Inteligencia Artificial con Power BI

La constante evolución de la herramienta analítica Power BI, hace posible que los usuarios de negocio sean capaces de acceder a posibilidades, que hace apenas unos años, estaban reservadas sólo a los científicos de datos. En la actualidad es posible que los usuarios de negocio, con conocimientos conceptuales, que adquirirán en el curso con un enfoque eminentemente práctico, sean capaces de utilizar la inteligencia artificial, para analizar sentimientos en redes sociales, revisiones de productos o servicios, clasificación de imágenes, crear modelos de aprendizaje automático que le permita una mejora cualitativa en la forma en la que tomará decisiones para la gestión de su día a día a unos precios muy competitivos.

Descripción

Código del Curso: IT-AV-AIPOWERBI

Duración: 15

Modalidad: Online en directo

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Objetivos

Con las habilidades conseguidas en el curso, dispondrá de un “arsenal” que le conducirá hacia la “empresa gestionada por datos”, no como la única fuente de decisión, sino como un elemento más que le llevará a tomar la mejor decisión en cada momento.

Conocer las posibilidades que Power BI le brinda en el área de inteligencia artificial y aprender a utilizarla en nuestro beneficio.

Requisitos

Conocimiento de Power BI

¿A quién va dirigido?

Usuarios de negocio que necesitan mejorar su proceso de toma de decisiones en la gestión de su realidad, sin necesidad de reenfocar su carrera hacia programador, estadístico y/o científico de datos.

Contenido

Unidad 1: Power BI WEB

Introducción a la aplicación web.
Flujos de datos.
Conjuntos de datos.
Informes.
Paneles.

Unidad 2: Analítica de Textos

Introducción a la analítica de textos, conceptos fundamentales.
¿Por qué es ineludible?
Inferencia del idioma.
Extracción de frases clave.
Análisis de sentimiento

Unidad 3: Clasificación de imágenes

Introducción a la clasificación de imágenes.
Casos de uso
Posibles orígenes
Web
Pdf
Carpeta

Unidad 4: Clasificación de imágenes

Introducción al ML.
Clasificación binaria
Clasificación general
Regresión
Definición de entradas y salidas
Elección del algoritmo
Entrenamiento del modelo
Explicación del modelo
Aplicación del modelo

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