Курси A/B тестування
A/B тестування – це метод порівняння двох або більше варіантів одного елемента (наприклад, дизайну сторінки, тексту, кнопок) для визначення, який із них працює краще. Під час тестування аудиторія випадково розподіляється на групи, де одна група бачить варіант A (оригінальний), а інша – варіант B (змінений). Далі аналізується, який варіант дає кращий результат за визначеними метриками, такими як конверсії, кліки чи час перебування на сторінці.
Цей підхід широко використовується в маркетингу, веб-дизайні, розробці продуктів і навіть у мобільних додатках для прийняття обґрунтованих рішень. A/B тестування допомагає зменшити ризики невдалих змін, оптимізувати користувацький досвід і покращувати ефективність бізнес-процесів на основі даних.
Опануйте професію ASO-спеціаліста та навчіться збільшувати видимість мобільних застосунків в App Store і Google Play. Ви здобудете навички роботи з метаданими, візуальною оптимізацією, аналітикою, A/B-тестуванням і сучасними ASO-інструментами для стабільного зростання органічних установок.
Навчіться проводити A/B-тестування для оптимізації сторінок мобільних застосунків в App Store та Google Play. Ви опануєте підготовку й запуск тестів, аналіз результатів, ключові метрики ефективності та інструменти, які допоможуть підвищити конверсію й покращити результати ASO.
На курсі ви навчитеся тестувати AI-моделі так, щоб вони стабільно працювали в реальних продуктах. Опануєте фреймворки та інструменти для виявлення галюцинацій, перевірки якості, безпечності й поведінки моделей в складних сценаріях. Це надасть можливість самостійно проєктувати й реалізовувати повний процес AI QA в продуктовій команді. У фіналі реалізуєте курсовий проєкт на демо AI-системі: проведете повний цикл тестування, включно з eval, аналізом помилок і покращенням стабільності.
Перейдіть від ручного тестування до сучасної автоматизації, опанувавши JavaScript, TypeScript та провідні інструменти — Cypress, Selenium, Playwright і Puppeteer. Ви навчитеся автоматизувати UI та API-тестування, інтегрувати тести в CI/CD і створювати надійні QA-рішення, що забезпечують стабільні релізи. Після курсу матимете практичні навички автоматизації тестування та портфоліо, готове для роботи над реальними комерційними проєктами.
Навчіться використовувати AI для автоматизації тестування, генерації тест-кейсів, API- та SQL-запитів, створення документації й аналітики. Ви інтегруєте AI-інструменти в CI/CD, GitHub, Jira та процеси лог-аналізу, щоб скоротити час на рутинні завдання й підвищити ефективність QA. Після курсу створите власного AI-асистента або автоматизований процес тестування, який можна застосовувати в реальних проєктах.
Навчіться контейнеризувати застосунки, працювати з Docker і Kubernetes та будувати інфраструктуру, яка стабільно працює від локального середовища до продакшену. Ви опanuєте контейнеризацію, оркестрацію, масштабування мікросервісної архітектури та GitOps-підхід із FluxCD для автоматизованого й надійного розгортання. Після курсу зможете створювати сучасні, масштабовані та відмовостійкі системи, готові до реальних виробничих навантажень.
Після курсу ви впевнено писатимете чистий, ефективний код на Python, застосовуючи принципи об’єктно-орієнтованого програмування та сучасні практики розробки. Навчитеся працювати з популярними бібліотеками й фреймворками, тестувати та налагоджувати код, а також зрозумієте основи багатопотоковості. У результаті матимете готовий проєкт для портфоліо та міцну базу для подальшого розвитку в розробці, аналітиці чи Data Science.
На курсі ви вивчите: принципи побудови аналітики, маркетингова вирва, цілі, завдання та KPI, встановлення та налаштування Google Analytics, аналіз джерел трафіку, аудиторії, поведінки на сайті, налаштування фільтрів, відстеження пошуку на сайті, відстеження шляхів користувача, сегментування аудиторії, моделі атрибуції та асоційовані конверсії, налаштування та встановлення Google Tag Manager, налаштування пікселя Facebook, A/A-, A/B- та MVT-тестування, запуску експериментів у Google Optimize, використання API Google Analytics, налаштування розширеної електронної торгівлі, побудова звітів у Google Data Studio, налаштування наскрізної аналітики.