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50
Presentación
Contexto de estudio
Tipos de análisis
Ambiente de trabajo
Enfoque de Business Intelligence
Dataset SQL para Data Analytics
Data Analytics enfoque de análisis en Power BI
Caso de estudio 1: Análisis de tendencia
Análisis de tendecias: Preparación de datos en SQL
Analisis de tendencia: Procesamiento en Python
Caso de estudio 2: Analisis de influenciadores clave
Influenciadores clave: Preparación de datos SQL
Influenciadores clave: Procesamiento en Python
Caso de estudio 3: Clustering productos
Clustering de Productos: Preparación de datos en SQL
Clustering de Productos: Procesamiento en Python
Caso de estudio 4: Análisis de Serie de tiempo
Serie de Tiempo Compras: Preparación de datos SQL
Serie de tiempo Compras: Procesamiento en Python
Caso de estudio 5: Analisis Discriminante
Análisis Discriminante de proveedores: Preparación de datos en SQL
Análisis Discriminante de proveedores: Procesamiento en Python
Caso de estudio 6: Árbol de clasificación
Árbol de Clasificación Proveedores: Preparación de datos SQL
Árbol de Clasificación Proveedores: Procesamiento en Python
Caso de estudio 7: Análisis de Componentes Principales
Ánálisis de componentes principales ventas: Preparación de datos SQL
Ánálisis de componentes principales ventas: Procesamiento en Python
Caso de estudio 8: Regresión Logística
Regresión Logística Churn: Preparación de datos en SQL
Regresión Logística Churn: Procesamiento en Python
Caso de estudio 9: Forecast ARIMA
Forecast ARIMA: Preparación de los datos SQL
Forecast ARIMA: Procesamiento en Python
Caso de estudio 10: Reglas de Asociación APRIORI
Reglas de Asociación APRIORI: Preparación de los datos SQL
Reglas de Asociación APRIORI: Procesamiento en Python
Caso de estudio 11: Random forest
Random forest Ganancias: Preparación de los datos SQL
Random forest Ganancias: Procesamiento en Python
Caso de estudio 12: Aprendizaje automático para toma de decisiones
Aprendizaje automático para toma de decisiones: Preparación de datos SQL
Aprendizaje automático para toma de decisiones: Procesamiento en Python
Caso de estudio 13: Optimizacion de precios modelo Markup
Optimizacion de precios: Preparación de los datos en SQL
Optimizacion de precios: Procesamiento en Python
Caso de estudio 14: Análisis de Simulación
Simulación de la demanda: Preparación de datos en SQL
Simulación de la demanda: Procesamiento en Python
Despedida

instructor

5.0 /5
(5)

  • Avatar
    Caty
    (5)
    cursos.frogamesformacion Cubrió de manera exhaustiva el análisis de datos

    Una sólida comprensión de las técnicas, permitiéndome aplicar los conocimientos adquiridos en casos empresariales reales

  • Avatar
    Yvonne
    (5)
    Muy buen curso

    Me enseño mucho sobre el Data Science, la explicación fue excelente. Me ayudo a entender muy bien

  • Avatar
    Edwin Edgardo
    (5)
    SQL y Python

    conceptos claros y buenas plantillas que se puede aplicar en los entornos de trabajo

  • Avatar
    Marc
    (5)
    Buena explicación

  • Avatar
    Joiser
    (5)
    Recomendado

    Excelente curso online de Business Data Science con Python y SQL Server. Muy recomendado para profesionales de análisis de datos.

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