Certified Product Experimentation Specialist

Para quién es

• Diseñas e interpretas experimentos

  Y ya notaste que lo difícil no es correr la prueba: es decidir la unidad de aleatorización y la métrica antes de ver cualquier número.

• Respondes por la decisión de lanzar o descartar

  La conclusión sale de tu informe y se vuelve producto. Cuando el resultado no es concluyente, eres quien explica en qué se diferencia de "no funciona".

• Ya viste una prueba leída de la forma equivocada

  Parar en la primera significancia, un hallazgo en un segmento de dieciocho, comparar con el mes anterior. Y quieres el argumento para rechazar cada una.

Lo que te llevas

• Código permanente de verificación

  Cualquier persona confirma tu credencial en pmcert.org/verify, sin tener que pedirte nada.

• Aprobación que no caduca

  Una credencial conquistada no vence, no pide renovación anual y no cobra mensualidad.

• LinkedIn y perfil público

  Agrégala a tu sección de licencias y certificaciones, o comparte el enlace de tu perfil.

• Certificado con nota por dominio

  En PDF, mostrando tu desempeño en cada área evaluada.

Lo que necesitas saber

Siete dominios, sorteados de un banco escrito para este examen. Lee cada uno y mira dónde estás.

• Diseño de experimento

  En qué unidad aleatorizar, y por qué no siempre es la unidad en que el efecto aparece. El plan declarado antes de la recolección es lo que convierte la prueba en evidencia.

• Métricas, instrumentación y unidad de agregación

  Qué métrica decide y cuál sostiene el resultado. Agregar por evento, por sesión o por usuario cambia el número y cambia la conclusión sobre los mismos datos.

• Dimensionamiento, sensibilidad y duración

  El efecto mínimo detectable, y cómo reconocer que la prueba no responde a la pregunta antes de gastar las semanas descubriéndolo.

• Amenazas a la validez

  Interferencia entre unidades, desequilibrio de muestra, contaminación por un modelo que aprende de los dos grupos a la vez, y efecto de novedad.

• Análisis e interpretación de resultados

  Leer el intervalo de confianza, y no solo el valor de p. Revisión diaria, comparaciones múltiples, hallazgo en subgrupo, y significancia frente a relevancia.

• Métodos sin aleatorización plena

  Alternancia por ventana de tiempo, prueba geográfica, diferencias en diferencias. Y sobre todo, qué no permite concluir cada uno de esos métodos.

• Decisión y programa de experimentación

  El criterio de lanzamiento escrito antes del resultado, y por qué la tasa de ganadores es la métrica más citada y la menos informativa de un programa.