Индивидуальное менторство

Понимать статистику.
Решать задачи.
Расти в аналитике.

Я Владислав. Помогаю разобраться в A/B-тестах, подготовиться к собеседованию и выстроить систему знаний в статистике.

Обсудить занятия Как проходят занятия

Онлайн · Встречи по 60 минут

Опыт, на который
я опираюсь

МГУ

6 летфундаментальной
математики

Механико-математический факультет МГУ.

1 годработы и
2 успешных
перформанс-ревью

В том числе — со сверхрезультатом.

Академия аналитиков Авито

Год интенсивного обучения аналитике данных.

От стажёра
до руководителя команды методологии и исследований

Вместе с коллегами развиваем платформу персонализации X5 Tech — делаем предложения полезнее для покупателей, а персонализацию эффективнее для бизнеса.

Топ-1%: компании по перформансу
на летнем ревью
100+ млн ₽: чистой прибыли —
эффект от аналитики

Начнём с вашего запроса

В какой точке
вы сейчас?

У каждого свой маршрут.
Вот с чем ко мне уже приходили.

01 / Подготовка к интервью

Пройти кейс-
собеседование

С чем пришёл: Не удавалось пройти кейс-собеседования. Хотел потренироваться перед интервью в банк Plata.
К чему пришёл: После двух занятий впервые успешно прошёл кейс-собеседование.

Фокус занятийРазбор кейсов и ход рассуждений

02 / Статистика с нуля

Освоить прикладную
статистику

С чем пришёл: Работал дата-аналитиком, но никогда не изучал статистику. Хотел последовательно освоить её с нуля.
К чему пришёл: Уверенно выбирает нужный метод и разбирается в нюансах его применения на учебных кейсах с данными, приближённых к реальности.

Фокус занятийВыбор методов и практика на данных

03 / Оценка уровня

Понять свой грейд
и куда расти

С чем пришла: Работала джуниором и сомневалась, отражает ли этот грейд её реальный уровень на рынке.
К чему пришла: Провели пробное интервью: оценили грейд, определили направления развития и составили план дальнейшего роста.

Фокус занятийМок-интервью и план развития

Три истории из моей практики.

Объяснение, математика, практика

Как проходят
занятия

Сначала разбираемся в идее на простом примере. Потом переходим к формулам, а в Python проверяем, как метод работает на данных.

Пример из статьи «CUPED под микроскопом»

Зачем в эксперименте
данные о прошлом?

У покупателей разное привычное число заказов. Прошлый период помогает учесть часть этих различий — и точнее оценить эффект.

01Обсуждаем идею без формул
02Выводим формулы и разбираем условия
03Меняем параметры и проверяем на данных

Статья целиком

Начинаем с ситуации

«Представьте, что вы запустили A/B-тест на улучшение в приложении доставки продуктов. Вы ожидаете, что в тесте количество доставок вырастет, но t-тест вдруг оказывается „серым“ — статистически незначимым».

В статье разбираю, как здесь могут помочь данные до эксперимента:

«…мы вычитаем предсказуемую часть вариации, связанную с прошлым поведением пользователей, чтобы повысить чувствительность эксперимента».

Фрагменты моей статьи «CUPED под микроскопом», главы 1–2.

От объяснения к выводу

«Что-то долго не было математики! Давайте перейдем к ней!»

Ycuped = Y − θ(X − E[X])

Y — метрика в эксперименте, X — до него. Вычитаем часть вариации Y, которую объясняет X.

θ = Cov(Y, X) / Var(X)

Разбираем, почему этот θ минимизирует дисперсию и как оценить его по данным. Отдельно обсуждаем условия: ковариата не должна зависеть от воздействия, а её дисперсия должна быть ненулевой.

Учебная симуляция · Python / NumPyСкачать .py

Измените корреляцию ρ. Как изменится выигрыш от CUPED?

import numpy as np
rng = np.random.default_rng(7)

rho = 0.7  # Попробуйте 0, 0.3, 0.9
x = rng.normal(size=10_000)
y = (rho * x + np.sqrt(1 - rho**2)
     * rng.normal(size=x.size))

theta = np.cov(y, x)[0, 1] / x.var(ddof=1)
y_cuped = y - theta * (x - x.mean())

Результат при ρ = 0,7

Дисперсия: 0,973 → 0,500

Снижение на 48,6%

Результат запуска на синтетических данных. В скачиваемом файле — симуляция и расчёт дисперсии. На занятии обсуждаем результат и сравниваем его с формулой.

Формат работы

Индивидуальные
занятия

от 4 000 ₽

Точную стоимость обсудим,
когда определимся с запросом.

Один на один60 минут · онлайн

Индивидуальный
план занятий

Соберём программу под ваш уровень и цель. Выберем нужные опции и будем двигаться в комфортном темпе.

Обсудить занятия

Что можно включить в план

Статистика с нуля или отдельные темыПонятная база, смысл методов и их предпосылки.
A/B-тесты и продуктовые метрикиДизайн эксперимента, анализ и интерпретация.
Подготовка к кейс-собеседованиямУчебные кейсы и практика рассуждений вслух.
Мок-интервью и оценка грейдаОбратная связь, направления и план развития.
Практика на данных в PythonСмоделированные ситуации, приближённые к реальности.
Домашние задания с разборомСамостоятельная работа и обратная связь по решениям.

01Знакомимся с вашим запросом

02Составляем план

03Разбираем и практикуемся

Обо мне

Владислав ШереметьевПродуктовая аналитика
и эксперименты

Владислав
Шереметьев

Я окончил Мехмат МГУ и Академию аналитиков Авито. Работал продуктовым аналитиком в Авито. Сейчас руковожу командой методологии и исследований в платформе персонализации X5 Tech.

На занятиях соединяю математическую основу с учебными кейсами, приближёнными к реальности: от выбора метрики до обсуждения результатов эксперимента.

Мой Telegram-канал

Материалы из моего канала