Курсы по работе с Pylift

Подробнее о рубрике «Курсы по работе с Pylift»

Программа обучения была изучена на предмет прикладной направленности: особое внимание уделялось наличию реальных кейсов по прогнозированию эффекта воздействия и глубине математических основ Uplift-моделирования, а не пересказу документации. Инструмент востребован у Data Scientist и маркетинговых аналитиков, стремящихся оптимизировать бюджеты и не тратить ресурсы на тех, кто и так совершит целевое действие. Курс рассчитан на специалистов среднего уровня, уже владеющих основами машинного обучения и Python, желающих освоить продвинутые методы анализа эффективности кампаний. Сравните форматы обучения и условия рассрочки, чтобы скорее применить Pylift в своих рабочих задачах.

Чему научит курс по Pylift

• Разбор концепции групп Treatment и Control для вычисления инкрементального эффекта.
• Освоение подготовки данных под специфику маркетинговой аналитики на Python.
• Построение моделей, выявляющих «колеблющихся» пользователей и игнорирующих «спящих собак».
• Приобретение навыков визуализации и интерпретации графиков эффективности воздействия.
• Использование Pylift вместе с XGBoost, LightGBM или CatBoost для улучшения точности прогнозов.