Curso de modelado predictivo
Domina el modelado predictivo para el gasto de clientes. Aprende preparación de datos, ingeniería de características, selección de modelos, validación e interpretación para convertir habilidades estadísticas en pronósticos precisos y decisiones de negocio de alto impacto.

de 4 a 360h carga horaria flexible
certificado válido en su país
¿Qué voy a aprender?
Este curso de modelado predictivo te ofrece un flujo de trabajo práctico y completo para predecir con precisión el gasto en datos de cliente-mes. Definirás objetivos claros de predicción, evitarás fugas de datos, realizarás análisis exploratorio exhaustivo, ingeniarás características temporales y conductuales robustas, y seleccionarás, entrenarás y validarás modelos lineales y basados en árboles con divisiones conscientes del tiempo, métricas enfocadas en el negocio e interpretaciones listas para implementar en decisiones de marketing.
Diferenciales de Elevify
Desarrolla habilidades
- Preparación de datos para predicción de gasto: limpiar, codificar e ingeniar características de alto valor predictivo.
- Entrenamiento robusto de modelos: seleccionar, ajustar y ensamblar modelos lineales y basados en árboles.
- Validación consciente del tiempo: diseñar divisiones seguras contra fugas, CV y verificaciones de estabilidad.
- Evaluación de errores y ROI: vincular MAE, lift y calibración directamente al ingreso.
- Narrativa de modelos: explicar SHAP, límites y próximos pasos a interesados no técnicos.
Sumario sugerido
Antes de comenzar, podrás cambiar los capítulos y la carga horaria. Elige por qué capítulo empezar. Agrega o quita capítulos. Aumenta o disminuye la carga horaria del cursoLo que dicen nuestros alumnos
Preguntas Frecuentes
¿Quién es Elevify? ¿Cómo funciona?
¿Los cursos tienen certificado?
¿Los cursos son gratuitos?
¿Cuál es la carga horaria de los cursos?
¿Cómo son los cursos?
¿Cómo funcionan los cursos?
¿Cuál es la duración de los cursos?
¿Cuál es el valor o precio de los cursos?
¿Qué es un curso EAD o en línea y cómo funciona?
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