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适用人群
主要针对A/B Test和数据驱动的产品决策感兴趣的学员。 通过本课程的学习,学员能够掌握提取数据、分析数据的能力,并对产品研发、更新、迭代中常见的决策思路、实验设计、分析与改良有深入的认识和实践
你将收获
数据实验与产品决策实战项目证明
深入理解核心理论知识,且动手设计、分析数据实验数据
硅谷导师推荐信
你将学习的技能
数据分析
产品决策
数据驱动
A/B Testing实战
课题介绍
“我们50%的时间在做A/B Test,而另外50%则是在设计A/B Test.”数据实验是Google产品经理的日常工作,同样也是互联网公司产品经理、产品分析师等不可或缺的素质,也是选拔人才中的考察重点。大量互联网产品决策都由海量的数据实验支撑与引领,完整的实验流程设计、全方位多角度的分析是数据时代产品经理工作的基石。
课程大纲
项目总时长为四周,第一周介绍产品分析框架和学习SQL、Python;第二周重点讲解产品Metrics的设计和通过SQL进行engagement分析;第三周让学员着手设计A/B test来辅助网页设计,并使用Python进行统计分析和决策;第四周进行产品建模分析(funnel, retention, cohort)并熟悉常用软件(mixpanel, Google Analytics)。
1
Introduction to product analytics & A/B Test
考察:Q&A
授课1小时; 学习2小时
2
Getting familiar with SQL and Python for data science
考察:Quiz and Coding Assignment
授课3小时; 学习8小时
3
Case Study I - Measure product engagement with SQL
考察:Metrics Design + Engagement Analysis
授课3小时; 学习6小时
4
Case Study II - Run an A/B test for web design
考察:Experiment Design + Statistical Analysis
授课3小时; 学习6小时
5
Case Study III - Analytical models in Python & product analytical tools
考察:Funnel / Retention Modeling + Popular Tools
授课2小时; 学习6小时
课程导师
Ivan

经历

Linkedin 数据科学家(美国)
美国保险巨头BCBS data consultant
云歌智能数据科学实习
Purdue CLAN Lab RA
多次数据竞赛获奖

教育

普渡大学数学/统计学专业本科
西北大学分析专业硕士

Grace

经历

Wayfair高级数据分析师(美国)
中信基金有限管理公司分析员(上海)

教育

美国UIUC经济统计本科
佐治亚理工学院应用统计硕士