Nâng caoChứng chỉ

Dự Đoán Khách Hàng Rời Bỏ CASA

Xây dựng mô hình dự đoán churn cho khách hàng CASA ngân hàng sử dụng XGBoost, phân tích WOE/IV và giải thích model bằng SHAP.

5 giờ

Thời gian

7

Bài học

89

Học viên

4.8

Đánh giá

Python
XGXGBoost
SHSHAP
WOWOE/IV
Pandas
Scikit-learn
Dự Đoán Khách Hàng Rời Bỏ CASA
PROJECT
7 Lessons
4.8

Bạn sẽ học được

Xử lý và phân tích dữ liệu thực tế với Python

Xây dựng và huấn luyện model Machine Learning

Đánh giá và tối ưu hiệu suất model

Deploy ứng dụng ML lên production

Áp dụng best practices trong ngành công nghiệp

Tự tin giải quyết bài toán ML thực tế

Yêu cầu trước khi học

2/3 hoàn thành

💡 Gợi ý: Hoàn thành các yêu cầu trên để có trải nghiệm học tập tốt nhất. Bạn vẫn có thể bắt đầu dự án, nhưng một số khái niệm có thể khó hiểu hơn.

Học viên nói gì

"Dự án rất thực tế và chi tiết. Tôi đã học được rất nhiều kỹ năng mới và áp dụng được ngay vào công việc."
N

Nguyễn Văn A

Data Scientist tại VNG Corporation

15/12/2024

3+

Đánh giá

4.7

Điểm trung bình

95%

Hài lòng

Sẵn sàng bắt đầu?

Tham gia cùng 89+ học viên đã hoàn thành dự án này và nâng cao kỹ năng của bạn ngay hôm nay.

Bắt đầu ngay miễn phí