Sistema de Recomendación en Power BI con Python y SQL Server

Los sistemas de recomendación representan una solución tecnológica que permite detectar necesidades de cada cliente de forma personalizada. Esto es gracias a los modelos predictivos. Las recomendaciones resultantes son resultado del análisis de los datos extraídos del comportamiento de los clientes con Machine Learning e Inteligencia Artificial.

A los sistemas de recomendación se les puede dar usos muy diversos en muchos campos o contextos del negocio, dependiendo del objetivo y necesidad que tenga cada uno de ellos. Se puede decir que un sistema de recomendación no tiene límites y puede ser utilizado en casi cualquier tipo de actividad.

Existen varios tipos de sistema de recomendación. El que usaremos en este curso es el de filtrado colaborativo. Este método se basa en recopilar y analizar datos de comportamiento de los usuarios. El filtrado colaborativo puede predecir el comportamiento de un usuario mediante el análisis del comportamiento de otros clientes con características similares.

No todas las empresas disponen de la infraestructura tecnológica para desplegar un sistema de recomendación, ¡pero sí que disponen de datos! Es por ello que en este curso vamos a desarrollar un sistema de recomendación desde la base de datos transaccional de una empresa en SQL Server, procesado y desarrollado con Python usando la librería SKLearn ejecutado con Power BI Desktop, a través de un informe interactivo con parámetros que permite buscar recomendaciones personalizadas por cliente a pedido Adhoc, por lo que es un informe con datos vivos.

¡Este curso es para ti! Esta es una habilidad muy interesante a tener en tu perfil profesional porque tiene aplicación en cualquier contexto laboral y te va ayudar a destacar como profesional muy valioso para el negocio, ya que podrás dar soluciones importantes prácticamente sin costo.

¡Nos vemos en clase!