¿Por qué es importante saber utilizar Python con Power BI?
Quizás te estés preguntando porqué deberías de aprender Python si ya dominas Power BI, o qué valor agregado tendrías al utilizar este lenguaje de programación
Para ello debemos entender que es Análisis de Datos y los diferentes tipos de analítica que existen.
La analítica avanzada consiste en técnicas matemáticas y estadísticas que te permiten analizar de forma diferenciada la probabilidad de que un evento ocurra en el futuro.
Python es el lenguaje líder en programación y ciencia de datos, por lo cual combinar las técnicas que podemos aplicar en este lenguaje nos facilita poder dar un paso más en el análisis de datos y dar un giro a la toma de decisiones, cambiando de ser analistas reactivos (medimos indicadores), y ser más proactivos (damos visibilidad de que puede pasar).
Programa del curso Power BI con Python
- 1.1 Te doy la bienvenida al curso (0:45)
- Materiales a utilizar
- 1.2 Descarga e Instalación Power BI Desktop (11:42)
- 1.3 Descarga e Instalación de Anaconda (12:42)
- 1.4 Descarga e Instalación de Visual Studio (12:14)
- 1.5 Instalación y Actualización (22:11)
- 1.6 Instalación de Python (7:10)
- 1.7 Configuración y Validación en Power BI (12:55)
- 1.8 Limitaciones de Uso de Python en Power BI (12:38)
- 2.1 Obtener Datos con script de Python (15:33)
- 2.2 Funciones de Texto (Extraer Texto antes Delimitador) (13:15)
- 2.3 Funciones de Texto (Limpieza y Estandarización) (10:14)
- 2.4 Funciones de Texto (Dividir Columna) (8:13)
- 2.5 Funciones de Texto (Expresiones Regulares) (12:21)
- 2.6 Filtros de Textos (7:19)
- 2.7 Transformación de Datos - Buscar y Reemplazar (8:59)
- 2.8 Operaciones Matemáticas (Columna Calculada) (7:23)
- 2.9 Eliminar Columnas o Filas con Python (8:18)
- 2.10 Simplificar Datos - Agrupaciones (11:58)
- 2.11 Limpieza de Nulos Variable de Texto (8:49)
- 2.12 Limpieza de Nulos - Variables Numéricas (8:26)
- 2.13 Identificar Valores Atípicos (25:01)
- 2.14 Limpieza de Valores Atípicos (7:46)
- 2.15 Transformación de Valores Atípicos (6:38)
- 2.16 Introducción a Estandarización de Variables (7:10)
- 2.17 Normalización de las Variables (14:20)
- 3.1 AutoML (7:35)
- 3.2 Pycaret (8:27)
- 3.3 Modelos de Regresión (8:03)
- 3.4 Implementación Regresión Lineal (17:53)
- 3.5 Predicciones aplicadas con el Modelo Pre-entrenado (7:32)
- 3.6 Modelos de Clasificación (6:24)
- 3.7 Implementación Arbol de Decisión (13:59)
- 3.8 Predicción A Pacientes Diabéticos (7:05)
- 3.9 Modelos de Series Temporales (5:45)
- 3.10 Implementación Modelo ARIMA (19:54)
- 3.11 Ejecutar el Forecast a la Serie Temporal (9:59)
- 3.12 Modelos de Clusterización (6:10)
- 3.13 Método del Codo para Elegir Cluster (7:12)
- 3.14 Implementación Modelo K-means (5:52)
La analítica avanzada inicia donde termina la inteligencia de negocios, por lo que te invito a llevar este curso y darle un giro a tus datos
Preguntas Frecuentes (FAQ)
¿Cuándo inicia y finaliza el curso?
¡El curso inicia ahora y nunca finaliza! Este es un curso en línea completamente a tu propio ritmo - tú decides cuando iniciar y cuando terminar.
¿Por cuánto tiempo tengo acceso al curso?
¿Cómo te suena "acceso de por vida"? Después de suscribirse, tendrás acceso ilimitado a este curso por todo el tiempo que gustes - a través de cualquier dispositivo en todos los dispositivos que tengas.
¿Qué sucede si no estoy satisfecho con el curso?
¡No queremos que estés insatisfecho! Si estás insatisfecho con tu compra (para los cursos de pago), solo debes contactarnos en los primeros 30 días y te daremos una devolución total de tu dinero.
¿Cuáles son los requisitos para tomar este curso?
Se recomienda haber aprobado previamente el curso "De Cero a Analista de Datos con Power BI" o tener conocimientos intermedios de Power BI.
¿Cómo apruebo el curso y obtengo mi certificado?
Para aprobar el curso y obtener el certificado correspondiente debes completar el 100% de los vídeos y enviar todas las prácticas realizadas durante el curso a través de correo electrónico, para revisar y validar que se hayan completado correctamente.