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Indigo Análisis de datos con Power Bi | Erin Mills Town Centre
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Este libro, condensa y adapta distintas prácticas y ejemplos de las herramientas más utilizadas en el análisis de datos: Power BI Desktop, R - RStudio y Knime.El capítulo 1, Prácticas con Power BI, se describe la conexión a datos, creación de un modelo de datos, creación de objetos visuales, trabajo con informes. Todo ello acompañado de prácticas de análisis de datos financieros, análisis de una página web (Eurocopa), combinar datos, creación de medidas propias y análisis de datos de una subentienda.El capítulo 2, Prácticas con R y RStudio, se describe el entorno de desarrollo y las características generales, donde se destaca: tipos de datos, carga de datos y prácticas de análisis de datos como: estadística descriptiva de una variable cuantitativa continua, regresión lineal, árboles de decisión y minería de texto.El capítulo 3, Prácticas con Knime, se inicia con la introducción a Knime Analytics donde se destaca: ventanas, nodos y flujo de trabajo y creación de un proyecto Knime. Se termina el capítulo con la descripción de las diferentes prácticas que involucran: ciencia de datos, modelo de entrenamiento de clasificación de datos y modelo de predicción desupervivencia del Titanic.Finalmente, se presenta la solución de todos los ejercicios planteados en las prácticas desarrolladas.
Este libro, condensa y adapta distintas prácticas y ejemplos de las herramientas más utilizadas en el análisis de datos: Power BI Desktop, R - RStudio y Knime.El capítulo 1, Prácticas con Power BI, se describe la conexión a datos, creación de un modelo de datos, creación de objetos visuales, trabajo con informes. Todo ello acompañado de prácticas de análisis de datos financieros, análisis de una página web (Eurocopa), combinar datos, creación de medidas propias y análisis de datos de una subentienda.El capítulo 2, Prácticas con R y RStudio, se describe el entorno de desarrollo y las características generales, donde se destaca: tipos de datos, carga de datos y prácticas de análisis de datos como: estadística descriptiva de una variable cuantitativa continua, regresión lineal, árboles de decisión y minería de texto.El capítulo 3, Prácticas con Knime, se inicia con la introducción a Knime Analytics donde se destaca: ventanas, nodos y flujo de trabajo y creación de un proyecto Knime. Se termina el capítulo con la descripción de las diferentes prácticas que involucran: ciencia de datos, modelo de entrenamiento de clasificación de datos y modelo de predicción desupervivencia del Titanic.Finalmente, se presenta la solución de todos los ejercicios planteados en las prácticas desarrolladas.
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