Curso en español: Predicción de Churn con R — ¡Aprende y aplica estrategias de retención ahora!

¿Quieres aprender a predecir la fuga de clientes paso a paso y convertir esos resultados en acciones concretas de retención? Este curso te guía desde los datos crudos hasta un modelo funcional de churn utilizando R, con un enfoque práctico y orientado a resultados. A lo largo del curso trabajarás con un dataset real, aplicarás buenas prácticas de analítica y verás cómo cada decisión impacta la calidad del modelo.

Aprenderás a identificar las métricas clave de retención, limpiar y transformar datos con dplyr, explorar visualmente con ggplot2 y crear variables derivadas (incluyendo RFM). Además, entrenarás y compararás modelos como regresión logística y random forest usando caret, aplicarás validación cruzada y grid search, y evitarás problemas comunes como leakage u overfitting.

Al finalizar sabrás interpretar métricas como AUC, precisión y recall, explicar la importancia de las variables a stakeholders y usar las predicciones para diseñar campañas de retención con impacto real en el negocio. Es un recorrido práctico que te dejará con un modelo listo para aplicar en escenarios empresariales.

Lo que aprenderás:

• Comprender qué es el churn, por qué ocurre y su impacto en la rentabilidad.
• Calcular y interpretar métricas de retención y rendimiento del modelo (AUC, precisión, recall).
• Limpiar, transformar y explorar datos reales con dplyr y ggplot2.
• Crear variables derivadas útiles (incluyendo RFM) para modelado de churn.
• Entrenar y comparar modelos con caret: regresión logística y random forest.
• Aplicar validación cruzada, grid search y técnicas para evitar overfitting y leakage.
• Interpretar la importancia de variables y presentar hallazgos a stakeholders.
• Diseñar campañas de retención basadas en las predicciones del modelo.

Contenido del curso:

• Secciones: 8
• Clases: 36
• Duración: 6 horas

Requisitos:

• No se requiere experiencia previa en machine learning.
• Conocimientos básicos de análisis de datos (conceptos simples de tablas y estadísticas).
• Familiaridad ligera con R es recomendable.
• Tener R y RStudio instalados en tu equipo.
• Interés en aplicar modelos de churn en contextos reales de negocio.

¿Para quién es este curso?

• Analistas de datos y business intelligence que desean modelar churn.
• Profesionales de marketing, equipos de CRM y gestores de retención.
• Personas que comienzan en R y quieren aprender a aplicar modelos de churn en empresas.

¿Qué esperas para comenzar?

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