Спринт 10/24 → Тема 1/11: Введение в курс → Урок 1/2
Кратко:
- Курс посвящен обучению с учителем и моделям машинного обучения (МО).
- Задачи курса: изучение новых моделей МО, освоение новых метрик, улучшение моделей и данных, упрощение обучения моделей.
- Основные темы курса: новые модели МО, настройка моделей и проверка качества, работа с данными, автоматизация подготовки данных и моделирования.
- В конце курса выполняется самостоятельный проект: разработка модели для персонализации предложений постоянным покупателям.
- Курс является сложным и требует решения практических задач и изучения нюансов работы специалистов по Data Science.
Спринт 10/24 → Тема 1/11: Введение в курс → Урок 2/2
Кратко:
- Проект: Интернет-магазин "В один клик" снижает активность покупателей, цель - удержать постоянных клиентов.
- Руководство компании хочет разработать персонализированные предложения для увеличения покупательской активности.
- Необходимо промаркировать уровень финансовой активности постоянных покупателей и собрать данные по группам клиентов.
- Построить модель, предсказывающую вероятность снижения покупательской активности клиентов в следующие три месяца.
- Сегментировать покупателей и разработать персонализированные предложения для каждого сегмента.
- Предоставить общий вывод с описанием задачи, исходных данных, лучшей модели и дополнительных предложений для выбранного сегмента покупателей.
- Оформление проекта в Jupyter Notebook с использованием кода, форматирования и заголовков.
- Оценивание проекта по критериям, включая описание найденных проблем, методы построения графиков, предобработки данных, ML-решения, метрику и выбор лучшего решения, сегментацию покупателей и комментарии к шагам.