‌ها و بهینه‌سازی افزایش دهید و فرصت‌های شغلی جدیدی را به‌دست آورید.

برای شرکت در این دوره، داشتن پیش‌نیازهای زیر ضروری است:

• دانش پایه‌ای برنامه‌نویسی پایتون: آشنایی با مفاهیم اساسی پایتون، از جمله متغیرها، انواع داده‌ها، حلقه‌ها و توابع، ضروری است.
• آشنایی با آمار مقدماتی: درک مفاهیم اولیه آمار، مانند میانگین، میانه، انحراف معیار و توزیع‌ها، مفید خواهد بود.
• انگیزه و تعهد به یادگیری: این دوره نیازمند تلاش و تمرین است.

اگر دانش کمی در پایتون دارید، نگران نباشید! دوره شامل منابع و توصیه‌هایی برای یادگیری سریع‌تر پایتون است.

این دوره شامل سرفصل‌های زیر است:

• مقدمه و مفاهیم A/B تست:
  • تعریف A/B تست و اهمیت آن
  • مزایا و معایب A/B تست
  • کاربردهای A/B تست در صنایع مختلف
  • اصطلاحات کلیدی در A/B تست
• طراحی آزمایش A/B:
  • تعیین اهداف آزمایش
  • انتخاب معیارها (metrics)
  • تعیین جمعیت هدف
  • طراحی نسخه‌های آزمایشی (variants)
  • محاسبه حجم نمونه (sample size)
• ابزارها و کتابخانه‌های پایتون برای A/B تست:
  • معرفی ابزارهای محبوب A/B تست
  • نصب و راه‌اندازی کتابخانه‌های پایتون، مانند statsmodels، scipy، و pandas
  • کار با این کتابخانه‌ها برای تحلیل داده‌ها
• جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها:
  • روش‌های جمع‌آوری داده‌ها
  • پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها
  • مدیریت داده‌های گم‌شده و پرت
• تجزیه و تحلیل داده‌ها:
  • آمار توصیفی (descriptive statistics)
  • آزمون‌های آماری (statistical tests)، از جمله t-test و chi-squared test
  • فاصله اطمینان (confidence intervals)
  • مقایسه میانگین‌ها و نسبت‌ها
• تفسیر نتایج و تصمیم‌گیری:
  • درک مقدار p و سطح معناداری
  • تشخیص تفاوت‌های معنادار آماری
  • تصمیم‌گیری بر اساس نتایج آزمایش
  • اجتناب از خطاهای رایج در تفسیر نتایج
• پیاده‌سازی A/B تست برای وب‌سایت‌ها و برنامه‌های کاربردی:
  • A/B تست برای صفحات فرود
  • A/B تست برای دکمه‌ها و CTAها (Call to Actions)
  • A/B تست برای محتوا
  • A/B تست برای برنامه‌های کاربردی موبایل
• بهترین شیوه‌ها و نکات کلیدی:
  • مدت زمان مناسب برای اجرای آزمایش
  • اجتناب از خطاهای رایج
  • اهمیت مستندسازی
  • بهینه‌سازی مداوم
• تهیه گزارش و ارائه نتایج:
  • ساختار یک گزارش A/B تست
  • نحوه ارائه نتایج به ذی‌نفعان
  • استفاده از نمودارها و جداول برای نمایش داده‌ها
• مطالعه موردی و تمرین‌های عملی:
  • تجزیه و تحلیل داده‌های واقعی A/B تست
  • پیاده‌سازی آزمایش‌های A/B در پروژه‌های شخصی
  • حل مسائل و چالش‌های عملی