El trabajo de suficiencia profesional tuvo como propósito desarrollar e implementar un modelo de machine learning para la priorización de clientes en una campaña comercial de ventas telefónicas de productos financieros en la empresa MF Asesoría y Consultoría S.A.C., especializada en la gestión de fuerzas de venta para entidades del sector financiero. El problema identificado fue la asignación subóptima del esfuerzo comercial por el uso exclusivo del juicio experto. Para abordarlo se aplicó la metodología CRISP-DM, que incluyó exploración, limpieza y transformación de datos, así como la selección y evaluación de algoritmos de clasificación. Tras comparar más de diez modelos y ajustar hiperparámetros mediante RandomGridSearch, se seleccionó Linear Discriminant Analysis (LDA) por su rendimiento y capacidad de generar probabilidades. El modelo se integró en un pipeline ...