Felicitări!

Machine Learning pentru Marketing în Python

Karolis Urbonas

Head of Analytics & Science, Amazon

Ce am învățat?

  • Tipuri de machine learning - supervizat, nesupervizat, prin consolidare
  • Etapele machine learning
  • Tehnici de pregătire a datelor pentru diferite modele
  • Predicția abandonului clienților telecom cu regresie logistică și arbori de decizie
  • Calculul valorii pe durata de viață a clientului
  • Predicția tranzacțiilor lunii următoare cu regresie liniară
  • Măsurarea performanței modelului cu mai multe metrici
  • Segmentarea clienților pe baza istoricului de achiziții cu K-means și NMF
Machine Learning pentru Marketing în Python

Ce urmează?

  • Aprofundați fiecare subiect
  • Explorați seturile de date, modificați parametrii și încercați să îmbunătățiți acuratețea modelului sau interpretabilitatea segmentării
  • Lucrați la un proiect cu alt set de date și construiți modele cu comentarii proprii
  • Publicați un articol pe blog cu link la codul de pe GitHub după finalizarea proiectului
  • Aplicați cunoștințele în activitatea profesională
Machine Learning pentru Marketing în Python

Vă mulțumim și mult succes la învățare!

Machine Learning pentru Marketing în Python

Preparing Video For Download...