Изучение дисциплин, связанных с обработкой данных, требует четкого понимания принципов, лежащих в основе принятия решений. Данная программа предназначена для тех, кто хочет перейти от интуитивных предположений к точным, подтвержденным статистически выводам в своей профессиональной деятельности. Она …
Курс поможет освоить статистическую проверку гипотез для обоснования решений и повышения эффективности кампаний через A/B-тесты.
Начинающий аналитик данных
Получение фундаментальных навыков статистики и тестирования с менторской поддержкой укрепит базу для дальнейшего карьерного роста в аналитике.
Специалист, собирающий портфолио
Бесплатный курс с созданием проектов для портфолио позволит на практике подтвердить компетенции в статистике и A/B-тестировании.
Карьерный переключатель в IT
Освоение востребованных навыков анализа данных и тестирования с сертификатом станет первым шагом для перехода в сферу аналитики.
Что вы получите
Сертификат
Сертификат о прохождении курса по статистике и тестированию.
Куратор
Обратная связь и помощь от куратора.
Портфолио
Реальные проекты для вашего аналитического портфолио.
Плюсы и минусы
Достоинства
✓Выдаётся сертификат для подтверждения полученных знаний по статистике и A/B-тестирования
✓Работа с наставником обеспечивает поддержку в освоении сложных аналитических концепций
✓Создание портфолио проектов по аналитике для демонстрации практических навыков
✓Практические задания помогают применять статистические методы в реальных сценариях
✓Бесплатный доступ к материалам курса по основам статистики и A/B-тестирования
* На основе характеристик курса
Зарплата аналитика данных в 2026 году
Растущий спрос
12 688+
вакансий
120 930 ₽
средняя
249 690 ₽
максимум
Москва: 150 000• СПб: 130 000• Удал: 142 500
Москва
150 000 ₽
Санкт-Петербург
130 000 ₽
Регионы
97 494 ₽
Удалёнка
142 500 ₽
Рост зарплаты по опыту
1 год
70 470 ₽
2 года
100 000 ₽
3 года
174 500 ₽
В 2026 году профессия останется востребованной благодаря росту объемов данных и необходимости их анализа для принятия бизнес-решений.
«Высшее образование, аналогичный опыт работы. Уверенный пользователь ПК (Power BI, Word, Excel, графические редакторы). Активная жизненная позиция и желание расти...»
Онлайн-школа Practicum.yandex предлагает обучение по направлению «Аналитика», в рамках которого доступен курс «Основы статистики и A/B-тестирования». Школа работает в среднем ценовом сегменте и охватывает различные профессиональные сферы, включая программирование, дизайн, менеджмент, маркетинг, финансы, саморазвитие и нейросети.
Программы школы нацелены на получение практических навыков для работы в соответствующих областях.
Практическая направленность — Обучение строится на решении задач, аналогичных рабочим в аналитике данных и тестировании гипотез.
2
Обратная связь от экспертов — Преподаватели с опытом в аналитике проверяют задания и дают рекомендации по улучшению решений.
3
Структурированная программа — Курс последовательно раскрывает ключевые концепции статистики и методологию A/B-тестирования.
4
Применение в реальных проектах — Полученные знания закрепляются на практических кейсах, моделирующих профессиональную аналитику.
Вопросы и ответы
Нет, это распространённое заблуждение — корректное A/B-тестирование требует проверки статистической значимости результатов, чтобы исключить влияние случайных колебаний. Курс «Основы статистики и A/B-тестирования» учит применять статистические критерии для принятия обоснованных бизнес-решений, а не интуитивных догадок.
Проводить можно, но высок риск сделать ошибочные выводы, которые приведут к убыткам. Без понимания p-value, мощности теста и ошибок выборки вы не отличите реальный эффект от статистического шума. Данный курс как раз даёт необходимую статистическую базу для планирования и анализа экспериментов.
В индустрии стандартом является комбинация языка R или Python (с библиотеками SciPy, StatsModels) для глубокого анализа и специализированных платформ вроде Google Optimize, Optimizely или VWO для запуска тестов. В обучении упор делается на понимание принципов, которые можно применить в любом инструменте.
Самостоятельное обучение часто даёт фрагментарные знания и упускает критически важные концепции, такие как проверка статистических гипотез или корректный расчёт размера выборки. Системный курс, подобный этому, выстраивает целостную картину, где каждая тема логически связана с последующей, что принципиально для избежания дорогостоящих ошибок на практике.
Начинающие часто останавливают тест слишком рано, не учитывают сезонность, тестируют множество гипотез одновременно без поправок или игнорируют мощность теста, что ведёт к ложным результатам. Курс подробно разбирает эти и другие подводные камни, формируя навык проведения чистых и надёжных экспериментов.