Betancourt Uscátegui, Jorge Fernando

Análisis de datos con power BI, R-RStudio y Knime: curso práctico Jorge Fernando Betancourt Uscatégui e Irma Yolanda Polanco Guzmán - Primera edición - 291 páginas: Ilustraciones (incluye fotografías, dibujos, etc) 24 cm. - Informática .

Capítulo 1. Prácticas con power BI desktop. — Práctica análisis de datos financieros. — Práctica análisis de una página web. — Práctica combinar datos con power BI. — Práctica creación de medias propias (Empresa Contoso). — Práctica análisis de datos de una supertienda.— Capítulo 2. Prácticas con R-RStudio. — Generalidades del Lenguaje R. — Entorno del desarrollo integrado (IDE) RStudio. — Introducción al lenguaje R. — Práctica: estadística descriptiva de una variable cuantitativa continua. — Práctica regresión lineal. — Práctica árboles de decisión. — Práctica minería de texto. — Capítulo 3. Prácticas con Knime. — Descargar e instalar Knime analytics. — Introducción a Knime analytics. — Práctica ciencia de datos. — Práctica modelo de entrenamiento de clasificación por datos. — Práctica modelo de predicción de supervivencia del Titanic. — Solución a las prácticas y ejercicios propuestos. — Prácticas con power BI desktop. — Prácticas con R - RStudio. — Prácticas con Knime.

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 supertienda. 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 de supervivencia del Titanic. Finalmente, se presenta la solución de todos los ejercicios planteados en las prácticas desarrolladas.

9789587924060


Informática
Programación informática

Microsoft Power BI Visual Analytics

005.3 / B4652

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