Power bi: visualización avanzada e IA
Modalidad
online
Duración
30 horas
Lo que vas a conseguir
- Entender qué nos ofrece Power BI y qué es la Inteligencia Artificial.
- Crear visualizaciones avanzadas para la toma de decisiones como árboles de decisión.
- Usar Python para crear visualizaciones avanzadas con sus múltiples librerías.
- Crear visualizaciones de Python automáticamente haciendo uso de ChatGPT.
- Construir previsiones o forecasting con visualizaciones avanzadas.
- Aplicar Inteligencia Artificial con técnicas NLP en Power BI.
- Detectar anomalías en tus datos con IA.
- Conseguir los elementos influyentes con IA en Power BI.
- Crear árboles de descomposición con IA en Power BI.
Temario
UNIDAD DIDÁCTICA 1 - Introducción a Power BI / Inteligencia Artificial7 temas
- 1.1 ¿Qué es el Business Intelligence o Inteligencia de Negocio?
- 1.2 Flujo de información hasta la toma de decisiones
- 1.3 ¿Qué es Power BI y qué nos ofrece para visualización avanzada?
- 1.3.1 Capacidades de Visualización Avanzada
- 1.4 Instalación de Power BI Desktop y R-Studio
- 1.4.1 Instalación de R-Studio
- 1.5 ¿Qué es la Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning?
UNIDAD DIDÁCTICA 2 - Creación de visualizaciones avanzadas en Power BI7 temas
- 2.1 Conceptos básicos de análisis de datos
- 2.2 Creación de histogramas, percentiles y box and whiskers en Power BI
- 2.3 Creación y análisis de correlaciones en Power BI
- 2.4 Creación de árboles de decisión
- 2.5 Otras visualizaciones avanzadas desde el Marketplace
- 2.6 Uso de Python para visualizaciones avanzadas
- 2.7 Uso de ChatGPT para crear visualizaciones en Power BI
UNIDAD DIDÁCTICA 3 - Inteligencia Artificial en Power BI15 temas
- 3.1 Análisis de previsiones / forecast en Power BI
- 3.1.1 Configuración Inicial del Forecast
- 3.1.2 Interpretación de Resultados
- 3.1.3 Optimización del Modelo de Previsión
- 3.2 IA con NLP en PowerBI - funcionalidad de preguntas y respuestas para crear visuals automáticamente
- 3.2.1 Configuración del Panel de Q&A
- 3.2.2 Ejemplo Práctico
- 3.3 IA para detección de anomalías en PowerBI
- 3.3.1 Mecanismo de Detección de Anomalías
- 3.3.2 Implementación de Detección de Anomalías
- 3.4 Análisis de Key influencers en PowerBI
- 3.4.1 Configuración y Uso de Key Influencers
- 3.4.2 Ejemplo Práctico
- 3.4.3 Análisis Detallado
- 3.5 Esquema jerárquico en PowerBI
- Centro autorizado SEPE · FUNDAE
- Gestionamos la bonificación de principio a fin