Как перестать верить в чуйку и научиться проверять гипотезы: Научный метод в IT и в жизни

Отличное введение в мир настоящих экспериментов. На примере клинических испытаний вы поймёте, почему рандомизация, контроль и слепое тестирование — не бюрократия, а защита от ошибок и манипуляций.

Во время обучения вы разберётесь, как создаются схемы испытаний, зачем нужна этика и как анализировать результаты без самообмана. Несмотря на медицинский контекст, принципы применимы в любом исследовании: A/B‑тесты в продукте, запуск новой фичи или проверка бизнес-гипотезы.

Курс научит мыслить доказательно и формулировать вопросы так, чтобы ответы действительно имели смысл.

Пройти курс

Если вы когда-нибудь путались в p-значениях и доверительных интервалах, этот курс разложит всё по полочкам. Он поможет правильно читать научные статьи, проектировать эксперименты и избегать распространённых ловушек — вроде подгонки под результат или публикационного смещения.

Вы потренируетесь рассчитывать размеры выборки, интерпретировать величину эффекта и даже попробуете байесовскую статистику.

Отдельный плюс: акцент на Open Science и репликации: вы научитесь не только получать новые данные, но и проверять чужие выводы. Для IT‑специалиста это основа грамотного A/B‑тестирования и честного анализа.

Пройти курс

Бизнес-аналитика — навык превращать данные в решения. Эта специализация состоит из четырёх курсов, которые учат смотреть на компанию как на систему гипотез: как предсказать поведение клиентов, как оценить работу сотрудников, как просчитать спрос и предложение.

Практические кейсы помогут увидеть, как цифры превращаются в стратегию. Итоговый проект даст вам шанс отработать все шаги: от сбора данных до формулировки рекомендаций.

Если вы работаете в IT‑продуктах или стартапах, этот курс даст уверенность: ваши решения опираются на факты, а не на чуйку.

Пройти курс

Эта специализация для тех, кто хочет не только понимать статистику, но и применять её на практике. Python — главный язык аналитиков, и здесь вы научитесь визуализировать данные, строить модели, проверять гипотезы и строить регрессии.

Все задания построены на реальных данных: вы не просто слушаете лекции, а решаете задачи в Jupyter Notebook. Это прокачает навык «от вопроса до ответа», вы научитесь видеть закономерности там, где другие видят только цифры.

Бонус: курс добавит вам уверенности при работе с любыми данными — хоть в стартапе, хоть в исследовательской группе.

Пройти курс

Хотите быстро войти в мир Data Science? Начните с этого курса. Вы научитесь чистить и готовить данные, работать с недостающими значениями, нормализовать таблицы и строить прогнозы.

Практика идёт от простого к сложному: сначала разведочный анализ (EDA), потом регрессии, потом прогнозы и визуализации. Вы освоите библиотеки Pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib, Seaborn и Scikit-learn. В итоге вы будете готовы к своим первым A/B‑тестам или аналитическим проектам.

Курс хорош тем, что показывает: данные — это не страшные цифры, а полезный инструмент.

Пройти курс

Подойдёт тем, кто хочет разобраться, как устроена аналитика в реальном бизнесе. Вы узнаете, почему большие данные не всегда важны без правильной интерпретации и как выбрать инструменты под конкретную задачу.

Преподаватели расскажут о том, какие метрики действительно важны, как правильно строить отчёты и как защищать свои гипотезы перед руководством. А главное, вы потренируетесь принимать решения на реальных кейсах.

Если вам нужно обосновать запуск новой функции или инвестицию — этот курс даст вам базу.

Пройти курс

Этот курс закрывает важный практический пробел: умение быстро запускать A/B‑тесты своими руками. Вы научитесь писать базовый HTML, CSS и JavaScript для настройки тестов, не отвлекая разработчиков. Это особенно важно, если работаешь в стартапе или маркетинге, где скорость — всё.

Курс даёт понимание, как правильно собирать данные и проверять их достоверность. Вы сможете запускать больше тестов, быстрее проверять гипотезы и находить реальные улучшения.

В итоге вы получите навык, который сразу приносит результат в реальном продукте.

Пройти курс