IA y Python al Máximo: Domina el Machine Learning en Casos Reales

Dotar a los participantes de conocimientos teóricos y prácticos en el análisis y modelado de un producto de datos enfocado a la reducción del porcentaje de fuga (Churn Rate). A través de un enfoque basado en datos, se explorarán técnicas de aprendizaje automático para identificar patrones y predecir la probabilidad de abandono de clientes de una empresa.

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  • 5 marzo
  • 18:30
  • Híbrido
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Cecilia Aparicio

Cecilia Aparicio

Responsable de Arquitectura del Dato

¿Qué haremos veremos durante el taller?

  • Fundamentos de Machine Learning
  • Introducción al análisis de “fuga de clientes”
  • Preparación y análisis de datos
  • Implementación del modelo de predicción
  • Q&A

Este taller esta orientado a profesionales de análisis de datos, científicos de datos en formación, analistas de negocio y cualquier persona interesada en la aplicación de Machine Learning.

Requisitos Previos:

  • Conocimientos básicos de Python y librerías de análisis de datos
  • Familiaridad con conceptos básicos de estadística y Machine Learning.

Herramientas que se usarán:

  • Python (Scikit-Learn, Pandas, NumPy, Matplotlib...)
  • Jupyter Notebook