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In this repository we save a scripts about problem of customer churn model. I developed two model: a tree decision and a logistic regression.

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This is the repository of the course about programming in lenguage R from Specialization in data science.

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A series of Jupyter notebooks that walk you through the fundamentals of Machine Learning and Deep Learning in python using Scikit-Learn and TensorFlow.

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Objetivo: - Desarrollar una función principal llamada RUN que invoque las siguientes funciones durante el proceso de análisis de datos. a) ETL01 : función que extrae los datos de Excel y los prepara para el análisis en un objeto llamado Data b) ETL02 : función que calcula nuevas variables de Data (edad, antiguedad, cartera vencida, etc) y genera el objeto Data.2 c) ETL03 : función que segmenta a los clientes de Data.2 y genera un cluster o perfil en el objeto Data.3 d) GLM01 : función que calcula la probabilidad de incumplimiento de un cliente mediante el uso de algoritmos de machine learning, AI o estadística inferencial y los almacena en Data.4 e) Cómo diseñaría un algoritmo que permanentemente esté calculando parámetros de significancia y de manera "inteligente" seleccione el mejor modelo? f) (opcional) Si está familiarizado con Azure, cual sería la arquitectura analítica que diseñaría para hacer que el modelo sea un servicio web?

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In this repository I store many examples and excercise of analytics, I use SAS code to answer.

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