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22 nov. 2018

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Power BI es un conjunto de aplicaciones de análisis de negocios que permite analizar datos y compartir información. ¡Es la solución perfecta destinada a la inteligencia empresarial! (3 y 4 de Diciembre)

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Con Power BI podrás crear potentes informes utilizando diferentes fuentes de datos: SAP HANA, MySQL, Teradata, IBM DB2, Dynamics Navision, CRM, SQL. Archivos de Excel, .CSV, JASON o descargar datos procedentes de servicios en línea como Facebook, Google Analytics, CRM de Salesforce, Marketo, MailChimp...

Curso Online de Power BI (temario y registro)


Fecha: Del 3 de dic. al 4 de dic. de 2018
Horario: 15:00 h - 21:00 h ( CEST - Madrid)
Lugar: Plataforma web con profesor 100% del tiempo



Big Data para PowerBI



Power BI es un conjunto de herramientas Business Intelligence (BI) desarrolladas por Microsoft. De reciente aparición, gracias a su simplicidad y potencia se ha hecho un un hueco entre las grandes del mercado como Tableau, Pentaho o Microstrategy.  Al igual que estas últimas, implementa la filosofía de Autoservicio para el usuario final (Self Service BI) llevada al extremo de la sencillez, pero con un gran número de características...


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12 nov. 2018

Las 25 mejores visualizaciones de 2018


Muy interesantes, echad un vistazo (Ver visualizaciones):

Visto en towards data science

9 nov. 2018

Curso de Machine Learning en Madrid (15 y 16 de Noviembre)

Si estás por Madrid los próximos jueves y viernes (15 y 16 de Noviembre), no te pierdas este curso, eminentemente práctico que organizan nuestros compañeros de Stratebi. Web del Curso (temario, metodología e inscripción)















 Público objetivo

  • Profesionales TIC: Consultores BI, Científicos de Datos...
  • Profesionales de Negocio: Que quieran reorientar su carrera profesional o tener los conocimientos necesarios para aplicar en sus empresas
  • Profesionales de Ciencias Aplicadas o Económicas: Matemáticos, Estadísticos, Físicos, Económicas, Empresariales, Técnicos, Informáticos...

 Observaciones

  • Metodología: El curso intercala partes teóricas en las que se imparten conceptos fundamentales para comprender los ejercicios prácticos que se imparten.
  • Requerimientos: Conceptos básicos de: Álgebra Linea y Cálculo. Los asistentes deberán venir con su propio equipo portátil
  • Entrega de Certificado: Todos los asistentes recibirán Certificado de Realización


 Temario

1. Introducción al Machine Learning

  • Técnicas
    • Clasificación
    • Regresión
    • Clustering
  • Preprocesamiento y Reducción dimensional
  • Selección de atributos
  • Evaluación del rendimiento
    • Matrices de confusión
    • Principales KPIs R2, MAE, MSE

2. Regresión (Predicción de valores continuos)

  • Principales algoritmos 
    • Ordinal Least Squares
    • Ridge Regression
    • Laso Regression
    • Elastic Net
  • Ejemplos

3. Clasificación (Identificación de la categoría a la que pertenece un objeto)

  • Principales algoritmos 
    • Logistic Regression
    • Support Vector Machines
    • KNearest Neighbors
    • Decision Trees
    • Random Forest
    • Multi-layer Perceptron
  • Ejemplos

4. Clustering (Agrupación de objetos similares en conjuntos)

  • Principales Algoritmos
    • KMeans
    • Spectral Clustering
    • DBSCAN
  • Ejemplos
Formación Machine Learning con Scikit-Learn librería Data Science (Anaconda con Python 3