Predicción de Churn con RStudio — Curso en español: Aprende a modelar y reducir la fuga ¡Inscríbete ahora!

Este curso práctico de Udemy te guía paso a paso en la construcción de un modelo completo de predicción de fuga de clientes (churn) utilizando R y RStudio. Con un enfoque basado en un flujo de trabajo real, aprenderás desde la comprensión del problema hasta la puesta en marcha de estrategias de retención basadas en datos. Verás por qué el churn impacta la rentabilidad, qué métricas importan y cómo aplicar estos conceptos en distintos sectores.

Trabajarás con un dataset real: limpieza, transformación y análisis exploratorio con paquetes como dplyr y ggplot2; creación de variables derivadas (incluyendo RFM) y preparación de los datos para modelado siguiendo buenas prácticas. Entrenarás modelos con caret —comparando regresión logística y random forest—, aplicarás validación cruzada, grid search y aprenderás a evitar problemas comunes como leakage y overfitting.

Al terminar sabrás interpretar métricas clave (AUC, precisión, recall), evaluar la importancia de variables y presentar hallazgos a stakeholders. Además, aprenderás a usar las predicciones para diseñar campañas de retención accionables que generen impacto real en la rentabilidad del negocio, y tendrás un modelo funcional listo para aplicar en escenarios reales.

Lo que aprenderás:

• Comprender qué es el churn, cómo se mide y por qué afecta directamente la rentabilidad del negocio.
• Limpiar y analizar datos reales de clientes en R, creando variables esenciales para el modelo.
• Entrenar y evaluar modelos de churn con caret, aplicando buenas prácticas como cross-validation y selección de hiperparámetros.
• Interpretar resultados del modelo y usarlos para diseñar campañas de retención accionables para el negocio.

Contenido del curso:

• Secciones: 7
• Clases: 35
• Duración: 3h 35m

Requisitos:

• No necesitas experiencia previa en machine learning.
• Conocer lo básico de análisis de datos y tener una ligera familiaridad con R.
• Contar con R y RStudio instalados.
• Tener interés en aplicar modelos de churn en un contexto real de negocio.

¿Para quién es este curso?

• Analistas que desean predecir y reducir la fuga de clientes.
• Profesionales de marketing y equipos de CRM que buscan optimizar retención.
• Personas interesadas en aprender a construir modelos de churn en R.
• Principiantes que quieren aplicar analítica predictiva a problemas de negocio.

¿Qué esperas para comenzar?

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