Sistema de Recomendación en Power BI con Python y SQL Server
Curso
Online
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Descripción
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Tipología
Curso
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Nivel
Nivel avanzado
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Metodología
Online
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Horas lectivas
5h
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Inicio
Fechas a elegir
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Envío de materiales de aprendizaje
Sí
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Servicio de consultas
Sí
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.
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
Opiniones
Materias
- Presentación
- Power BI
- SQL
- Análisis de datos
- Python
- SQL server
Temario
Introducción:
Presentacion temática.
¿Qué vamos a desarrollar en este curso?
Cómo sacarle el máximo partido al curso.
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¿Qué es un Sistema de Recomendación?:
Los sistemas de recomendaciones.
Ambiente de desarrollo:
El computadorLa base de datos.
El Ambiente de Python.
El Ambiente Power BI Desktop.
Extracción de datos de SQL Server:
Query SQL parte 1.
Query SQL parte 2.
Desarrollo del Script de Python:
Script Python parte 1.
Script Python parte 2.
Script Python parte 3.
Modelado en Power Query:
Vista SQL datos comerciales.
Datos comerciales desde SQL Server.
Extracción de clientes similares.
Generación de las Recomendaciones.
Informe en Power BI:
Hoja comparativa parte 1.
Hoja comparativa parte 2.
Hoja perfil parte 1.
Hoja perfil parte 2.
Hoja similitudes.
Hoja de Recomendaciones
Compartir el informeDesafío final:
Desafio finalImagen de tu Sistema de recomendación.
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