Скачать с ютуб видео ChurnInsight: Predicción de Fuga de Clientes con Microservicios (Java, React, Python)

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: ChurnInsight: Predicción de Fuga de Clientes con Microservicios (Java, React, Python) в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно ChurnInsight: Predicción de Fuga de Clientes con Microservicios (Java, React, Python) или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон ChurnInsight: Predicción de Fuga de Clientes con Microservicios (Java, React, Python) в формате MP3:

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru

ChurnInsight: Predicción de Fuga de Clientes con Microservicios (Java, React, Python)

En este video presento la demo técnica de ChurnInsight, una plataforma Full Stack diseñada para predecir la probabilidad de fuga de clientes (Churn Rate) utilizando Inteligencia Artificial. El proyecto implementa una arquitectura de microservicios robusta y escalable, integrando un frontend moderno con múltiples backends y persistencia de datos. 🛠️ Tech Stack & Arquitectura: Frontend: React con TypeScript y TailwindCSS (Dashboard interactivo). Backend Core: Java Spring Boot (Gestión de lógica de negocio y APIs). Machine Learning: Servicio en Python (Modelo de predicción de riesgo). Base de Datos: PostgreSQL (Persistencia de historial y usuarios). Infraestructura: Docker y Docker Compose (Containerización). 🔍 Funcionalidades Clave: Cálculo de riesgo en tiempo real conectando servicios de Java y Python. Dashboard de métricas y visualización de datos. Historial de predicciones almacenado en base de datos relacional. 🔗 Enlaces: Repositorio en GitHub: https://github.com/Gott95/repo_DataScience #FullStack #Java #SpringBoot #React #MachineLearning #Microservices #Docker #PostgreSQL

Comments