Especialización en INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Y MACHINE LEARNING

• Análisis exploratorio de datos.
• Tratamiento de datos, OneHotEncoder, TargerEncoder.
• Tratamientos de valores atípicos.
• Imputación paramétrica (media, mediana, moda).
• Imputación no paramétrica para la imputación de valores perdidos.
• División de los datos en funciones y etiquetas.
• Conversión de los datos categóricos en números.
• Creación de Driver.
• División de los datos en conjunto de entrenamiento y prueba.
• Normalización de los datos.
• Balanceo de data: SMOTE, OverSampling, UnderSampling.
• Selección de variables

• Regresión lineal
• KNN
• Árbol de decisión
• Suport Vector
• Ensemble methods
• AdaBoost, GBM, XGBoost
• Gridsearch de parámetros.
• Optimización Bayesiana
• Aplicación de un modelo TensorFlow

• Regresión logística
• Naive Bayes
• Árbol de decisión
• KNN
• Support Vector
• AdaBoost, GBM, XGBoost.
• Gridsearch de parámetros. RandomGridsearch.
• Optimización Bayesiana.
• Aplicación para un modelo de TensorFlow.

• Aprendizaje no supervisado

               · K-means Clutering.

               · Análisis de Cesta de canasta de mercado.

               · Segmentación o puntuación RFM.

• Reducción de dimensiones

               · PCA

               · LDA

• Introducción Serie de tiempo

               · Introducción series de tiempo.

               · Entendiendo serie de tiempo.

               · Método baso en suavizamiento exponencial.

• Características del SQL Server
• Introducción a las bases de datos relacionales
• Creación de una base de datos en SQL Server
• Creación de tablas nuevas
• Creación de tablas a partir de otras tablas
• Restauración de la base de datos Adventure Works
• Diagramas de la base de datos
• Importación de diferentes fuentes de datos (Excel, csv, sql)
• Casos prácticos

• Operadores lógicos (and, or, not)
• Inserción de registros
• Exploración de datos con la sentencia select
• Opciones de búsqueda en clausula WHERE (=, like, between, in, is null)
• Restricciones de campos
• Importación de datos
• Consultas de actualización
• Consultas multi tabla
• Expresiones de tablas
• Informes de tablas
• Casos prácticos

• Funciones matemáticas
• Funciones de agregación (group by, having)
• Operaciones con fechas
• Cruce de tablas (Left Join, Rigth join, Inner join, Full join)
• Subconsultas a otras tablas
• Consultas condicionales: CASE WHEN
• Casos prácticos

• Procedimientos almacenados
• Creación de funciones
• Programación de JOBS (Procesos automáticos)
• Ejecución de procesos full e incrementales
• Casos prácticos
• Proyecto aplicado

• Creación de índices
• Creación de vistas
• Cálculo de indicadores en SQL
• Funciones avanzadas para análisis descriptivo en SQL
• Estándares y buenas prácticas en SQL
• Casos prácticos

• Conexión de tablas SQL con Excel
• Conexión de tablas SQL con Power BI
• Desarrollo de reportes y gráficos en Power BI
• Casos prácticos
• Proyecto aplicado

• Introducción y objetivos de
• Business Intelligence.
• ¿Qué es Power BI y que podemos lograr?
• Microsoft Power BI, principales componentes y su arquitectura básica.
• Instalación de Power BI Desktop

                   ▸¿Qué es Power BI Desktop?

                   ▸Instalación y configuración

• Obtención de datos

                   ▸Obtención de datos desde diferentes tipos de orígenes y creación de las consultas.

• Creación de informes

                   ▸Creación de informes

                   ▸Principales gráficos

                        ¬ Uso de tarjeta

                        ¬ Pie

                        ¬ Barras

                        ¬  Líneas

                        ¬ Barras y líneas combinados

                        ¬ Tree map

                        ¬ Segmentación de datos

                        ¬ Tablas y Matriz

                        ¬ Formato y analytics

                        ¬ Dispersión

• Casos prácticos
• Configuración y visualizaciones

                   ▸Uso de filtros

                   ▸Uso de temas e importación.

                   ▸Cajas de texto, botones e imágenes.

                   ▸Importaciones desde el AppSource

• Casos prácticos

• ¿Qué es Power Query?
• Conociendo el editor de Power Query.
• Utilización del Editor de Consultas.
• Operaciones de transformación de los datos.
• Tareas de Transformación de datos.
• Gestionando consultas.
• Formateo de los datos.
• Cambio de tipos de datos.
• División de columnas.
• Ordenamiento.
• Filtrado de datos.
• Columnas condicionales.
• Anexar y fusionar tablas
• Creación de parámetros
• Casos prácticos

• ¿Qué es el modelamiento de los datos?
• Modelado de tablas.
• Esquema de Estrella
• Relaciones entre tablas.
• Creación de Jerarquías
• Ingreso manual de datos en una tabla
• Ocultar tablas y columnas en la vista de datos.
• Casos prácticos

• Cascada
• Embudo
• Medidor
• Influenciadores Clave
• Gráficas de mapas
• Uso de marcadores
• Lenguaje de análisis DAX

                   ▸Introducción al lenguaje DAX.

                   ▸Funciones DAX más utilizadas.

• Casos prácticos

• Funciones matemáticas
• Funciones de texto
• Funciones lógicas
• Funciones de tiempo
• Funciones de conteo
• Función CALCULATE
• Funciones All, Filter, Switch, SUMX, Related.
• Casos prácticos

• Creando parámetros.
• Casos prácticos

• Calendar
• CalendarAuto
• Calendarios personalizados

•  El servicio en la nube de Power BI.
• Crear, compartir y publicar Paneles (Dashboards).
• Áreas de trabajo, configuración, permisos y actualización de datos.
• Casos prácticos
• Proyecto aplicado