Aprende a convertir datos en soluciones de Machine Learning mediante Python, SQL Server, MySQL y Power BI, utilizando técnicas de segmentación, predicción, análisis de sentimientos, reglas de asociación y árboles de decisión.
Aprende a desarrollar soluciones de Machine Learning aplicadas a casos reales de negocio, integrando Python, SQL Server, MySQL y Power BI. En este curso descubrirás cómo aprovechar los datos almacenados en sistemas empresariales para crear modelos de analítica avanzada que permitan encontrar patrones, segmentar clientes, realizar predicciones y generar información de valor para la toma de decisiones.
Trabajarás paso a paso con algunas de las técnicas más utilizadas de Machine Learning y Minería de Datos, incluyendo Clustering con K-Means, Forecasting de ventas, Análisis de Sentimientos, Reglas de Asociación con Apriori y Árboles de Decisión. Aprenderás no solo a construir los modelos con Python, sino también a conectarlos con bases de datos y presentar sus resultados mediante informes y dashboards interactivos en Power BI.
A lo largo del curso aprenderás a integrar Python con SQL Server, MySQL, Power Query y Power BI, creando un flujo completo desde el almacenamiento y extracción de los datos hasta su procesamiento mediante algoritmos de Machine Learning y su posterior visualización. El objetivo es que puedas llevar la Ciencia de Datos más allá de un notebook de Python y convertir tus modelos en soluciones que puedan utilizarse en un entorno empresarial.
También desarrollarás un caso práctico completo basado en una encuesta NPS, utilizando un formulario HTML para recopilar información, MySQL en la nube para almacenarla, una API REST para conectar los datos con Power BI y Python para generar un Árbol de Decisión capaz de clasificar clientes como Promotores, Pasivos o Detractores. Un escenario diseñado para mostrar cómo diferentes tecnologías pueden trabajar juntas dentro de una solución analítica real.
Este curso está dirigido a profesionales de Business Intelligence, analistas de datos, desarrolladores y personas interesadas en Machine Learning, Data Science y analítica avanzada que quieran aprender mediante proyectos prácticos. Si ya trabajas con datos y quieres dar el salto desde el reporting tradicional hacia modelos predictivos y soluciones de Machine Learning integradas con herramientas empresariales, aquí encontrarás casos que podrás trasladar a tus propios proyectos.
Aplica técnicas de Machine Learning con Python para analizar datos y desarrollar soluciones orientadas a casos reales de negocio.
Ejecuta scripts de Python desde Power Query y crea visualizaciones de Python directamente en tus informes de Power BI.
Desarrolla modelos de forecasting con Auto ARIMA en Python para analizar series temporales y realizar previsiones de ventas.
Consulta y prepara datos almacenados en SQL Server para utilizarlos como fuente en tus modelos y procesos de Machine Learning.
Integra SQL Server, Python y Power BI para construir soluciones completas de analítica avanzada desde los datos hasta su visualización.
Aplica técnicas de minería de opinión y análisis de sentimiento con Python para extraer información de valor a partir de datos textuales.
Descubre relaciones y patrones entre productos o eventos utilizando reglas de asociación y el algoritmo Apriori.
Trabaja con datos almacenados en bases de datos MySQL en la nube y utiliza Python para procesarlos dentro de soluciones analíticas.
Segmenta clientes mediante técnicas de clustering para identificar grupos con características y comportamientos similares.
Profesional especializado en Ciencia de Datos, Data Analytics y Business Intelligence con más de 24 años de experiencia en estadística, auditoría y análisis de información. Máster en Data Science y Analítica Avanzada, cuenta con formación especializada en Big Data, Data Mining y análisis estadístico. Compagina su trayectoria profesional con la formación universitaria y online, aportando un enfoque práctico basado en herramientas, metodologías y casos reales del ámbito empresarial.
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