Introducción a Data Science-Microsoft Tools

Linchpin People

his three-day workshop is a complete course about the DAX language. DAX is the native language of Power Pivot for Excel, Power BI Desktop and SSAS Tabular models in Microsoft SQL Server Analysis Services. The training is aimed at users of Power Pivot for Excel, Power BI Desktop and at Analysis Services developers that want to learn and master the DAX language. The goal of the course is to teach all the features of the DAX language, providing the knowledge to write formulas for common and advanced business scenarios. All the attendees will receive a copy of the new book The Definitive Guide to DAX.

Incluye

  • Certificado de participación
  • Refrigerios, almuerzo y parqueo
  • Materiales impresos
  • Scripts utilizados en la capacitación

El participante debe contar con conocimientos básicos sobre bases de datos y uso de Excel, así como estar familiarizado con análisis de datos.

Este seminario está compuesto de exposiciones magistrales y ejemplos prácticos en los cuales los participantes verán cómo se utilizan las herramientas de análisis de datos y conocerá en cuáles casos se deben utilizar cuál herramienta o producto, de la misma forma se presentan arquitecturas de ferencia para aplicaciones de Data Science con Microsoft.

En este seminario de dos días el participante aprenderá sobre las herramientas Microsoft para el análisis de datos, el contenido se desarrolla mediante ejemplos prácticos en los cuales se introduce el uso de las distintas opciones para el análisis de datos, desde las más básicas tales como Excel hasta especializadas tales como Azure Machine Learning y el uso de Lenguaje R en SQL Server 2016.

Ubicación

Hotel Park inn

El Nuevo Park Inn San José, Costa Rica se encuentra ubicado a solo tres cuadras del Paseo Colón, la principal avenida de San José y a una corta distancia del centro de la ciudad.

Hotel Park inn

Cupo Máximo

Participantes

Fecha

27 y 28 de Julio 2017

Inicio del seminario

Día(s)

:

Hora(s)

:

Minuto(s)

:

Segundo(s)

Impartido por

MARCO RUSSO

MARCO RUSSO

Instructor

Marco is a Business Intelligence consultant and mentor.

 

Precio

Normal

Apartir del 17 de Julio hasta el 24 de Julio
$455
Registrarse

Últimos campos

Apartir del 25 de Julio
$550
Registrarse

Temario

1. Introducción a la ciencia de datos y su aplicación empresarial
  • Introducción a Data Science
  • Perfil del científico de datos
  • Aplicación del negocio del Data Science
  • Tareas principales del científico de datos
  • Data Scientist Toolkit
2. Herramientas para Data Science
  • R Studio
  • Azure Machine Learning
  • Cortana Analytics
  • Microsoft Revolutions Analytics R Server
  • Data Science con SQL Server 2016
3. Exploración de datos y análisis descriptivo
  • Estadística descriptiva de datos
  • Exploración de datos con R
  • Exploración de datos con Azure Machine Learning
  • Estadística descriptiva con R
4. Análisis de datos y predicción
  • Método CRISP-DM
  • Definición de experimentos
  • Refinamiento de hipótesis
  • Conceptos de predictive analytics, data mining y machine learning
5. Vistazo general de algoritmos más utilizados
  • Regression
  • Classification
  • Decision Trees
  • Random Forests and Jungles
  • Association Rules
  • Neural Networks
  • Logistic Regression
  • Clustering
6. Creación de modelos de análisis de datos
  • Modelos de Análisis de regresión
  •  Modelos de Análisis de clustering
  •  Modelos de recomendación
  •  Entrenamiento de modelos y afinamiento
7. Creación de soluciones de Machine Learning
  • Creación de aplicaciones que consumen modelos de Azure Machine Learning
  • Creación de una aplicación en C# como cliente
  • Consumo de modelos de Machine Learning desde aplicaciones web
8. Integración de herramientas de Data Science de Microsoft
  • Integración de PowerBI, Machine Learning y SQL Server
  • Estudio de casos de ciencia de datos aplicado en los negocios:
  • Estimación de demanda
  • Industria de retail
  • Internet de las Cosas
  • Mejora de la atención el cliente
  • Análisis de Riesgos
  • Segmentación de clientes
  • Sistemas de Recomendación
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