Compara modelos de aprendizaje supervisado para predecir cancelaciones en un gimnasio
Visión general
De qué trata este proyecto.
Recibirás el dataset (32.000 filas, 28 features, etiqueta cancelación en 30 días). Harás análisis exploratorio, ingeniería de features básica (no de juguete) y dividirás en train/val/test respetando el tiempo (no aleatorio). Entrenarás 3 modelos: regresión logística como baseline, random forest y gradient boosting. Reportarás métricas adecuadas (AUC-ROC, precision-recall, lift en top 10 por ciento). Entregarás notebook reproducible, informe de 4 páginas con análisis de errores y recomendación de qué modelo desplegar y por qué.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Comparar 3 modelos supervisados para predecir cancelación de personas socias con validación temporal y recomendar un modelo defendible para producción.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar validación temporal cuando la aleatoria filtra información
- Comparar modelos con métricas adecuadas al problema (lift, no solo AUC)
- Identificar leakage de features (uso post-cancelación) y eliminarlo
- Traducir un modelo a recomendación operativa accionable
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Ingeniera de Software con IA
Un proyecto end-to-end de ML supervisado con validación temporal honesta y recomendación operativa es justo lo que las startups SaaS B2C y los equipos de growth piden a una junior con perfil aplicado.
Este proyecto afina
- supervised-learning
- model-evaluation
- python-programming
Científica de Datos
La científica de datos junior se diferencia por entender splits temporales, leakage y métricas alineadas con negocio — exactamente lo que entrena este reto.
Este proyecto afina
- supervised-learning
- feature-engineering
- data-analysis
Ingeniera de Datos
Las ingenieras de datos que entienden ML supervisado construyen mejores pipelines de features y entregan datos limpios para producción.
Este proyecto afina
- feature-engineering
- data-analysis
- python-programming