Привет! Если вы читаете это, значит, вы, как и я совсем недавно, задумались о том, как выбрать лучший онлайн-курс по A/B-тестированию, не потратив зря время и деньги. Честно говоря, когда я решила прокачать этот навык для работы, мне тоже было сложно разобраться в огромном количестве вариантов. Я искала курс, который дал бы мне практические знания и уверенность, что я смогу применить их на практике, чтобы достичь карьерных целей. И теперь, после того как прошла через этот процесс, я готова поделиться своими находками, включая те курсы, которые я тщательно изучила.
ТОП 1. Курс «Навыки A/B-тестирования» – ProductStar
ТОП 2. Основы статистики и A/B-тестирования – Яндекс Практикум
ТОП 3. А/Б тестирование – Нетология
ТОП 4. A/B-тестирование – Skillbox
ТОП 5. A/В-тестирование с нуля на реальных задачах – KARPOV.COURSES
Мой обзор лучших курсов по A/B-тестированию в 2025 году
После того, как я поняла, что без знаний A/B-тестирования дальше двигаться будет сложно, я начала копать. И вот что я обнаружила, сравнивая самые популярные курсы, которые сразу попали в мой шорт-лист. Надеюсь, мой опыт поможет и вам сделать правильный выбор!
ТОП 1. Курс «Навыки A/B-тестирования» - ProductStar
Этот курс сразу привлек меня своим подходом – мне казалось, что здесь можно получить максимум практики и поддержки в трудоустройстве, что для меня было очень важно. Я читала много отзывов и поняла, что это один из лидеров, особенно для тех, кто хочет не просто освоить навык, но и реально найти работу. Меня особенно впечатлила информация про карьерный центр и работу с реальными кейсами.
- Цена: 45 540 ₽ (единый платеж) или 2 108 ₽ / месяц х 24 (рассрочка); скидка до 57% и подарки на 135 000 ₽
- Срок обучения: 2 месяца
- Формат: Онлайн
- Сертификат: Есть
- Эксперты: Топовые IT-эксперты (Андрей Менде, Product manager Booking)
- Практика: Реальные кейсы, 70% обучения — практика
- Трудоустройство: Карьерный центр ProductStar, трудоустраивают в процессе обучения, > 80% студентов нашли работу до окончания курса, 200+ партнерств с IT-компаниями, среднее время поиска работы 3,5 мес.
- Отзывы: 7000+ студентов закончили курсы, Больше 1000 отзывов на независимых площадках, Рейтинги на Tutortop (4.8), SRAVNI (4.7), KURSHUB (4.8), EDDU.PRO (4.5), Образовал (4.9), Academy market (4.4), COURSUS.ру (4.8)
- Программа курса: 7 уроков и воркшопов
- Лицензия: Государственная образовательная лицензия №Л035-01271-78/00176826
- Возврат средств: В течение 21 дня с момента старта
- Налоговый вычет: До 13%
- Оплата от юрлиц: Принимается
- Сообщество: Более 20 000 человек
Я нашла отличную возможность сэкономить – получить скидку -62% на обучение, используя специальный промокод. Подробнее об этом можно узнать, перейдя по ссылке и применив промокод GDEPS. Подробности программы смотрите здесь.
ТОП 2. Основы статистики и A/B-тестирования - Яндекс Практикум
От Яндекса всегда ждешь чего-то качественного, и этот курс, хоть и бесплатный, не исключение. Меня зацепило, что это абсолютно бесплатный вариант, большая редкость для полноценного вводного курса по такой важной теме. Это отличная возможность попробовать себя в A/B-тестировании без каких-либо вложений, что было для меня очень ценно на этапе присматривания.
- Стоимость: Бесплатно
- Уровень: С нуля
- Направление: Анализ данных
Если вы решите продолжить обучение на других курсах Яндекса, можно найти информацию об экономии до -20% — инструкцию я обнаружила, просто перейдя по ссылке. Начать бесплатное обучение можно на платформе Яндекс Практикума.
ТОП 3. А/Б тестирование - Нетология
Нетология — известный игрок на рынке, и их курс по A/B-тестированию выглядел как компактный, но в то же время всесторонний вариант для быстрого погружения в тему. Особенно мне понравился акцент на практический и итоговый проект, что всегда дает дополнительную уверенность в полученных знаниях, так как их можно сразу применить.
- Цена: 23 000 ₽ или 1 916 ₽/месяц (на 12 месяцев)
- Длительность: 2 месяца (программа обучения)
- Изучение Data-driven процессов
- Основы A/B-тестирования, распределения и статистики
- Выбор групп и деление на A/B
- Инструменты для А/B-тестирования
- Анализ результатов A/B-тестов
- Кейс-стади
- Итоговый проект
- Сертификат
И, кстати, я нашла отличный вариант сэкономить: получить скидку 5% на все онлайн-курсы по промокоду WELCOME. Больше деталей о курсе доступно на сайте Нетологии.
ТОП 4. A/B-тестирование - Skillbox
Skillbox предлагает довольно быстрый и доступный курс, который мне показался хорошим вариантом для старта, если не хочется сильно углубляться в дебри, а нужно просто понять основные принципы работы с A/B-тестами. Его продолжительность в один месяц очень привлекательна для тех, у кого мало свободного времени.
- Цена: 31 475 ₽ или 5 246 ₽ рассрочка
- Формат: Онлайн
- Длительность: 1 месяц
- Уровень: Для новичков
- Документ: Сертификат
- Трудоустройство: Нет
- Программа: Изучение особенностей запуска А/В-тестов, сравнение версий продукта, применение Python для задач тестирования.
Для тех, кто ищет способы сэкономить, есть отличная новость: скидка -60% на все профессии и -50% на все курсы по промокоду promokong60. Ознакомиться с программой можно на сайте Skillbox.
ТОП 5. A/В-тестирование с нуля на реальных задачах - KARPOV.COURSES
Меня очень заинтересовала эта платформа тем, что они обещают "A/B-тестирование с нуля на реальных задачах" и акцент на работе с собственным сервером. Это звучит очень практично, а для меня это был ключевой момент. Плюс, проект в портфолио – это всегда огромный бонус для дальнейшего трудоустройства.
- Цена: 60 000₽ или 6 600 ₽/мес.
- Длительность: 2 месяца
- Практика на собственном сервере
- Включена необходимая база по математике
- Проект в портфолио
- Курс от практиков рынка.
И еще один способ сэкономить: я обнаружила возможность получить дополнительную скидку 5% по промокоду promokodinet. Посмотреть детали курса можно на KARPOV.COURSES.
6. Профессия Data Analyst - GeekBrains
Этот вариант отличается тем, что это не отдельный курс по A/B-тестированию, а большая программа «Профессия Data Analyst», которая включает A/B-тестирование как часть обширных навыков аналитика данных. Это идеальный вариант для тех, кто хочет не просто освоить A/B, но и стать полноценным специалистом. Меня очень привлекли реальные проекты в портфолио, которые можно будет показать работодателям.
- Цена: От 3 706₽/мес. (стоимость полной программы)
- Включает A/B-тестирование как навык и в проекте ("A/B-тест для мобильного приложения доставки продуктов")
- Инструменты: Excel, Python, SQL, Power BI и др.
- Реальные проекты в портфолио
- Комбинированный формат
- Практика
- Обратная связь от кураторов
- Помощь в трудоустройстве
Ищете способ получить скидку 9% на все курсы? Используйте промокод GBSUMMER. Подробнее об этой комплексной программе читайте на сайте GeekBrains.
7. Курс «Аналитик данных» с нуля - Skillfactory
Еще одна комплексная программа, которая заинтересовала меня своим подходом к A/B-тестированию, встраивая его в контекст полного цикла анализа данных. Это очень важно для понимания, как A/B-тесты вписываются в общую аналитическую работу, а не существуют сами по себе.
- Включает проведение A/B-тестов и анализ их итогов
- Изучение сбора данных (Google Analytics, Яндекс. Метрика, Python), сегментации, когортного анализа, юнит-экономики, визуализации (Power BI, Python).
Я узнала, что можно получить целых -45% на обучение по промокоду promokodi45. Больше информации о курсе доступно здесь.
8. Курс «Аналитик данных» с нуля - Skypro
Skypro обещает курс для тех, кто начинает с нуля, и что самое главное – гарантию трудоустройства! Это огромный плюс, потому что дает уверенность, что обучение не пройдет даром. Мне понравилось, что A/B-тестирование здесь рассматривается не как отдельный навык, а как часть большого процесса проверки гипотез, что очень правильно для аналитика данных.
- Включает использование A/B-тестов для проверки гипотез
- Применение Python для анализа экспериментов
- Изучение сути A/B-тестирования, дизайна эксперимента, анализа результатов, стат. гипотез, p-value, Bootstrap, мощности теста, MDE
- Часть профессии "Аналитик данных"
- Гарантия трудоустройства
Если вы ищете возможность сэкономить, я нашла промокод на дополнительную скидку 10% - ADMITAD2024. Больше информации о курсе и его возможностях ищите на сайте Skypro.
9. Профессия Аналитик данных - Eduson Academy
Этот курс от Eduson Academy тоже позиционируется как полноценная профессия с нуля, что мне очень импонировало. То, что они обещают работу с такими инструментами, как Excel, SQL, Power BI, Python, плюс включение A/B-тестирования – это выглядит как очень solid’ный набор навыков. И обратная связь от экспертов – это прямо то, что нужно.
- Включает A/B-тестирование
- Работа с Excel, SQL, Power BI, Python
- Освоение с нуля
- Обратная связь от экспертов
- Диплом
- Тестирование гипотез
Я обнаружила, что можно приобрести любой курс от Академии Eduson со скидкой 65% по промокоду ЛИТРЕС. Ознакомиться с программой этой профессии можно на их сайте.
10. Веб-аналитика от А до Я - Moscow Digital School
Moscow Digital School предлагает более узкий, но не менее важный курс по веб-аналитике, который включает A/B-тесты. Мне кажется, что это идеальный вариант для тех, кто хочет сфокусироваться именно на анализе пользовательского поведения и метриках в интернете. Видеоуроки и онлайн-встречи – это удобный формат для изучения.
- Цена: 18 800 ₽
- Формат: онлайн
- Включает A/B тесты, App-аналитику, анализ поведения пользователей, сквозную аналитику
- Видеоуроки и онлайн встречи
Кстати, я нашла промокод на скидку 5% на все курсы, которая суммируется со скидками на сайте - EDP2025. Детали курса и его программы вы найдете здесь.
11. Курс Аналитик данных - OTUS
OTUS всегда славился своей серьезной подготовкой специалистов, и их курс по аналитике данных не исключение. Меня привлекла их проектная работа и постоянная обратная связь от преподавателей, что очень важно для качественного обучения. А еще очень приятно, что доступ к материалам остается навсегда – это бесценно для повторения и освежения знаний.
- Включает статистику и BI
- Проектная работа
- Обратная связь от преподавателей
- Доступ к материалам навсегда
- Удостоверение о повышении квалификации
- Включает Machine Learning, A/B тестирование (в других курсах).
Я нашла отличный бонус – дополнительную скидку 5% на любой курс по промокоду smart. Ознакомиться с полным содержанием курса OTUS можно на их официальном сайте.
12. Профессия Аналитик данных - SF Education
SF Education обещает глубокое погружение в мир данных, включая работу с Big Data, и мне понравилось, что A/B-тестирование здесь рассматривается в контексте анализа бизнес-метрик. Это очень важный аспект, который показывает, как конкретные тесты влияют на бизнес-решения. Помощь с трудоустройством – тоже серьезный плюс.
- Освоение с нуля
- Работа с Big Data, SQL, Python, R, Power BI, Power Query, Excel
- Анализ финансовых и продуктовых метрик
- Создание отчетов
- Помощь с трудоустройством
- Включает A/B тестирование (в контексте анализа бизнес-метрик).
Для тех, кто хочет начать обучение с выгодой, я обнаружила, что можно получить до 75% скидки и еще -15% по промокоду promokodus. Подробнее узнать об этой программе можно на сайте SF Education.
13. Продуктовая аналитика с нуля - Контур
Контур предлагает специализированный курс по продуктовой аналитике, что было для меня очень интересно, так как моя работа связана с продуктами. Длительность в 3 месяца показалась мне достаточной для основательного погружения, особенно если это твой первый опыт в аналитике.
- Цена: 60 500 ₽
- Длительность: 3 месяца
- Для начинающих.
А еще есть приятный бонус – месячная подписка на Moneyplace со скидкой 15% по коду Promokodus15. Более детальную информацию о курсе от Контура я нашла здесь.
14. А/Б-тесты с Глебом Михайловым - Stepik
Этот курс от Stepik показался мне особенно привлекательным благодаря тому, что его ведет известный эксперт Глеб Михайлов. Очень ценно, что есть не только видео-лекции, но и ноутбуки с заданиями, и тест в конце урока, что позволяет закрепить знания на практике. А такие темы, как понимание MDE и расчет размеров выборок, говорят о глубине материала.
- Автор: Глеб Михайлов
- Для начинающих и продолжающих аналитиков и дата саентистов
- Видео-лекции, ноутбуки, задания с решениями, тест в конце урока
- Понимание ключевых метрик (MDE, мощность, стат. значимость)
- Расчет размера выборок (стат. калькулятор, Python)
- Понимание p-value, Методы Монте-Карло.
Чтобы узнать больше о курсе Глеба Михайлова и начать обучение, можете перейти по этой ссылке.
15. Математическая статистика и А/В-тестирование - Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (ВШЭ)
От ВШЭ я, конечно, ожидала основательного подхода, и этот курс, будучи частью более крупной специализации по машинному обучению, не подвел. Мне кажется, он отлично подойдет тем, кто хочет глубоко понять именно теоретические основы и математику, стоящую за A/B-тестированием, а не просто "кликнуть" и получить результат. Особенно ценным мне показалось, что курс разбирает проблемы, возникающие на практике.
- Часть специализации «Машинное обучение: от статистики до нейросетей»
- Изучение методов проверки гипотез
- Использование Python для построения доверительного интервала и проверки гипотез
- Теоретические основы мат. статистики
- Разбор проблем, возникающих при A/B-тестировании на практике.
Если вы ищете серьезную академическую базу, рекомендую изучить детали этого курса на сайте ВШЭ.
Почему я выбрала курс «Навыки A/B-тестирования» от ProductStar
Кстати, на курс от ProductStar, который я выбрала, сейчас действует скидка -62% по промокоду GDEPS. Подробнее
Когда я начинала искать курс, моя основная проблема заключалась в том, чтобы выбрать подходящий среди множества вариантов. «Как выбрать курс по A/B-тестированию, который не окажется пустой тратой времени и денег?». Я хотела не просто пройти обучение, а получить реальные навыки, которые можно сразу применять на практике для достижения карьерных целей. В процессе исследования я столкнулась с множеством курсов. Например, бесплатный курс от Яндекс Практикума отлично подошел для начала и знакомства с основами, но мне было нужно что-то более углубленное и практическое. Курс от ВШЭ обещал хорошую теоретическую базу, но я искала курс, ориентированный на практику, с акцентом на реальное применение знаний.
Курс «А/Б тестирование» от Нетологии и «A/В-тестирование с нуля на реальных задачах» от KARPOV.COURSES также выглядели достойными кандидатами, но ни один из них не подходил так, как курс от ProductStar. Почему я выбрала именно его?
Во-первых, мне понравилась высокая практическая направленность курса — 70% времени уделяется реальным кейсам, что стало для меня решающим фактором. Я хотела не просто слушать, но и заниматься реальными задачами, что помогает действительно освоить A/B-тестирование и почувствовать себя уверенно на практике.
Во-вторых, преподавательский состав оказался очень сильным: преподаватели — это профессионалы в области IT, включая продакт-менеджера Booking, что дало мне уверенность, что я учусь у тех, кто действительно понимает, как работать с A/B-тестами в реальной жизни.
Еще одним важным фактором был карьерный центр: более 80% студентов нашли работу до окончания курса, а среднее время поиска работы составило всего 3,5 месяца. К тому же, более 200 партнерств с IT-компаниями по всей России стали для меня дополнительным подтверждением, что мои усилия не окажутся напрасными.
Важную роль также сыграла возможность рассрочки, что сделало курс более доступным. Отзывы студентов на независимых площадках, которых было более 1000, а также активное сообщество из более чем 20 000 человек, подтверждали репутацию курса. Все эти факторы вместе убедили меня, что именно здесь я получу те самые востребованные навыки.
Почему стоит изучать A/B-тестирование
Раньше, когда мне нужно было внести какое-то изменение в проект, я часто задавалась вопросом: «А точно ли это сработает?». Иногда приходилось полагаться на интуицию или мнения коллег. Вот тут на помощь и приходит A/B-тестирование, или, как его еще называют, сплит-тестирование. Это простой и эффективный метод: мы сравниваем два варианта чего-то (например, двух версий одной страницы сайта или рекламного объявления) и показываем их разным группам пользователей, а затем анализируем, какой из вариантов приносит лучший результат — скажем, больше регистраций или покупок. Основная цель A/B-тестирования — понять, какое изменение действительно улучшает продукт или маркетинг, приводя к росту конверсии или других важных метрик.
Почему этот метод так важен? Потому что он позволяет принимать решения, опираясь не на догадки, а на реальные данные. Такой data-driven подход гораздо надежнее, чем любые предположения. В моей работе, а также в многих других сферах, A/B-тестирование незаменимо: будь то оптимизация рекламных рассылок, разработка новых функций для продукта или улучшение интерфейсов в UX/UI дизайне. Этот подход помогает выявить, какой элемент контента или дизайна работает лучше всего, увеличивая кликабельность и снижая показатель отказов.
Когда есть сомнения, какой вариант изменений окажется эффективнее, A/B-тестирование становится лучшим помощником. Оно экономит время и ресурсы, позволяя проверить гипотезу на небольшой части аудитории, прежде чем внедрять масштабные изменения. Это дает уверенность в каждом шаге, снижает риски и помогает постоянно улучшать продукт, что критически важно в условиях высокой конкуренции. Понимание этой картины стало для меня основным мотивом освоить A/B-тестирование, и мой выбор в пользу ProductStar был продиктован именно стремлением к практике и уверенности в принятии решений.
Как запускать и анализировать A/B-тесты
Когда я начала углубляться в A/B-тестирование, мне стало понятно, что это не просто включить и выключить что-то, а целая последовательность шагов, которые важно соблюдать. Основные этапы — формулирование гипотезы, определение метрик, расчет размера выборки, запуск теста и, конечно же, анализ результатов. Каждый из этих шагов важен для получения достоверных данных.
Процесс начинается с гипотезы — это предположение о том, какое изменение принесет лучший результат. Важно, чтобы гипотеза была конкретной и измеримой. Например, «смена цвета кнопки с синего на зеленый увеличит количество кликов на 5%». В статистике мы часто работаем с нулевой гипотезой (разницы нет) и альтернативной (разница есть).
Затем выбираем метрики, по которым будем оценивать успех. Это может быть конверсия, кликабельность, доход на пользователя — все зависит от целей эксперимента. Важно также правильно рассчитать размер выборки, чтобы результаты были статистически значимыми. Трафик нужно случайным образом распределить между контрольной (А) и тестовой (В) группами.
Сам процесс становится по-настоящему интересным на этапе анализа результатов. Мы сравниваем метрики между группами и оцениваем статистическую значимость, которая показывает, насколько велика вероятность, что обнаруженная разница не случайна, а реальна. Еще я узнала о статистической мощности теста — это вероятность выявить реальную разницу, если она существует, что также важно учитывать.
В итоге мы либо выявляем победителя в виде варианта B, либо, что тоже результат, констатируем отсутствие статистически значимой разницы.
Однако на этом пути можно допустить ошибки, которые сводят на нет все усилия. Наиболее распространенные из них — это тестирование нескольких изменений одновременно (когда непонятно, что именно сработало), недостаточный объем данных и преждевременный анализ, когда тест еще не собрал достаточно статистики. Для грамотного анализа важно применять правильные статистические методы и критерии, в чем мне очень помог курс от ProductStar.
Какие навыки дает A/B-тестирование
Освоение A/B-тестирования — это один из самых востребованных навыков на современном рынке труда, и я особенно ощутила это в процессе своих поисков. Конкретно, вы научитесь формулировать сильные гипотезы, подбирать правильные метрики для измерения успеха, рассчитывать необходимый размер выборки для достоверных результатов, запускать тесты и, самое главное, анализировать их, понимая статистическую значимость и избегая типичных ошибок. Часто для этого требуется знание основ статистики и таких инструментов, как Python. Обучение этим навыкам позволяет принимать решения, основанные на данных, а не на догадках.
Эти знания открывают двери в различные сферы и профессии. Специалисты по A/B-тестированию востребованы везде, где есть цифровой продукт или маркетинг: это маркетинг, продуктовый менеджмент, аналитика данных и UX/UI дизайн. Вы можете стать аналитиком данных, продуктовым аналитиком, маркетологом-аналитиком, продакт-менеджером или веб-аналитиком. Этот навык полезен как для новичков, так и для опытных специалистов, которые хотят расширить свои компетенции.
Владение A/B-тестированием значительно повышает вашу ценность как специалиста и открывает отличные перспективы для карьерного роста. К тому же, многие курсы, включая тот же ProductStar, предлагают возможность применять знания на реальных проектах, что помогает создать крепкое портфолио, которое можно с уверенностью показать работодателю. Это дает шанс не только освоить теорию, но и по-настоящему почувствовать себя компетентным специалистом, готовым к вызовам рынка.