Análisis de datos con Power BI,
R-Studio y KNIME
CURSO
En el mundo del análisis de datos, existen diversos recursos que nos permiten extraer insights valiosos de nuestros datos. En este curso se desarrollaran conocimientos sobre tres herramientas clave en este campo: Power BI, R-Studio y KNIME.
En el sector retail, la toma de decisiones informadas es crucial para el éxito. Cada herramienta tiene sus propias fortalezas y debilidades y son ideales para Retails que buscan analizar datos y obtener información relevante para mejorar la toma de decisiones y la experiencia del cliente.
En resumen, Power BI, R-Rstudio y KNIME son herramientas poderosas que pueden ayudar a los Retails a mejorar su comprensión del mercado y de sus clientes, y a tomar decisiones informadas para impulsar el crecimiento y la rentabilidad.
Mejorar la Toma de Decisiones
Optimizar Procesos
Mejorar la Experiencia del Cliente
Automatización de Tareas
OBJETIVOS DE APRENDIZAJE
Contenidos
Mejorar la toma de decisiones es uno de los objetivos que se plantean la mayoría de las empresas.
Herramientas que permitan analizar datos, optimizar procesos a través de la automatización de tareas y la creación de flujos de trabajo reduciendo costos, analizar datos de clientes para personalizar la experiencia de los mismos y mejorar la fidelidad, entre otras cosas es lo que el curso de análisis de datos Power BI, R-Studio y KNIME de ATLAS LATAM se propone como objetivo.
Porque mejor la comprensión del mercado y clientes, permite tomar decisiones informadas y así impulsar la productividad y las ganancias.
Módulo 1
* Practicas con Power BI Desktop
* Fundamentos de Power BI
* Ejercitaciones análisis de datos financieros
* Ejercitaciones análisis de una página web
* Ejercitaciones combinar datos con Power BI
* Ejercitaciones creación de medidas propias (empresa contoso)
* Ejercitaciones análisis de datos de una supertienda
Módulo 2
* Prácticas con R-Studio.
* Fundamentos del lenguaje R
* Entorno de desarrollo integrado (ide) R-Studio
* Ejercitación: estadística descriptiva de una variable
* Cuantitativa continua
* Ejercitacion regresión lineal
* Ejercitacion árboles de decisión
* Ejercicio: creación y análisis de un árbol de decisión
* Ejercitación minería de texto
* Ejercicio: análisis del texto: aplicaciones de la inteligencia artificial
Módulo 3
* Prácticas con knime
* Descargar e instalar KNIME analytics
* Introducción a KNIME analytics
* Ejercitacion ciencia de datos
* Ejercitación modelo de entrenamiento de clasificación de datos
* Ejercitación modelo de predicción de supervivencia del Titanic
* Solución a las prácticas y ejercicios propuestos
Módulo 4
* Análisis de Datos de Ventas con KNIME
* Introducción a KNIME y sus características
* Creación de flujos de trabajo (workflows) para analizar datos de ventas
* Uso de nodos y componentes en KNIME para analizar datos de ventas
* Creación de modelos de predicción de ventas y evaluación de su efectividad
Módulo 5
* Integración de Power BI, R-Studio y KNIME
* Integración de Power BI y R-Studio para análisis de datos avanzados
* Uso de R-Studio para crear modelos de predicción y KNIME para implementarlos
* Creación de informes y dashboards en Power BI con datos de R-Studio y KNIME
* Visualización de datos de retail con Power Bi y KNIME
Módulo 6
Proyecto Final
* Aplicación de los conocimientos adquiridos en un proyecto real de análisis de datos de retail
* Uso de Power BI, R-Studio y KNIME para analizar y visualizar datos de ventas y clientes
