Advanced Certificate in Machine Learning for Customer Churn Prediction
-- अभी देख रहे हैंThe Advanced Certificate in Machine Learning for Customer Churn Prediction is a crucial course for professionals seeking to excel in the data science field. This certification focuses on predictive analytics, a key driver of business growth, enabling learners to identify customers at risk of churn, reducing costs, and increasing revenue.
2,455+
Students enrolled
GBP £ 140
GBP £ 202
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इस पाठ्यक्रम के बारे में
100% ऑनलाइन
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साझा करने योग्य प्रमाणपत्र
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पूरा करने में 2 महीने
सप्ताह में 2-3 घंटे
कभी भी शुरू करें
कोई प्रतीक्षा अवधि नहीं
पाठ्यक्रम विवरण
• Introduction to Machine Learning – Understanding the basics of machine learning, including supervised and unsupervised learning, regression, classification, and clustering.
• Data Preprocessing – Cleaning, transforming, and preparing data for machine learning models, including handling missing data, outliers, and categorical variables.
• Feature Selection and Engineering – Identifying and creating relevant features to improve model performance, including domain-specific knowledge and feature importance.
• Supervised Learning Algorithms – Learning various supervised learning algorithms, such as logistic regression, decision trees, random forests, and support vector machines.
• Unsupervised Learning Algorithms – Learning various unsupervised learning algorithms, such as k-means clustering, hierarchical clustering, and principal component analysis.
• Model Evaluation – Evaluating model performance using appropriate metrics, such as accuracy, precision, recall, F1 score, and ROC curve.
• Hyperparameter Tuning – Optimizing model performance through hyperparameter tuning techniques, such as grid search and random search.
• Time Series Analysis – Understanding time series data, including trends, seasonality, and stationarity, and applying appropriate models, such as ARIMA and SARIMA.
• Customer Churn Prediction – Applying machine learning algorithms to predict customer churn, including feature engineering, model evaluation, and hyperparameter tuning.
• Deployment and Monitoring – Deploying machine learning models in production environments, including containerization, cloud computing, and monitoring model performance.
करियर पथ
प्रवेश आवश्यकताएं
- विषय की बुनियादी समझ
- अंग्रेजी भाषा में दक्षता
- कंप्यूटर और इंटरनेट पहुंच
- बुनियादी कंप्यूटर कौशल
- पाठ्यक्रम पूरा करने के लिए समर्पण
कोई पूर्व औपचारिक योग्यता आवश्यक नहीं। पाठ्यक्रम पहुंच के लिए डिज़ाइन किया गया है।
पाठ्यक्रम स्थिति
यह पाठ्यक्रम व्यावसायिक विकास के लिए व्यावहारिक ज्ञान और कौशल प्रदान करता है। यह है:
- यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि यह पाठ्यक्रम किसी मान्यता प्राप्त पुरस्कार देने वाले निकाय द्वारा मान्यता प्राप्त नहीं है या किसी अधिकृत संस्थान/निकाय द्वारा विनियमित नहीं है।
- किसी अधिकृत संस्था द्वारा विनियमित नहीं
- औपचारिक योग्यताओं के लिए पूरक
पाठ्यक्रम को सफलतापूर्वक पूरा करने पर आपको पूर्णता का प्रमाणपत्र मिलेगा।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
कोर्स शुल्क
- सप्ताह में 3-4 घंटे
- जल्दी प्रमाणपत्र वितरण
- खुला नामांकन - कभी भी शुरू करें
- सप्ताह में 2-3 घंटे
- नियमित प्रमाणपत्र वितरण
- खुला नामांकन - कभी भी शुरू करें
- पूर्ण कोर्स पहुंच
- डिजिटल प्रमाणपत्र
- कोर्स सामग्री
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