enthaltenThis hands-on course guides learners through the complete lifecycle of predictive modeling, using a real-world banking use case to forecast term deposit subscriptions. Learners will begin by defining a business problem, analyzing and interpreting raw data through Exploratory Data Analysis (EDA), and applying data preparation techniques such as imputation and variable selection.
Predictive Models: Build, Explore Data & Deploy
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Was Sie lernen werden
Perform EDA and prepare banking data using imputation and variable selection.
Build predictive models with IV analysis, binning, and multicollinearity checks.
Evaluate models using KS, AUC, Lift, and deploy them in simulated production.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Validation
- Kategorie: Data Modeling
- Kategorie: Statistical Analysis
- Kategorie: Application Deployment
- Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)
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August 2025
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8 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 2 Module
This module introduces learners to the foundational steps of building a predictive model in a real-world banking context. It begins by clearly defining the business problem of predicting customer subscription to a term deposit product. The module then guides learners through understanding the dataset, exploring key variables using Exploratory Data Analysis (EDA), and preparing the data for modeling by handling missing values and selecting relevant features. By the end of the module, learners will be equipped with essential data preprocessing skills and the ability to frame analytical problems for machine learning applications.
Das ist alles enthalten
9 Videos4 Aufgaben
This module equips learners with the tools and techniques required to build, assess, and improve predictive models. It begins with the development of models using Information Value and multicollinearity checks to select the right variables. Learners then explore techniques to assess model performance using ranking tables, the Kolmogorov-Smirnov (KS) statistic, AUC, and Lift metrics. The module concludes with optimization strategies such as monotonicity adjustment and decision tree refinement, followed by validation and deployment of the model to unseen datasets. By the end of the module, learners will be proficient in developing, evaluating, and preparing models for production environments.
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