คอร์สการสร้างแบบจำลองทางสถิติด้วย Python
เชี่ยวชาญการสร้างแบบจำลองทางสถิติด้วย Python เพื่อคาดการณ์การ churn สร้างแบบจำลอง logistic และ tree-based ที่ตีความได้ ทำ A/B tests และแปลงข้อมูลเป็นการตัดสินใจผลิตภัณฑ์และการตลาดที่ชัดเจนและนำไปปฏิบัติได้จริงเพื่อผลกระทบต่อธุรกิจเทคโนโลยี

ภาระงานที่ยืดหยุ่นตั้งแต่ 4 ถึง 360 ชั่วโมง
ใบรับรองที่ถูกต้องในประเทศของคุณ
ฉันจะเรียนรู้อะไร?
เชี่ยวชาญการสร้างแบบจำลองทางสถิติที่เน้นการคาดการณ์การเลิกใช้บริการด้วย Python ในคอร์สปฏิบัติจริงแบบกระชับ คุณจะโหลดและวิเคราะห์ข้อมูลด้วย pandas ทำความสะอาดและสร้างฟีเจอร์ที่ทรงพลัง วิเคราะห์เชิงสำรวจเพื่อค้นหาปัจจัยหลักของการ churn จากนั้นสร้างและตีความแบบจำลอง logistic regression และ tree-based ประเมินผลลัพธ์ และแปลงผลเป็นรายงานชัดเจน การทดสอบ A/B และคำแนะนำที่พร้อมใช้งานเพื่อผลกระทบที่วัดผลได้
ข้อดีของ Elevify
พัฒนาทักษะ
- สร้างชุดข้อมูล churn ที่สะอาด: โหลด วิเคราะห์ และแก้ไขข้อมูลอย่างรวดเร็วด้วย pandas
- สร้างฟีเจอร์ churn ที่ทรงพลัง: sessions, cohorts, recency และ engagement
- สร้างและอธิบายแบบจำลอง logistic: Python pipelines, AUC และ odds ratios ชัดเจน
- เปรียบเทียบและปรับแต่งแบบจำลอง: tree ensembles, SHAP insights และ validation ที่แข็งแกร่ง
- แปลงสถิติเป็นการปฏิบัติ: A/B tests, dashboards และ churn playbooks ที่เป็นรูปธรรม
สรุปที่แนะนำ
ก่อนเริ่มต้น คุณสามารถเปลี่ยนบทและภาระงาน เลือกบทที่ต้องการเริ่มต้น เพิ่มหรือลบบท เพิ่มหรือลดภาระงานของหลักสูตร.สิ่งที่นักเรียนของเราพูด
คำถามที่พบบ่อย
Elevify คืออะไร? มันทำงานอย่างไร?
หลักสูตรมีใบรับรองหรือไม่?
หลักสูตรฟรีหรือไม่?
ชั่วโมงการทำงานของหลักสูตรคืออะไร?
หลักสูตรเป็นอย่างไร?
หลักสูตรทำงานอย่างไร?
ระยะเวลาของหลักสูตรคืออะไร?
ค่าใช้จ่ายหรือราคาของหลักสูตรคืออะไร?
EAD หรือหลักสูตรออนไลน์คืออะไรและทำงานอย่างไร?
หลักสูตร PDF