Программа подойдёт тем, кто стремится принимать обоснованные решения на основе данных и хочет понять принципы проверки гипотез. Она поможет структурировать подход к анализу информации, что особенно востребовано в сфере программирования и смежных цифровых профессий. Основы статистики дают необходимый фундамент для корректной интерпретации результатов любых экспериментов.
В процессе обучения рассматриваются ключевые статистические концепции, такие как проверка гипотез, определение статистической значимости и работа с распределениями.
Курс даст фундаментальные знания по статистике и A/B-тестированию, необходимые для старта в аналитике и работы с данными.
Junior-разработчик в IT
Поможет понимать метрики продукта и проводить эксперименты для улучшения кода и интерфейсов на основе данных.
Маркетолог без технического бэкграунда
Позволит самостоятельно проверять гипотезы и оценивать эффективность рекламных кампаний с помощью статистических методов.
Студент технической специальности
Дополнит университетскую программу практическими навыками в области анализа данных и экспериментов, востребованными в IT-индустрии.
Что вы получите
Сертификат
Сертификат о прохождении курса от Яндекс Практикум.
Наставник
Поддержка и проверка заданий опытным наставником.
Плюсы и минусы
Достоинства
✓Выдаётся сертификат по основам статистики и A/B-тестирования
✓Работа с наставником для разбора сложных тем
✓Практические задания для закрепления статистических методов
✓Бесплатный доступ к материалам курса для обучения
* На основе характеристик курса
Зарплата аналитика данных в 2026 году
Растущий спрос
12 472+
вакансий
120 000 ₽
средняя
220 000 ₽
максимум
Москва: 150 000• СПб: 120 900• Удал: 139 200
Москва
150 000 ₽
Санкт-Петербург
120 900 ₽
Регионы
96 000 ₽
Удалёнка
139 200 ₽
Рост зарплаты по опыту
1 год
69 600 ₽
2 года
100 000 ₽
3 года
190 000 ₽
Спрос на специалистов, способных проводить эксперименты и интерпретировать данные для принятия решений, останется высоким в условиях растущей конкуренции и цифровизации бизнеса.
«Опыт работы в роли аналитика данных на уровне middle (от 3 лет). Глубокое знание SQL (MySQL, ClickHouse). Опыт работы с...»
Онлайн-школа Яндекс Практикум была основана в 2019 году. Сегодня она предлагает обучение по различным направлениям, включая программирование, менеджмент, дизайн, аналитику, маркетинг, бизнес, саморазвитие и финансы.
Практические задания — Студенты применяют статистические методы и A/B-тестирование на реальных кейсах из аналитики.
2
Опытные преподаватели — Курс ведут специалисты с опытом работы в аналитике и статистических исследованиях.
3
Методика обучения — Поэтапное освоение статистики и A/B-тестирования с фокусом на практическое применение.
4
Результаты выпускников — Выпускники курса успешно применяют статистические знания в аналитических проектах.
Вопросы и ответы
Для корректного A/B-тестирования фундаментальное понимание статистики критически важно, так как именно оно позволяет правильно интерпретировать результаты и избегать ложных выводов. Знание инструментов вторично — они лишь помогают автоматизировать расчёты, но не заменяют экспертизу в планировании эксперимента и оценке его значимости.
Да, для начала работы с A/B-тестированием достаточно уверенного владения школьной программой по математике, так как ключевые концепции — это вероятность, средние значения и простые сравнения. Однако для глубокого анализа и работы со сложными бизнес-метриками потребуется освоить основы статистических распределений и проверки гипотез, что и даёт этот курс.
Современный стек включает языки программирования Python или R с библиотеками для анализа (Pandas, SciPy, StatsModels) и специализированные платформы для проведения тестов, такие как Google Optimize, Optimizely или VWO. Умение не только использовать эти инструменты, но и понимать лежащую в их основе статистику — ключевой навык, отличающий аналитика от исполнителя.
Это распространённое заблуждение — методология A/B-тестирования успешно применяется в самых разных сферах, от банковского сектора и телекома до медицины и геймдева, везде, где есть гипотезы и данные для их проверки. Курс учит универсальным принципам, которые позволяют ставить корректные эксперименты на любых данных, а не только на трафике веб-сайтов.
Курс «Основы статистики и A/B-тестирования» сфокусирован на решении прикладных рабочих задач, а не на абстрактной теории, что позволяет сразу применять знания для планирования исследований и анализа результатов. Обучение строится на симуляции реальных бизнес-кейсов, где статистические методы служат инструментом для принятия обоснованных решений, а не самоцелью.
