Diagnóstico de Abandono en una Plataforma de Streaming Hispanohablante
Visión general
De qué trata este proyecto.
Limpia 180.000 cuentas, entrena un modelo de churn binario a 30 días y reporta las 5 variables clave. Obtén un certificado verificable.
El escenario
La plataforma (Serie B, unas 110 personas) factura unos 9 millones de dólares anuales y compite contra dos hyperscalers globales en LATAM; cada punto porcentual de churn evitado vale aproximadamente 90.000 USD de ingreso recurrente anual.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Identificar qué cohortes y comportamientos predicen el abandono a 30 días y traducirlo en una recomendación priorizada para el equipo de producto.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar un flujo end-to-end de ciencia de datos sobre un dataset real y sucio
- Construir un modelo de clasificación con evaluación honesta (train/test, validación cruzada)
- Comunicar hallazgos cuantitativos a una audiencia no técnica
- Documentar el análisis para que otra persona pueda reproducirlo
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Applied Data Analysis and Practical Data Science
Master · Data Engineering
Strong alignment
This challenge maps to Applied Data Analysis and Practical Data Science at the Master level. It sharpens the same practical skills your coursework expects — but in a real industry context with actual constraints and deliverables.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
- Data Wrangling
Apply data wrangling to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Exploratory Data Analysis
Apply exploratory data analysis to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Feature Engineering
Apply feature engineering to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Classification
Apply classification to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Python
Write clean, efficient Python for data processing, automation, and backend services.
- Data Storytelling
Apply data storytelling to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Científico de Datos
El reto cubre exactamente el ciclo diario de un científico de datos junior en una empresa de producto: pasar de un dataset sucio a una recomendación priorizada respaldada por un modelo razonable y una memoria que el negocio entiende.
Este proyecto afina
- data-wrangling
- classification
- data-storytelling
Ingeniero de Aprendizaje Automático
Construir un pipeline reproducible de features y modelo, con validación honesta, prepara para el trabajo de un ML Engineer junior que tiene que llevar modelos del notebook al servicio.
Este proyecto afina
- feature-engineering
- classification
- python
Científico de IA Aplicada
Traducir un análisis cuantitativo en una decisión de negocio respaldada por números es el núcleo del trabajo de un applied AI scientist en producto.
Este proyecto afina
- exploratory-data-analysis
- classification
- data-storytelling