Análisis de datos con Power BI, R-Rstudio y Knime Curso Práctico

Análisis de datos con Power BI, R-Rstudio y Knime Curso Práctico

Español | 287 Mb | Pdf | Autor: Jorge Fernando Betancourt Uscátegui | Publicación: 2021, Incl.Código | Pass:www.detodoprogramacion.org

Descripción:
aEste libro condensa y adapta diversas prácticas y ejemplos de las herramientas líderes en el análisis de datos: Power BI Desktop, R - RStudio y Knime.

En el Capítulo 1, titulado "Exploración con Power BI", se detalla la conexión a fuentes de datos, la construcción de modelos de datos, la creación de elementos visuales y el desarrollo de informes. Estos conceptos se ilustran con ejemplos concretos, abarcando análisis financieros, exploración de datos de una

página web (Eurocopa), consolidación de datos, creación de métricas personalizadas y análisis de datos de una tienda minorista.

El Capítulo 2, "Análisis Práctico con R y RStudio", ofrece una descripción completa del entorno de desarrollo, haciendo énfasis en aspectos fundamentales como los tipos de datos y la carga de información. Se abordan prácticas de análisis de datos que incluyen estadísticas descriptivas de variables cuantitativas continuas, regresión lineal, árboles de decisión y minería de texto.

En el Capítulo 3, "Exploración con Knime", introducimos a los lectores al mundo de Knime Analytics, destacando sus ventanas, nodos y flujos de trabajo. El capítulo culmina con una exposición de diversas prácticas, abarcando desde la ciencia de datos hasta la construcción de modelos de clasificación de datos y la predicción de supervivencia en el Titanic.

Finalmente, se proporcionan soluciones detalladas a los ejercicios planteados a lo largo de las prácticas, brindando a los lectores una comprensión completa y práctica de las técnicas y herramientas presentadas.

CONTENIDO:
CAPÍTULO 1. PRÁCTICAS CON POWER BI DESKTOP
1.1 GENERALIDADES DE POWER BI
1.2 PRÁCTICA ANÁLISIS DE DATOS FINANCIEROS
1.3 PRÁCTICA ANÁLISIS DE UNA PÁGINA WEB
1.4 PRÁCTICA COMBINAR DATOS CON POWER BI
1.5 PRÁCTICA CREACIÓN DE MEDIDAS PROPIAS (EMPRESA CONTOSO)
1.6 PRÁCTICA ANÁLISIS DE DATOS DE UNA SUPERTIENDA
CAPÍTULO 2. PRÁCTICAS CON R-RSTUDIO.
2.1 GENERALIDADES DEL LENGUAJE R
2.2 ENTORNO DE DESARROLLO INTEGRADO (IDE) RSTUDIO
2.3 INTRODUCCIÓN AL LENGUAJE R
2.4 PRÁCTICA: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA DE UNA VARIABLE CUANTITATIVA CONTINUA
2.5 PRÁCTICA REGRESIÓN LINEAL
2.6 PRÁCTICA ÁRBOLES DE DECISIÓN
2.7 PRÁCTICA MINERÍA DE TEXTO
CAPÍTULO 3. PRÁCTICAS CON KNIME
3.1 DESCARGAR E INSTALAR KNIME ANALYTICS
3.2 INTRODUCCIÓN A KNIME ANALYTICS
3.3 PRÁCTICA CIENCIA DE DATOS.
3.4 PRÁCTICA MODELO DE ENTRENAMIENTO DE CLASIFICACIÓN DE DATOS
3.5 PRÁCTICA MODELO DE PREDICCIÓN DE SUPERVIVENCIA DEL TITANIC

SOLUCIÓN A LAS PRÁCTICAS Y EJERCICIOS PROPUESTOS
CAPÍTULO 1. PRÁCTICAS CON POWER BI DESKTOP
1.2 Práctica: Análisis de datos financieros
1.3 Práctica: Análisis de una página Web
1.4 Práctica: Combinar datos con Power BI
1.5 Práctica: Creación de medidas propias (Empresa Contoso)
1.6 Práctica: Análisis de dato de una supertienda
CAPÍTULO 2. PRÁCTICAS CON R - RSTUDIO
2.4 Práctica: Estadística descriptiva de una variable cuantitativa
2.5 Práctica: Regresión lineal
2.6 Práctica: Árboles de decisión
2.7 Práctica: Minería de texto
CAPÍTULO 3. PRÁCTICAS CON KNIME.
3.3.3 Síntesis del análisis de datos del sistema CRM
3.4 Modelo de entrenamiento de clasificación de datos
3.5. Práctica de resultados modelo de predicción de supervivencia del titanic

REFERENCIAS
MATERIAL ADICIONAL

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