PySpark ile Machine Learning: Müşteri Kaybı (Churn) Analizi

90 dakikalık bu uygulamalı proje (guided-project) olan 'Pyspark for Data Science: Customer Churn Prediction', bir telekomünikasyon şirketinde müşteri kaybını (churn) tahmin etmek amacıyla PySpark kullanarak nasıl bir machine learning modeli oluşturacağınızı öğreten kapsamlı bir çalışmadır. Bu uygulamalı proje; veri yükleme, keşifsel veri analizi, veri ön işleme, özellik hazırlama, model eğitimi, değerlendirme ve dağıtım gibi temel adımların tamamını PySpark kullanarak kapsar. Machine learning modelimizi, müşteri kaybına katkıda bulunan faktörleri belirlemek için kullanacak ve şirkete kaybı azaltıp müşteri elde tutma oranını artıracak uygulanabilir içgörüler sunacağız. Proje boyunca, PySpark'ta bir machine learning modeli oluşturmak için gereken farklı adımlarda pratik deneyim kazanacak ve müşteri kaybı için yapay zeka destekli bir çözüm sunacak araçlara sahip olacaksınız. Bu uygulamalı proje için ön koşullar arasında temel Machine Learning ve Karar Ağaçları (Decision Trees) bilgisinin yanı sıra döngüler, if ifadeleri ve listeler gibi Python programlama kavramlarına aşinalık yer almaktadır.