/ a/b
Мы поговорим об области, смежной с тестированием. После того, как вы проверили, что функциональность реализована нормально, она выкатывается в эксперимент, чтобы узнать, нравится ли новая версия пользователям.
Замечали, что обычно люди, ответственные за эксперименты, в итоге говорят, что данных недостаточно для решения? Часто это действительно так, но нередко всё дело в поломках системы экспериментов и учёта пользовательской статистики.
Мы рассмотрим типичные поломки, которые там встречаются, и у вас появится возможность, вернувшись на рабочее место, немножко побыть data scientist'ами и найти ошибки у себя в компании. Какие-то из них там наверняка есть.
Скачать презентацию.
Роман Поборчий / Независимый консультант
До 2004 года работал в Sun Microsystems, принимал участие в разработке JDK. Затем работал в Intel, где тоже занимался проектами, связанными с Java.
После этого шесть лет провёл в Яндексе, где строил метрики качества поиска. С 2015 года сменил род деятельности, ушёл на вольные хлеба и теперь готовит спикеров для технических конференций и ведёт тренинги по выступлениям.