Machine learning e inteligencia artificial en Power BI 2021
- Descripción
- Currículum
- Reseñas
Si estás buscando un curso práctico, completo y avanzado para aprender Machine learning e inteligencia artificial en Power BI, has venido al lugar correcto.
Power BI se ha convertido en una de las mejores herramientas de Business Intelligence y una de las mas extendidas entre los profesionales de datos. Además con la integración de Python y los modelos de Machine Learning se puede utilizar para analítica avanzada.
En este curso te enseñaremos a utilizar las funcionalidades de inteligencia artificial propias de Power BI y a integrar modelos predictivos avanzados con Python. También aprenderás los fundamentos del Machine Learning y a desarrollar modelos, con poco código, con autoML.
Para ello, te guiaremos a través de las funcionalidades de Power BI, compartiendo explicaciones claras y útiles consejos profesionales. Seguiremos una progresión constante y sistemática, dividiendo el curso en DIEZ OBJETIVOS CLAVE:
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Fundamentos de Power BI. Aquí vamos a aprender las bases para utilizar Power BI: desde conectar una fuente de datos, la interfaz del programa, agregar filtros, y más.
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Gráficos de inteligencia artificial como Q&A, factores influenciadores clave o arboles de descomposición.
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Analítica avanzada
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Fundamentos de Machine Learning
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Instalacaion de Python y sincronización con Power BI
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Fundamentos de AutoML con Python y Pycaret
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Integración de modelos en Power BI
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Modelos de regresión con Python en Power BI
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Modelos de clasificación con Python en Power BI
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Modelos de clustering con Python en Power BI
Al final del proyecto, no solo habrás aplicado técnicas de analítica avanzada y de machine Learning desde cero utilizando Power BI, sino que habrás adquirido el conocimiento y la confianza para aplicar estos mismos conceptos a tus propios proyectos en Power BI.
Para aquellos que quieren aprender rápidamente y de manera práctica hemos incluido numerosos ejercicios y proyectos aplicados.
Únete hoy y obtén acceso inmediato y de por vida a lo siguiente:
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eBook de analítica de datos avanzada en Power BI en PDF
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Archivos de proyecto de Power BI descargables
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Ejercicios prácticos y cuestionarios
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Recursos de Power BI como: Cheatsheets y resúmenes
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Soporte experto 1 a 1
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Foro de preguntas y respuestas del curso
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30 días de garantía de devolución de dinero
¡Nos vemos allí!
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3Objeto visual Preguntas y respuestasVideo lesson
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4Configuración del objeto visual de Preguntas y RespuestasVideo lesson
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5Solución Ejercicio 1Video lesson
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6Elementos influyentes claveVideo lesson
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7Segmentos principales del gráfico elementos influyentes claveVideo lesson
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8Correlación vs CausalidadVideo lesson
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9Solución Ejercicio 2Video lesson
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10Ejercicio 3 Esquema jerárquicoVideo lesson
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11Solución Ejercicio 3Video lesson
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12Predicciones con series temporalesVideo lesson
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13Gráficos adicionales de series temporalesVideo lesson
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14Solución Ejercicio 4Video lesson
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15Detección de anomalías en series temporalesVideo lesson
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16Solución Ejercicio 5Video lesson
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20Material de este apartadoText lesson
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21Como ejecutar scripts de PythonVideo lesson
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22Fundamentos de SeabornVideo lesson
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23Selección del tipo de gráfico correctoVideo lesson
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24Proyecto aplicado_Preprocesamiento de datos con PythonVideo lesson
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25Proyecto aplicado_Análisis de variables numéricas con SeabornVideo lesson
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37Fundamentos de los modelos de regresión con Pycaret en Power BIVideo lesson
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38Proyecto aplicado_Desarrollo de un modelo de regresión de XGBoostVideo lesson
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39Proyecto aplicado_Integración del modelo de XGBoost en Power BIVideo lesson
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40Proyecto aplicado_Añadiendo gráficos de evaluación del modelo a PowerBVideo lesson
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41Ejercicio 1. Modelos de Regresión en Power BIText lesson
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42Solucion Ejercicio 1Video lesson
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43Fundamentos de los modelos de clasificación con Pycaret en Power BIVideo lesson
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44Métricas de evaluación de los modelos de clasificaciónVideo lesson
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45Proyecto aplicado_Desarrollo de un modelo de clasificacion en Power BIVideo lesson
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46Proyecto aplicado_Carga del modelo y prediccion en Power BIVideo lesson
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47Proyecto aplicado_Aplicando un pre-processamiento avanzado a los datosVideo lesson
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48Proyecto aplicado_Evaluación del modelo de clasificación en Power BIVideo lesson
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49Ejercicio 2. Modelos de clasificación en Power BIText lesson
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50Solucion_Ejercicio 2Video lesson
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51Fundamentos de los modelos de clustering con Pycaret en Power BIVideo lesson
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52Métricas de evaluación de los modelos de clusteringVideo lesson
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53Proyecto aplicado_Desarrollo de un modelo de clustering en Power BIVideo lesson
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54Proyecto aplicado_Desarrollo del modelo en Jupyter e integracion en Power BIVideo lesson
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55Ejercicio 3. Modelos de clustering en Power BIText lesson
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56Solucion Ejercicio 3Video lesson
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57Material del cursoText lesson
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58Introducción a Power BiVideo lesson
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59Descarga y presentación de Power BI DesktopVideo lesson
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60Importación de datosVideo lesson
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61Ejercicio 1Text lesson
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62Solución Ejercicio 1Video lesson
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63Herramientas para analizar la calidad del datoVideo lesson
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64Funciones de pre-procesamiento de datosVideo lesson
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65Transformar datosVideo lesson
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66Ejercicio 2Text lesson
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67Solución Ejercicio 2Video lesson
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68Agregar columnasVideo lesson
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69Ejercicio 3Text lesson
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70Solución Ejercicio 3Video lesson
