Machine Learning práctico e integrado con Python, Sql Server, MySQL y Power BI
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Las empresas requieren mucha información para tomar decisiones con el fin de lograr los objetivos de negocio que se han planteado. Desde hace un tiempo mucha de la información es suministrada desde el Business Intelligence y reporting en general.
Sin embargo, existe una abundancia de datos que generan todos los sistemas y de las interacciones de clientes, proveedores y empleados. Es por ello que existe un creciente interés en que tales datos sean procesados con Machine Learning, Inteligencia Artificial y Minería de Datos, con el fin de encontrar insights de interés y desarrollar modelos predictivos para clustering, minería de opinión, forecast y reglas de asociación, entre muchas otras.
Python es el lenguaje de programación de mayor uso en el mundo de la analítica avanzada y la Ciencia de Datos. Por otra parte, el SQL Server es uno de los sistemas gestores de bases de datos de mayor uso empresarial, ya que muchos de los grandes ERP y CRM lo usan como su motor de bases de datos. Asimismo, MySQL es un motor de bases de datos muy popular para aplicaciones y sistemas empresariales. Tal vez el más usado para aplicaciones funcionales.
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Temario completo de este curso
Presentación:
- ¡Qué tiene este curso!
- Presentación del curso.
- Herramientas usadas en el curso.
- Mi Ambiente de Trabajo.
- Bases de datos del curso.
- Toma notas de tu curso en tiempo real en Frogames Formación.
Clustering Kmeans:
- Roadmap de la sección.
- Query SQL tabla clientes para clustering.
- Script Python para Clustering.
- Query SQL Tabla Customers.
- Power Query Data Customers.
- Ejecución de Script Python en Power Query.
- Desarrollo de Dashboard Cartera de Clientes en Power BI
Análisis de sentimientos de Reviews de productos:
- Roadmap de la Sección.
- Query SQL para tabla de reviews de productos.
- Script Python para análisis de sentimientos de Reviews.
- Ejecución de Script Python en Power Query.
- Dashboard de Reviews de productos en Power BI.
Forecast de serie temporal con ARIMA:
- Roadmap de la sección.
- Query SQL para los datos de la serie de tiempo de la siguiente clase.
- Script Python para forecast con Auto.
- ARIMA para la siguiente clase.
- Creación de hoja en Power BI con Forecast de ventas.
Reglas de Asociación de ventas de productos:
- Roadmap de la Sección.
- Query SQL para tabla de transacciones de ventas.
- Preparación del Script en Python para las reglas de Asociación usando Apriori.
- Ejecución de Query SQL en Power Query.
- Dashboard Reglas de Asociación en Power BI.
- Despliegue de los informes en Power BI web Service.
Decision Tree encuesta NPS:
- Roadmap de la Sección.
- Formulario NPS HTML publicado.
- Data Tabla NPS.
- APIRest NPS.
- Query data Python.
- Script Python Decision Tree.
- Script Python Decision Tree Power BI.
- Conexión y Transformación de datos Power BI.
- Infografia parte 1.
- Infografia parte 2.
- Infografia parte 3.
- Revisión de la Infografia.
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