Ciencia de datos en Power BI Desktop - Lograr análisis de inteligencia artificial

Resumen

Explore técnicas avanzadas de ciencia de datos para visualizaciones personalizadas en Power BI, mejorando su capacidad para crear análisis impulsados por IA y visualizaciones informativas.

Programa de estudio

- Introducción a la Ciencia de Datos en Power BI -- Visión general de Power BI Desktop -- Introducción a los conceptos de AI y Ciencia de Datos -- Importancia de la analítica AI en la Inteligencia de Negocios - Características avanzadas de Power BI Desktop -- Importación y transformación de datos -- Utilización de DAX para cálculos avanzados -- Creación de modelos de datos sofisticados - Desarrollo de visualizaciones personalizadas -- Introducción a la programación en R y Python en Power BI -- Diseño e implementación de visualizaciones personalizadas -- Aprovechamiento de bibliotecas R y Python para la visualización de datos - Perspectivas de AI con Power BI -- Utilización de visuales AI en Power BI -- Integración de Azure AI y Servicios Cognitivos -- Construcción de modelos predictivos dentro de Power BI - Mejora de la analítica con Aprendizaje Automático -- Introducción a conceptos de Aprendizaje Automático -- Implementación de modelos de aprendizaje automático utilizando Python en Power BI -- Aplicación de modelos para crear analíticas predictivas - Tableros interactivos e informativos -- Diseño de tableros interactivos con visualizaciones personalizadas -- Mejora de la experiencia del usuario con analítica impulsada por AI -- Compartir y colaborar en los conocimientos - Aplicaciones del mundo real y estudios de caso -- Aplicaciones específicas de la industria de AI en Power BI -- Estudios de caso que muestran la implementación exitosa de analítica AI - Mejores prácticas y tendencias futuras -- Gobernanza de datos y consideraciones éticas en analítica AI -- Tendencias futuras en AI y ciencia de datos para Power BI - Proyecto de cierre -- Desarrollar un informe completo de Power BI utilizando elementos AI -- Presentación y revisión por pares de los resultados del proyecto

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