Формы подачи материала:
-видео
-текст
Методы:
-асинхронная работа студента на платформе
-синхронная работа на вебинарах с преподавателями
-самостоятельная работа (выполнение заданий)

Методические разработки:
-Анализ рынок конкурентов — изучаем, что предлагают другие школы и рынок вакансий, чтобы давать востребованные знания и навыки.
-Проработка критериев по набору экспертов и авторов программы
-Разработка контента в обучающие материалы и проектирование структуры курса
-Анализ рынка вакансий на предмет актуальности знаний.
-Создание авторами модулей программы. Каждый урок проходит многоуровневое ревью — эксперта, методиста, редактора, студента-тестировщика.
-Чередование форматов подачи информации (текст — видео— таблица). Обязательно предоставление ссылок на дополнительные источники — документацию и полезные статьи, которые помогут лучше понять тему и расширят кругозор студента
-В конце каждой темы у нас есть:
итоговое тестирование, чтобы привести знания теории в систему,
большая практическая задача для закрепления всех необходимых навыков модуля.
-Обработка обратной связи от студентов по каждому модулю.

Материалы курса:
-Ключевые термины
-Распределение вероятностей дискретной случайной величины
-Математическое ожидание
-Дисперсия
-Распределение вероятностей непрерывной случайной величины
-Нормальная случайная величина
-Ищем вероятность X через Z
-Центральная предельная теорема
-Какую выборку считать хорошей?
-BASICS. Гипотеза
-THEORY. Принципы A/B-тестирования
-THEORY. Принципы множественного тестирования
-PRACTICE. Подготовка к A/B-тесту
-PRACTICE. Кумулятивные метрики, выбросы
-THEORY. T-тест
-THEORY. Z-тест
-THEORY. Критерий Шапиро-Уилка
-THEORY. Тест Манна-Уитни
-PRACTICE. Основные ошибки при А/B-тестах
-PROJECT. Анализ результатов A/B-теста

Доверительное А/В-тестирование. Практическое руководство по контролируемым экспериментам/Кохави Рон - М.: ДМК-Пресс, 2021 - 298 с. - ISBN: 978-5-97060-913-2 (УК-1, ПК-4)