This 90-minute guided-project, "Pyspark for Data Science: Customer Churn Prediction," is a comprehensive guided-project that teaches you how to use PySpark to build a machine learning model for predicting customer churn in a Telecommunications company. This guided-project covers a range of essential tasks, including data loading, exploratory data analysis, data preprocessing, feature preparation, model training, evaluation, and deployment, all using Pyspark. We are going to use our machine learning model to identify the factors that contribute to customer churn, providing actionable insights to the company to reduce churn and increase customer retention. Throughout the guided-project, you'll gain hands-on experience with different steps required to create a machine learning model in Pyspark, giving you the tools to deliver an AI-driven solution for customer churn. Prerequisites for this guided-project include basic knowledge of Machine Learning and Decision Trees, as well as familiarity with Python programming concepts such as loops, if statements, and lists.
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Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Use AI driven solution to solve a business problem
Build a machine learning model with PySpark
Apply data cleansing activities using PySpark
Compétences que vous pratiquerez
- Catégorie : Data Pre-Processing
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
- Catégorie : PySpark
- Catégorie : model evaluation
Détails à connaître
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Disponible uniquement sur ordinateur
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences prêtes à l'emploi en moins de 2 heures
- Bénéficiez d’une formation par des experts du secteur
- Gagnez en expérience pratique en effectuant des tâches professionnelles du monde réel
- Renforcez votre confiance en utilisant les outils et technologies les plus récents
À propos de ce Projet Guidé
Apprendrez étape par étape
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
Set up the project environment (11 min)
Exploratory Data Analysis Part I - Numerical Columns (10 min)
Exploratory Data Analysis Part II - Categorical Columns (10 min)
Preprocess and clean data (7 min)
Demonstrate your understanding of Data Exploration and Preprocessing (5 min)
Prepare the input data for your model Part I - Numerical Features (6 min)
Prepare the input data for your model Part II - Categorical Features (10 min)
Train your decision tree (9 min)
Evaluate your model (11 min)
Deploy your model (6 min)
Challenge Activity: Employee Attrition Prediction (6 min)
Expérience recommandée
Basic knowledge of Machine Learning and Decision Trees, Python programming language (basic concepts such as: loops, if statements and lists)
11 images de projet
Instructeur
Offert par
Méthode d’apprentissage
Apprentissage pratique basé sur les compétences
Mettez en pratique de nouvelles compétences en effectuant des tâches professionnelles.
Conseils d’experts
Suivez les vidéos pré-enregistrées d’experts à l’aide d’une interface unique, divisée en deux.
Aucun téléchargement ou installation requis(e)
Accédez aux outils et aux ressources dont vous avez besoin dans un espace de travail cloud préconfiguré.
Disponible uniquement sur ordinateur de bureau
Ce Projet Guidé est conçu pour les ordinateurs portables ou de bureau disposant d’une connexion internet fiable, et non pour les appareils mobiles.
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Foire Aux Questions
En achetant un Projet Guidé, vous obtenez tout ce dont vous avez besoin pour terminer ce Projet Guidé, y compris l'accès à un espace de travail de bureau cloud, via votre navigateur web, qui contient les fichiers et les logiciels dont vous avez besoin pour commencer, ainsi que les instructions vidéo étape par étape d'un expert en la matière.
Comme votre espace de travail contient un bureau cloud dimensionné pour un ordinateur portable ou de bureau, les Projets Guidés ne sont pas disponibles sur votre appareil mobile.
Les enseignants des Projets Guidés sont des experts en la matière qui ont de l'expérience dans les compétences, les outils ou le domaine de leur projet et qui sont passionnés par le partage de leurs connaissances avec des millions d'étudiants dans le monde.