Parabéns!

Machine Learning para Marketing em Python

Karolis Urbonas

Head of Analytics & Science, Amazon

O que aprendemos?

  • Tipos de Machine Learning: supervisionado, não supervisionado, por reforço
  • Etapas de Machine Learning
  • Técnicas de preparação de dados para diferentes modelos
  • Prever churn de clientes de telecom com regressão logística e árvores de decisão
  • Calcular o lifetime value do cliente
  • Prever transações do próximo mês com regressão linear
  • Medir desempenho do modelo com múltiplas métricas
  • Segmentar clientes pelo histórico de compras com K-means e NMF
Machine Learning para Marketing em Python

O que vem a seguir?

  • Aprofunde cada tópico
  • Explore os conjuntos de dados, ajuste parâmetros e tente melhorar a acurácia ou a interpretabilidade da segmentação
  • Faça um projeto com outro conjunto de dados e crie modelos com comentários por conta própria
  • Escreva um post no blog com link para o código no GitHub ao concluir o projeto
  • Coloque seu conhecimento em prática no trabalho
Machine Learning para Marketing em Python

Obrigado e bons estudos!

Machine Learning para Marketing em Python

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