caso de uso
Tu primera semana como data scientist: ¿quién se va a ir? — Mundo Real
Caso de uso 1: Industria: Telecomunicaciones. Nivel: Junior. 7 lecciones, 5 días simulados. Datasets descargables.
para este caso necesitas…
El caso da por sabido lo que se enseña en estos módulos de Entrenamiento. Puedes entrar ya; si algo no te suena, el módulo está a un clic.
Bienvenida a FibraNova
Tu primer día: la empresa, el encargo, y convertir «¿quién se va a ir?» en un problema de clasificación con target y features.
Lunes: primer contacto con los datos
Cargar los cinco extractos con pandas, ver su forma y cómo se cruzan por el id de cliente, y toparte con la suciedad del core.
Martes: limpiar y definir el target
Limpiar el core, construir el target se_fue cruzando con las bajas, descartar los predictores imposibles y ver el desbalanceo: solo el 5% se va.
Miércoles: el primer modelo (y la euforia)
Partir los datos, entrenar una regresión logística con scikit-learn y medir el acierto: sale un 99%, y Raúl te dice que no mandes nada todavía.
Jueves A: la accuracy miente
El primer golpe: un modelo que dice «no se va nadie» ya acierta el 95%, y tu 99% se desmonta. Entra la matriz de confusión.
Jueves B: la fuga oculta (el 99% era mentira)
El corazón del caso: cazas la columna que te chivaba el futuro, la quitas, el acierto cae al 95% de no hacer nada y el recall con umbral 0,5 se desploma a 0,03. Ese modelo que parece roto es el único honesto.
Viernes: que se entienda y se fíen de ella
La última milla: confirmar con SQL las señales legítimas, montar el gráfico honesto, escribir el one-pager y entregar la lista.