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Predicción de Churn con RStudio: Curso Práctico
Del análisis de datos al modelo listo para activar campañas de retención.
5.03 reviews3,674 learners
- Intermediate
- 3h 35m video
- 35 lectures
- Spanish
- Captions
- Updated 2026
Taught by DataBoosters Academy
- 3h 35m of on-demand video
- 35 lectures across 7 sections
- One-off payment — no subscription
- Lifetime access on web and mobile
- Closed captions (Spanish)
Curriculum
7 sections35 lectures3h 35m total
- Bienvenid@ a DataBoosters3:06
- Presentación del Instructor0:43
- ¿Cómo tomar el curso?1:25
- ¿Qué aprenderás en este curso?5:14
- Instalación y Entorno de trabajo en R8:04
- Presentación del dataset de Clientes8:03
- Estructura del Proyecto y Flujo de Trabajo3:26
- Archivos Descargables0:13
- ¿Qué es la fuga de clientes y por qué es importante?3:08
- Métricas de Retención y tasa de Churn2:58
- Casos de uso en distintas industrias4:39
- Planteamiento del problema de predicción4:33
- Variables típicas en un dataset de churn3:25
- Tipos de variables y valores faltantes6:10
- Transformación de datos con dplyr9:45
- EDA univariado y bivariado9:22
- Visualizaciones descriptivas con ggplot26:35
- Identificación de patrones relevantes6:02
- Feature Engineering inicial (RFM, dummies, escalado)6:31
- División train vs test5:55
- Flujo de trabajo caret y trainControl6:58
- Modelos Base10:39
- Grid Search y Cross-Validation para optimizar9:02
- Guardado del modelo entrenado y predicciones iniciales11:36
- Matriz de confusión y métricas6:04
- Curva ROC y AUC con pROC7:46
- Comparación de modelos y selección final7:53
- Análisis de errores y overfitting9:34
- Interpretación práctica para negocio8:28
- Importancia de variables con varImp3:54
- Visualización del desempeño con ggplot29:25
- Creación de reportes y comunicación de hallazgos7:20
- Presentar resultados a stakeholders (sin lenguaje técnico)7:37
- Cómo activar campañas de retención usando el modelo ($$)9:17
About this course
Este curso de Udemy te guiará paso a paso en la construcción de un modelo completo de predicción de fuga de clientes (churn) utilizando R. Está diseñado para que aprendas con un flujo de trabajo real, desde los datos crudos hasta la interpretación final de resultados y la activación de estrategias de retención. Comenzarás entendiendo qué es el churn, por qué ocurre y cómo impacta directamente la rentabilidad del negocio. Verás las métricas más importantes de retención y analizarás ejemplos de diferentes industrias…
Before you start
- No necesitas experiencia previa en machine learning. Solo se recomienda conocer lo básico de análisis de datos, tener una ligera familiaridad con R, contar con R y RStudio instalados y tener interés en aplicar modelos de churn en un contexto real de negocio.
Who it’s for
- Este curso está dirigido a analistas, profesionales de marketing, equipos de CRM y cualquier persona interesada en entender y predecir la fuga de clientes usando datos reales. También es ideal para principiantes que quieren aprender a construir modelos de churn en R y aplicarlos para diseñar estrategias de retención con impacto en el negocio.
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