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    스터디

    [마감] A/B 테스트 공부 할 사람 !~!

    Jul 12, 2023
    [마감] A/B 테스트 공부 할 사람 !~!
    Contents
    이런 목표로 모였어요!스터디원을 찾고 있어요!스터디는 이렇게 진행해보려고 합니다!스터디 신청은 이렇게 해주세요!공부 자료 (추가중)
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    📢
    [마감입니다] <인과추론과 A/B 테스트> 스터디를 만들어보려고 합니다! 데이터분석에 관심이 많은 현직자, 구직자, 통계학과 대학원생과 함께하고 있는데 관심있으시면 연락주세요 💙

    이런 목표로 모였어요!

    왜 우리는 A/B 테스트를 공부해야하나요? 다수의 DA 채용공고에서 분석가에게 기대하는 역량은 실험 설계, 분석, 통계 지식
    • 서비스 개선에 대한 실험을 설계하고, 결과를 분석해요. A/B test, 앱 서비스 분석 관련 툴 (Amplitude, Firebase, Google Analytics 등)을 활용한 경험이 있거나, 새로운 툴을 적용하는 데 어려움이 없으신 분을 찾아요. (에이블리 DA)
    • 가설을 세워 A/B 테스트를 설계하고 진행해보신 분이 필요해요. 지표의 성장을 위해 다양한 가설을 설정해보고 실험하여 직접 서비스를 개선해보신 분이 필요해요. 토스
    • A/B 테스트와 인과 추론에 대한 통계적 이해를 가지신 분. 데이터를 기반으로 다양한 가설을 세우기 위해 프로덕트를 어떻게 분석해야 할지 아시는 분. 당근마켓
    • 인과추론 및 추론통계에 대한 지식을 습득한다 (+관련 캐글 노트북 필사)
    • 가상의 서비스 분석가가 되어 실험 설계서와 성과분석을 해본다
    • A/B테스트와 관련하여 나올 수 있는 면접문항을 개발하고 예상답변을 만들어본다

    스터디원을 찾고 있어요!

    • Must Have 비즈니스/프로덕트 분석에 관심이 많고, 관련 커리어를 희망하거나 재직 중이신 분 (Data Analyst(Product, Business), PM/PO, Growth Hacker 등)
    • Must Have 해당 캐글 노트북 코드를 이해할 수 있을 정도의 파이썬 실력
    • Good to Have 통계학과 전공이시거나, IT서비스 지표에 대한 이해가 있으신 분
    • 일주일 최소 8시간 이상 스터디에 시간을 투자할 수 있으신 분
    • 본인이 알고 있는 것들을 나누는데 적극적인 분

    스터디는 이렇게 진행해보려고 합니다!

    • A/B 테스트를 처음 공부해보는 분들이 대부분이예요. 각자 본인의 수준에 맞게 본인의 공부 목표를 설정하고, 공부한 것들을 나누어요! 모르는 것들은 적극적으로 물어보고, 아는 것들은 아낌없이 공유해요.
    • 스터디 일정
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    Planning
    • 스터디원 소개
    • A/B테스트 공부를 위해 참고할 자료 조사, 각자 공부계획 공유 (질문도 마구 환영)
    • 하단의 공부자료도 참고해보세요!
    Study(1)(2)
    • 추론통계에 집중해볼래!
    • 실험 설계에 필요한 지표 공부에 집중해볼래!.. 등등
    • 본인의 공부한 내용을 짧게 요약해서 발표해요. (인당 max 15분)
    • 캐글 노트북 필사부터 차근차근 시작!
    Project(1)(2)
    • 각자 진행해보고 싶은 (가상의) 실험 데이터셋을 만들거나 고르고,
    • 실험 설계서 작성, 실험 성과분석 후 의사결정을 진행해요.
    • (optional) A/B 테스트관련 면접문항을 개발하고 예상 답변을 만들어요.
    Debrief
    • 프로젝트를 해당 일자까지 마무리하고, 스터디에서 배운 내용을 정돈하여 발표해요.

    스터디 신청은 이렇게 해주세요!

    • 간단한 본인 소개/통계 지식, IT서비스 지표 이해 수준과 A/B테스트 경험 유무/본 스터디에서 기대하는 점 를 1:1 채팅방을 통해 전달해주세요. 궁금하신 점도 해당 단톡방을 통해 문의해주세요. (☕️ 10분 내외의 커피챗을 요청드릴 수 있습니다) https://open.kakao.com/o/srk0X2of
    • 스터디 조인 확정시, 책임감있는 참여를 위해 보증금 3만원을 받고 있습니다.
    • 스터디 완주시 100% 환급드립니다. 스터디원은 6번의 회의에 최대한 참석해주셔야 합니다. 미팅 불참시 벌금 있습니다. (회당 무단 결석 1만원, 사유 결석 5천원)

    공부 자료 (추가중)

    A/B 테스트 Overview

    [웨비나] 힙데비 - A/B 테스트의 모든 것
    [강의] T아카데미 A/B 테스트 [🪄 요약본]
    [웨비나] A/B 테스트 조금 더 잘하기
    [웨비나] 프로덕트 애널리틱스에서 인과추론 활용 사례
    [강의 자료] PM을 위한 데이터분석, 리터러시

    검정을 위한 통계

    [아티클] 친절한 데이터사이언티스트 되기
    [유튜브] 통계의 본질
     

    A/B 테스트 설계

    [아티클] 검증할 ‘만’한 가설은?
    [웨비나] 데이터 잘보기, 첫걸음(로그 설계)
    [웨비나] 신뢰할 수 있는 A/B 테스트를 위해 알아야할 것들
    [아티클] 테스트를 할 때 우리의 진짜 질문은?
    [아티클] MDE(Minimum Detectable Effect)
    [아티클] A/B 테스트에서 의미있는 효과 기준을 설정하는 법

    A/B 테스트 해석

    [아티클] A/B 테스트 결과 해석에서 자주 발생하는 12가지 함정들
    [아티클] P-value에 휘둘리지 않기
    [아티클] P값이 오해되거나 남용될 수 있는 상황들
    [웨비나] 힙데비 - 쿠팡이츠 Case Hacking Study
    [강의] 데이터분석을 위한 SQL 실전편 (무료)
     

    A/B 테스트 책

    [전자책] A/B 테스트 따라잡기
    [책] A/B 테스트 (신뢰할 수 있는 온라인 대조실험)
    [책] 실리콘밸리의 실험실
    [PAP] 실험관련 아티클

    인과추론

    [부트캠프] 2022 인과추론 워크샵
    [책] 의학 및 사회과학 연구를 위한 통계적 인과추론
    [책] R기반 성향점수 분석
    [책] Causal Inference in Python
    [Docs] Dowhy 인과추론 라이브러리
     

    A/B 테스트 플랫폼

    • Hackle (ex-Coupang)
    • Statsig (ex-Meta)
    국내 : 실험 플랫폼을 내재화하고 싶어하는 여러 기업들..😵
    [네이버] 서치 ABT 프로젝트
    [콴다] QANDA Team의 실험 플랫폼, QXP를 소개합니다.
    [콴다] 실험 의사결정 가이드 자동화 : QXP Tracker
    [배민] 실험과 기능플래그를 위한 실험플랫폼 구축하기
    [오늘의 집] 오늘의 집 A/B 실험 플랫폼 구축기
    [토스] Data TUBA Team
    해외 : 실험 플랫폼 고도화와 관련된 선진사례가 많다..
    [Spotify] Spotify’s New Experimentation Platform (Part 1)
    [Spotify] Experimenting at Scale, the Spotify Home Way
    [Coupang] Calculating A/B test metrics
    [Uber] 우버 실험플랫폼 들여다보기
     
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