Обзор курса Симулятор A/B-тестов от Karpov Courses
Содержание
Стоимость и формат обучения
Цены и условия могут меняться. Перед оплатой проверьте их на официальной странице курса.
Динамика ценыЦена выросла на 2 750 ₽55 000 ₽→57 750 ₽Обновлено 16.10.2026
55 000 ₽→57 750 ₽
Курс «Симулятор A/B-тестов» от Karpov Courses — пятинедельная программа на 10 модулей, целиком посвящённая экспериментам: от основ статистики и проверки гипотез до повышения чувствительности, CUPED со стратификацией, множественного тестирования и анализа метрик отношения. Последние темы редко встречаются в общих курсах по аналитике, а на собеседованиях в продуктовые команды спрашиваются регулярно. Ведут симулятор Александр Сахнов, руководитель отдела мультивариативного анализа X5 Retail Group, Валерий Бабушкин и Николай Назаров, senior data scientist в X5. Цена — 35 000 ₽.
Важная оговорка по состоянию страницы: она помечена как «симулятор находится в разработке», а даты старта указаны как «Осень 2022» и «Зима 2022–2023». Похоже, содержимое давно не обновлялось, поэтому перед оплатой стоит уточнить у школы, в каком статусе продукт сейчас и что именно входит в доступ.
Программа обучения
Десять модулей идут по нарастанию. Первые три — основы статистики, знакомство с платформой A/B-тестирования и проверка гипотез. Четвёртый — дизайн эксперимента: то, что определяет, будет ли тест вообще способен ответить на поставленный вопрос. Пятый — доверительные интервалы.
Шестой модуль — повышение чувствительности тестов, седьмой — выбор метрик, восьмой — CUPED и стратификация. Это уже продвинутая территория: методы, которые позволяют увидеть эффект на меньшей выборке и за меньшее время, а значит напрямую экономят деньги компании. Девятый модуль — множественное тестирование, десятый — анализ метрик отношения, где обычные формулы не работают и ошибаются даже опытные аналитики.
Практика построена на четырёх основных сценариях-задачах: дизайн эксперимента, анализ метрики отношения, чувствительные тесты и множественное тестирование. Для симулятора это немного по количеству, но каждый сценарий — полноценный разбор, а не упражнение.
Преподаватели курса
Названы трое. Александр Сахнов — руководитель отдела мультивариативного анализа в X5 Retail Group; мультивариативный анализ — это и есть профессиональная работа с экспериментами в масштабе крупного ритейла. Николай Назаров — senior data scientist там же.
Валерий Бабушкин указан как Head of Data Science в Blockchain.com — должность из прошлых лет, на других страницах школы он значится как Senior Principal в BP. Это ещё один признак того, что страница давно не обновлялась. Сам состав при этом профильный: двое из трёх авторов занимаются экспериментами в компании, где их проводят сотнями.
Как проходит обучение
Формат онлайн, с доступом к собственной платформе A/B-тестирования — это ключевая часть продукта: эксперименты не разбираются на бумаге, а запускаются в симулированной среде. Доступ к теории школа оставляет постоянным, доступ к платформе — на год.
Гарантия возврата здесь отличается от остальных программ школы: не две недели, а первые три урока. Для короткого курса это сопоставимо по смыслу, но условие стоит иметь в виду. Налоговый вычет до 13% применяется.
Сроки, нагрузка и поддержка
Заявленный срок — пять недель. Рекомендованной нагрузки в часах страница не указывает. Существует две версии — базовая и продвинутая, с разными требованиями на входе: для базовой достаточно школьной математики, для продвинутой нужны Python, структуры данных, pandas, numpy, scipy, matplotlib и основы теории вероятностей.
Цена — 35 000 ₽, информации о скидках и рассрочке на странице нет. Это самый дешёвый платный продукт школы после коротких специализаций, и для темы, которая обычно разбирается внутри больших курсов, отдельный формат выглядит удобно.
Практика и результат обучения
Практика — четыре сквозных сценария на платформе A/B-тестирования. Каждый закрывает отдельный класс задач: спроектировать эксперимент, разобрать метрику отношения, повысить чувствительность, справиться с множественными проверками.
Что реально выносится: умение спланировать тест так, чтобы он дал ответ, корректно интерпретировать результат и не попасться на типичных ошибках — раннем подглядывании, множественных сравнениях, неверной метрике. Школа приводит показатели: 90% трудоустроенных выпускников и среднее время трудоустройства с сопровождением 1–1,5 месяца. Цифры выше, чем на других программах школы, где говорят о 74% и трёх месяцах, — и, учитывая возраст страницы, относиться к ним стоит осторожно.
Какой документ выдают
По итогам выдаётся интерактивный сертификат с отображением прогресса — формат, отличный от обычных сертификатов школы. Доступ к теоретическим материалам остаётся постоянным, к платформе экспериментов — год.
Сведения о лицензии школы
Образовательные услуги оказывает ООО «Карпов Курсы» на основании лицензии на осуществление образовательной деятельности № Л035-01298-77/00179689 от 11 апреля 2022 года, выданной Департаментом образования и науки города Москвы.
Плюсы и минусы
Плюсы
- Продвинутые темы, которых нет в общих курсах: CUPED, стратификация, метрики отношения, множественное тестирование
- Собственная платформа A/B-тестирования — эксперименты запускаются, а не разбираются на бумаге
- Двое из трёх авторов занимаются экспериментами в X5 Retail Group
- 35 000 ₽ — доступная цена для узкой и востребованной темы
- Две версии под разный уровень: базовая со школьной математикой и продвинутая с Python
Минусы
- Страница помечена как «симулятор находится в разработке», даты старта указаны 2022 годом
- Должность одного из авторов указана устаревшая по сравнению с другими страницами школы
- Практика — четыре сценария, для формата симулятора это немного
- Гарантия возврата действует первые три урока, а не две недели, как на других курсах
- Заявленные 90% трудоустроенных выше, чем на остальных программах школы, и приведены без методики
Кому подойдёт курс
Программа рассчитана на продуктового аналитика или менеджера продукта, которому эксперименты нужны в ежедневной работе. Тема узкая, но цена ошибки высокая: неверно спланированный тест приводит к решениям, которые стоят компании месяцев работы.
Второй сценарий — аналитик, который готовится к собеседованию в продуктовую команду: вопросы про мощность теста, множественные сравнения и метрики отношения задают почти всегда, и общего курса статистики для ответа обычно не хватает. Третий — специалист, который уже проводит тесты, но хочет разобраться в методах повышения чувствительности: CUPED и стратификация экономят недели на каждом эксперименте.
Кому стоит выбрать другое: если нужна профессия целиком, профильнее «Аналитик данных», где A/B-тесты идут блоком на четыре недели. Если нужна максимальная глубина по экспериментам с проектами и обратной связью — модуль на десять недель в «Продвинутой аналитике данных» даёт больше. И если вы только начинаете, сначала стоит освоить статистику.
Вывод: стоит ли учиться?
Симулятор даёт узкую, но дорогую на рынке специализацию за 35 000 ₽ и пять недель: полный цикл работы с экспериментами на собственной платформе, включая методы, о которых в общих курсах не говорят. Для продуктового аналитика это разумное вложение в навык, который проверяют на каждом собеседовании.
Единственное, но существенное: перед оплатой обязательно уточните текущий статус продукта. Страница выглядит неактуальной — там и пометка о разработке, и даты четырёхлетней давности, и устаревшая должность одного из авторов. Содержание при этом не устарело: методы работы с экспериментами за это время не изменились.
Источники
- Страница курса «Симулятор A/B-тестов» на сайте Karpov Courses
- Сведения об образовательной организации и лицензия Karpov Courses