À l'issue de cette formation, les apprenants seront capables d'analyser des données clients, de préparer des ensembles de données pour l'apprentissage automatique, de construire des modèles de prédiction de la perte de clientèle à l'aide de R, et d'évaluer les performances de ces modèles à l'aide de techniques reconnues dans le secteur. Les apprenants acquerront également la capacité d'interpréter les résultats des modèles et d'appliquer ces connaissances à la prise de décision dans le monde réel.

Ce cours est conçu pour offrir une compréhension pratique et complète de la prédiction de la perte de clientèle à l’aide de l’apprentissage automatique dans R Studio. Partant de concepts fondamentaux tels que les types de données et l’analyse exploratoire des données, le cours guide progressivement les apprenants à travers la compréhension des ensembles de données, le prétraitement des données et la sélection de modèles. Les sessions pratiques se concentrent sur la mise en œuvre de la régression logistique, la gestion des valeurs manquantes, la transformation des données et l’évaluation des modèles à l’aide de mesures de précision, de courbes ROC et d’arbres de décision. Les apprenants bénéficient d’une approche structurée et axée sur des projets, qui reflète les flux de travail réels en science des données. Contrairement aux formations trop théoriques, ce programme met l’accent sur l’apprentissage appliqué grâce à des démonstrations étape par étape de code R et à une interprétation des résultats axée sur les besoins des entreprises. Cette formation est idéale pour les étudiants, les analystes et les professionnels qui souhaitent développer des compétences pratiques en apprentissage automatique tout en comprenant comment la prédiction de la perte de clientèle apporte une valeur mesurable dans tous les secteurs d’activité.