Bingung Kenapa Pelanggan Pergi? Belajar Baca Risikonya Lewat Data Science
Rangkuman otomatis · disusun dengan AI

Detikcourse menyelenggarakan kelas "Kenali Risiko Bisnis Lewat Data Science dan Python" yang fokus pada Customer Churn Prediction. Kelas ini membahas cara menggunakan data sains untuk mengidentifikasi pelanggan yang berpotensi berhenti menggunakan produk atau layanan. Peserta akan belajar alur predictive analytics dari pemahaman data hingga pembuatan prediksi menggunakan Python melalui Google Colab. Model prediksi dibangun dengan Decision Tree dan Random Forest, lalu dievaluasi menggunakan metrik seperti Confusion Matrix, Accuracy, Precision, Recall, dan F1-Score. Pendekatan ini membantu mengubah data menjadi insight bisnis yang mendukung pengambilan keputusan.
Kelas ini tidak memerlukan latar belakang IT atau pengalaman pemrograman. Peserta dapat mencakup data analyst, business analyst, marketer, entrepreneur, mahasiswa, hingga fresh graduate. Materi disampaikan secara interaktif dengan hands-on practice bersama expert, sehingga peserta tidak hanya memahami konsep teori tetapi juga menerapkannya langsung. Fokus utama kelas adalah membantu peserta memahami bagaimana data dapat menjadi alat strategis untuk membaca risiko dan menentukan langkah bisnis berikutnya.
Kelas berlangsung online melalui Zoom Meeting pada Selasa, 13 Oktober 2026 pukul 19.00-21.00 WIB. Peserta yang mendaftar akan mendapatkan e-sertifikat detikcourse, video rekaman kelas, career tips, dan kesempatan untuk dipublikasikan dalam artikel detikcom. Pendaftaran dapat dilakukan melalui detikevent.
Bagikan
Berita terkait
Mau Tahu Cara Data Dipakai untuk Prediksi Bisnis? Belajar di Kelas Ini
Detik.com · 25 September 2026 pukul 23.35
Pelajari Data Science untuk Kebutuhan Bisnismu, tanpa Harus Berlatar Belakang IT!
Detik.com · 29 September 2026 pukul 22.17
Pelanggan Meninggalkan Bisnismu? Pelajari Cara Memprediksinya di Kelas Ini
Detik.com · 25 September 2026 pukul 21.22
Multipolar Technology: Jadikan AI Agent Bagian dari Proses Bisnis
Warta Ekonomi · 2 Oktober 2026 pukul 09.45