Am Ende dieses Kurses sind die Teilnehmer in der Lage, Kundendaten zu analysieren, Datensätze für maschinelles Lernen aufzubereiten, Modelle zur Abwanderungsprognose mit R zu erstellen und die Modellleistung mithilfe branchenüblicher Methoden zu bewerten. Außerdem erwerben die Teilnehmer die Fähigkeit, Modellergebnisse zu interpretieren und die gewonnenen Erkenntnisse bei realen Geschäftsentscheidungen anzuwenden.

Dieser Kurs vermittelt ein praktisches, umfassendes Verständnis der Abwanderungsprognose mithilfe von maschinellem Lernen in R Studio. Ausgehend von grundlegenden Konzepten wie Datentypen und explorativer Datenanalyse führt der Kurs die Teilnehmer schrittweise durch das Verständnis von Datensätzen, die Datenvorverarbeitung und die Modellauswahl. In den praktischen Lektionen liegt der Schwerpunkt auf der Implementierung logistischer Regression, dem Umgang mit fehlenden Werten, der Datentransformation sowie der Bewertung von Modellen anhand von Genauigkeitsmetriken, ROC-Kurven und Entscheidungsbäumen. Die Teilnehmer profitieren von einem strukturierten, projektbasierten Ansatz, der reale Data-Science-Arbeitsabläufe widerspiegelt. Im Gegensatz zu theoretisch geprägten Kursen legt dieses Programm den Schwerpunkt auf angewandtes Lernen mit schrittweisen R-Code-Demonstrationen und einer geschäftsorientierten Interpretation der Ergebnisse. Der Kurs ist ideal für Studierende, Analysten und Fachleute, die praktische Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens entwickeln und gleichzeitig verstehen möchten, wie die Abwanderungsprognose branchenübergreifend messbaren Mehrwert liefert.