Enfoque
Objetivo
- Entender qué nos ofrece Power BI y qué es la Inteligencia Artificial.
- Crear visualizaciones avanzadas para el análisis estadístico de la información (correlación, box & whiskers, histogramas,…)
- Crear visualizaciones avanzadas para la toma de decisiones como árboles de decisión.
- Usar Python para crear visualizaciones avanzadas con sus múltiples librerías.
- Crear visualizaciones de Python automáticamente haciendo uso de ChatGPT.
- Construir previsiones o forecasting con visualizaciones avanzadas.
- Aplicar Inteligencia Artificial con técnicas NLP en Power BI.
- Detectar anomalías en tus datos con IA.
- Conseguir los elementos influyentes con IA en Power BI.
- Crear árboles de descomposición con IA en Power BI.
Dirigido a:
- Analistas que precisan de una plataforma potente en la que obtener conclusiones a partir de los datos.
- Perfiles tanto de gestión como técnicos que quieran sacar el máximo provecho a los datos con Inteligencia Artificial.
- Desarrolladores relacionados con plataformas de datos que precisan consultar y visualizar información.
- Toda persona que quiera potenciar su perfil dominando a nivel avanzado Power BI.
- Estudiantes que quieran obtener habilidades que le abrirán puertas en el mercado laboral.
Requisitos:
- No se precisan conocimientos previos, aprenderá todos los conceptos desde cero, si bien es cierto que una base de Power BI es recomendable.
- Se trabajará con Power BI Desktop, no necesitas ninguna licencia, pero sí es necesario un PC con entorno Windows para instalarlo (si dispones de MAC necesitarás tener instalada una máquina virtual con entorno Windows o aplicación similar que emule Windows).
Temario del curso
1 - Introducción a Power BI / Inteligencia Artificial
Objetivo
Comprender qué es el Business Intelligence y la Inteligencia Artificial así como el flujo completo de la información hasta la toma de decisiones. Además instalar Power BI para ver qué nos ofrece como potente herramienta de BI.
Duración de la unidad
3 Horas 35 Minutos
Contenido
1. Introducción a Power BI / Inteligencia Artificial
1.1 ¿Qué es el Business Intelligence o Inteligencia de Negocio?
1.2. Flujo de información hasta la toma de decisiones
1.3. ¿Qué es Power BI y qué nos ofrece para visualización avanzada?
1.3.1. Capacidades de Visualización Avanzada
1.4. Instalación de Power BI Desktop y R-Studio
1.4.1. Instalación de R-Studio
1.5. ¿Qué es la Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning?
1.6. Resumen
2 - Creación de visualizaciones avanzadas en Power BI
Objetivo
Ser capaz de crear potentes visualizaciones como histogramas, box & whiskers, correlaciones, árboles de decisión y descubrir cómo las librerías de Python nos permiten crear otras visualizaciones a medida.
Duración de la unidad
6 Horas 10 Minutos
Contenido
2. Creación de visualizaciones avanzadas en Power BI
2.1. Conceptos básicos de análisis de datos
2.2. Creación de histogramas, percentiles y box and whiskers en Power BI
2.3. Creación y análisis de correlaciones en Power BI
2.4. Creación de árboles de decisión
2.5. Otras visualizaciones avanzadas desde el marketplace
2.6. Uso de Python para visualizaciones avanzadas
2.7. Uso de ChatGPT para crear visualizaciones en Power BI
2.8. Resumen
3 - Inteligencia Artificial en Power BI
Objetivo
Conseguir sacar provecho de visualizaciones de IA en Power BI como forecasting, técnica NLP (Procesamiento del Lenguaje Natural), detección de anomalías, análisis de key influencers o árbol de descomposición con IA.
Duración de la unidad
5 Horas 15 Minutos
Contenido
3. Inteligencia Artificial en Power BI
3.1. Análisis de previsiones / forecast en Power BI
3.1.1. Configuración Inicial del Forecast
3.1.2. Interpretación de Resultados
3.1.3. Optimización del Modelo de Previsión
3.2. IA con NLP en PowerBI - funcionalidad de preguntas y respuestas para crear visuals automáticamente
3.2.1. Configuración del Panel de Q&A
3.2.2. Ejemplo Práctico
3.3. IA para detección de anomalías en PowerBI
3.3.1. Mecanismo de Detección de Anomalías
3.3.2. Implementación de Detección de Anomalías
3.4. Análisis de Key influencers en PowerBI
3.4.1. Configuración y Uso de Key Influencers
3.4.2. Ejemplo Práctico
3.4.3. Análisis Detallado
3.4. Esquema jerárquico en PowerBI
3.5. Resumen
Documentos del curso
