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.
Cuando hablamos de visualización analítica de la información, el campeonato se lo lleva Power BI, porque muestra de la forma más dinámica posible la información. Puede ser con enfoque de dashboard tradicional o con enfoque moderno de Storytelling con infografías espectaculares.
Estas son las herramientas que vas a usar en este curso, porque verás cómo hacer clustering de clientes con Kmeans, análisis de sentimiento, forecast de ventas y reglas de asociación apriori con datos ubicados en tablas de SQL Server, consumidas por el Script de Python que es ejecutado desde Power Query para que se genere el informe más dinámico e intuitivo para el usuario final.
El curso cuenta con un módulo dedicado a trabajar datos recolectados con un formulario HTML para una encuesta NPS, almacenados en MySQL en la nube y conectados a Power BI vía API Rest para ejecutar el Script Python y obtener así un árbol de decisión para clasificar el resultado de Promotor, Detractor y Pasivo. Este módulo es un ejemplo de caso 100% real, en el cual tú participas aportando los datos a procesar a través del formulario NPS.
¡No te puedes perder este curso! Contenido 100% aplicable en el mundo real, porque son ¡casos reales!
¡Nos vemos en clase!
Qué vamos a aprender
En este curso veremos Clustering, Forecast, Sentiment Analysis, Association Rules, Decision Tree con Python, SQL Server, MySQL y Power BI
- Aplicar Machine Learning con Python
- Crear gráficas de Python en Power BI
- Ejecutar un script de Python desde Power Query
- Realizar Forecast de ventas con Auto ARIMA en Python
- Consultar datos en SQL Server para Machine Learning
- Integrar SQL Server, Python y Power BI
- Hacer minería de opinión y análisis de sentimiento
- Investigar reglas de asociación con apriori
- Ejecutar un script de Python desde bases de datos MySQL en nube
- Crear Clustering de Clientes
Requisitos del curso
Este es un curso de nivel experto, por tanto es requisito indispensable:
- Haber completado el curso de Machine Learning de la A a la Z para tener un conocimiento básico de Machine Learning
- Disponer de un conocimiento básico de Power BI y SQL
- Haber realizado el curso de Python de la A a la Z para tener una base de programación en Python sólida
- Tener un ordenador con conexión a internet y con cualquier sistema operativo instalado y saber utilizarlo a nivel básico de usuario
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