Desenvolvimento de Jupyter Notebook para Previsão de Cancelamento de Assinaturas com Scikit-learn

Estamos buscando um desenvolvedor Python experiente para criar um Jupyter Notebook robusto focado na análise de dados de clientes e na previsão de cancelamento de assinaturas. O projeto envolve diversas etapas cruciais para garantir um modelo preditivo eficaz e acionável. As responsabilidades incluem a limpeza e pré-processamento dos dados fornecidos, a realização de uma análise exploratória de dados (EDA) completa, com a geração de gráficos informativos e descrições concisas para cada um. Será necessário comparar e avaliar múltiplos modelos de classificação utilizando a biblioteca scikit-learn para identificar o mais adequado. O modelo ideal deverá ser ajustado finamente para maximizar a identificação de clientes com alto risco de cancelamento. Os materiais a serem entregues incluem o Jupyter Notebook finalizado, o modelo de previsão salvo (acompanhado de uma função simples para realizar previsões em novos dados), uma lista classificada de clientes com risco de cancelamento, um resumo de fácil compreensão dos principais fatores que contribuem para o churn, e um arquivo README detalhado para que nossa equipe possa replicar e executar o processo de forma independente.