Incorpora a tu perfil profesional una habilidad de gran valor: diseñar y desarrollar sistemas de recomendación integrando diferentes tecnologías. Una competencia aplicable a múltiples sectores y contextos empresariales que te permitirá ampliar tus capacidades, aportar soluciones basadas en datos y diferenciarte como un profesional capaz de generar valor para el negocio.
Aprende a crear un sistema de recomendación desde cero utilizando Power BI, Python, Machine Learning y SQL Server. En este curso desarrollarás una solución capaz de analizar el comportamiento de los clientes y generar recomendaciones personalizadas a partir de los datos disponibles en una empresa.
Descubrirás cómo funcionan los sistemas de recomendación basados en filtrado colaborativo, una de las técnicas utilizadas para identificar patrones entre usuarios y predecir sus preferencias a partir del comportamiento de clientes con características similares. Aplicarás estos conceptos sobre datos almacenados en SQL Server para construir un caso práctico de principio a fin.
A lo largo del curso integrarás diferentes tecnologías para convertir los datos en recomendaciones útiles para el negocio. Utilizarás SQL Server para obtener y preparar los datos, Python y Scikit-learn para desarrollar el modelo de Machine Learning y Power BI Desktop para ejecutar el proceso y presentar los resultados mediante un informe interactivo.
El resultado será un sistema de recomendación integrado en Power BI que permitirá seleccionar clientes y obtener recomendaciones personalizadas bajo demanda. De esta forma, aprenderás una alternativa práctica para implementar este tipo de soluciones aprovechando tecnologías y datos que muchas organizaciones ya tienen disponibles.
Incorpora a tu perfil una competencia que combina Business Intelligence, análisis de datos, Python y Machine Learning. Aprender a conectar estas tecnologías para resolver una necesidad real de negocio te permitirá ir más allá de la creación de dashboards y desarrollar soluciones analíticas con aplicación en diferentes sectores y contextos empresariales.
Aprende a conectar Python con SQL Server para consultar y extraer los datos necesarios para desarrollar tu sistema de recomendación.
Prepara y transforma los datos obtenidos desde SQL Server para utilizarlos en modelos de Machine Learning y generar recomendaciones.
Descubre cómo funciona el filtrado colaborativo y cómo utilizar el comportamiento de usuarios similares para generar recomendaciones personalizadas.
Desarrolla con Python un sistema capaz de analizar los datos de los clientes y generar recomendaciones personalizadas.
Utiliza Scikit-learn para implementar técnicas de Machine Learning dentro del proceso de creación del sistema de recomendación.
Aprende a ejecutar procesos desarrollados en Python desde Power BI para incorporar modelos analíticos avanzados en tus informes.
Integra las tres tecnologías en un único flujo de trabajo, desde la extracción de los datos hasta la presentación de las recomendaciones.
Construye en Power BI un informe interactivo con parámetros que permita consultar y visualizar recomendaciones personalizadas por cliente.
Construye de principio a fin un sistema de recomendación bajo demanda que combine SQL Server, Python, Machine Learning y Power BI.
Profesional especializado en Ciencia de Datos, Data Analytics y Business Intelligence con más de 24 años de experiencia en estadística, auditoría y análisis de información. Máster en Data Science y Analítica Avanzada, cuenta con formación especializada en Big Data, Data Mining y análisis estadístico. Compagina su trayectoria profesional con la formación universitaria y online, aportando un enfoque práctico basado en herramientas, metodologías y casos reales del ámbito empresarial.
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