Análisis de Datos con Power BI, R-RStudio y Knime. (Registro nro. 1122)
[ vista simple ]
| 000 -CABECERA | |
|---|---|
| campo de control de longitud fija | 06114nam a22001937a 4500 |
| 003 - NUMERO DE CONTROL DE IDENTIFICACIÓN | |
| campo de control | OSt |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN | |
| campo de control | 20250403151545.0 |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL | |
| campo de control de longitud fija | 230607b |||||||| |||| 00| 0 eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO (ISBN) | |
| Número Internacional Estándar del Libro (ISBN) | 978-958-792-406-0 |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN | |
| Centro catalogador/agencia de origen | B-ISTTENA |
| 041 ## - CÓDIGO DE LENGUA | |
| Código de lengua del texto/banda sonora o título independiente | ESP. |
| 245 ## - MENCIÓN DE TÍTULO | |
| Título | Análisis de Datos con Power BI, R-RStudio y Knime. |
| Resto del título | Curso Práctico |
| Mención de responsabilidad, etc | Bentacourt Uscátegui - Jorge Fernando - Polanco Guzmán - Irma Yolanda |
| 250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN | |
| Mención de edición | 1ra Ed. |
| 260 ## - PUBLICATION, DISTRIBUTION, ETC. | |
| Lugar de publicación, distribución, etc. | Colombia |
| Nombre del editor, distribuidor, etc. | Ra-ma Editorial |
| Fecha de publicación, distribución, etc. | 2022 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA | |
| Extensión | 294 p. |
| Dimensiones | 17x24 cm. |
| 505 ## - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO | |
| Nota de contenido con formato | Introducción <br/>- Capitulo 1: Prácticas con power BI desktop <br/>1.1 GENERALIDADES DE POWER BI.<br/>1.1.1 Usos de Power BI<br/>1.1.2. Conexión de datos <br/>1.1.3. Creación de un modelo de datos.<br/>1.1.4. Creación de objetos visuales.<br/>1.1.5. Creación de informes.<br/>1.1.6. Compartir y publicar informes.<br/>1.2 PRACTICA ANALISIS DE DATOS FINANCIEROS.<br/>1.2.1. Carga de datos.<br/>1.2.2. Crear el modelo de datos.<br/>1.2.3. Crear el informe.<br/>1.2.4. Practica análisis de datos por año.<br/>1.3 PRACTICA ANALISIS DE UNA PAGINA WEB <br/>1.3.1. Conexión a un origen de datos.<br/>1.3.2. Limpieza de datos mediante el editor de Power Query.<br/>1.3.3. Importación de la consulta en la vista de informe.<br/>1.3.4. Creación de una visualización- Dashboard.<br/>1.4 PRACTICA COMBINAR DATOS CON POWER BI<br/>1.4.1. Conectarse a un oriegen de datos.<br/>1.4.2. Crear el modelo de datos.<br/>1.4.3. Combinar datos.<br/>1.4.4. Elaboración del Dashboard.<br/>1.5 PRACTICAS CREACION Y MEDIDAS PROPIAS (EMPRESAS CONTOSO)<br/>1.5.1. Lectura y carga de archivo.<br/>1.5.2. Elaboración del Dashboard.<br/>1.5.3. Creación de medidas propias.<br/>1.6. PRACTICAS ANLISIS DE DATOS DE UNA SUPERTIENDA<br/>1.6.1. Conexión y carga del archivo de datos.<br/>1.6.2. Creación del Dashboard General.<br/>1.6.3. Creación del Dashboard Caribe.<br/>1.6.4. Creación del Dashboard Centro. <br/>1.6.5. Creación del Dashboard noete.<br/>1.6.6. Creación del Dashboard sueçr.<br/>1.6.7. Análisis de datos de la muestra_ supertienda.<br/>- Capitulo 2: Prácticas con R-rstudio.<br/>2.1. GENERALIDADES DEL LENGUAJE R.<br/>2.2. ENTORNO DE DESARROLLO INTERNTEGRADO( IDE) RSTUDIO.<br/> 2.2.1. Características o generalidades de RStudio.<br/> 2.2.2. Ventas del entorno IDE de RStudio.<br/>2.3. INTRODUCCION AL LENGUAJE R<br/> 2.3.1. Tipos de datos en R<br/> 2.3.2. Carga de datos.<br/>2.4. PRACTICA: ESTADISTICA DESCRIPIVA DE UNA VARIABLE.<br/>CUANTITATIVA CONTINUA.<br/> 2.4.1. Origen de los datos.<br/> 2.4.2. Medidas de tendencia central.<br/> 2.4.3. Tabla de frecuencia central. <br/> 2.4.4. Medidas de variabilidad.<br/> 2.4.5. Medidas de posición.<br/> 2.4.6. Normalidad de los datos.<br/> 2.4.7. Estadística descriptiva.<br/> 2.4.8. Estadística descriptiva de la variable accel.<br/>2.5. PRACTICA REGRESION LINEAL.<br/>2.5.1. Correlación Temperatura vs Nivel Ozono.<br/>2.5.2. Correlación Nivel de Ozono vs Radiación Solar.<br/>2.5.3. Correlación Temperatura vs Nivel de Radiación Solar.<br/>2.5.4. Correlación Temperatura vs Velocidad de Viento.<br/>2.5.5. Correlación entre múltiples variables.<br/>2.5.6. Correlación Nivel de Ozono vs Velocidad de Viento.<br/>2.5.7.Correlación Nivel de Radiación Solar vs Velocidad del Viento.<br/>2.6. PRACTICA ARBOLES DE DESICION.<br/>2.6.1. Característica de los arboles de decisión.<br/>2.6.2. Requerimientos.<br/>2.6.3. Importar los datos.<br/>2.6.4. Generar un set de entrenamiento y prueba.<br/>2.6.5. Elección del modelo.<br/>2.6.6. Sistematizando el modelo.<br/>2.6.7. Conclusión.<br/>2.6.8. Ejercicio: Creación y análisis de un árbol de decisión.<br/>2.7. PRACTICA MINERIA DE TEXTO.<br/>2.7.1. Instalación de los paquetes requeridos.<br/>2.7.2. Carga de datos.<br/>2.7.3. Ejercicio: Análisis de texto: Aplicaciones de la inteligencia artificial.<br/>CAPITULO 3: PRACTICAS CONKNIME.<br/>3.1. DESCARGAR E INSTALAR KNIME ANALYTICS.<br/> 3.1.1. Instala Knime Analytics.<br/> 3.1.2. Actualizar datos.<br/>3.2. INTRODUCCION A KNIME ANALYTICS.<br/> 3.2.1. Elementos de la ventana de inicio knime.<br/> 3.2.2. Nodos y flujos de trabajo.<br/> 3.2.3. Ventajas y desventajas de knime.<br/> 3.2.4. Crear un proyecto knime.<br/>3.3. PRACTICA CIENCIA DE DATOS.<br/>3.3.1. Concepto y fases.<br/>3.3.2. Crear un flujo de trabajo Workflow.<br/>3.3.3. Síntesis del análisis de datos del sistema CRM.<br/>3.4. PRACTICA MODELO DE ENTRENAMIENTO DE CLASIFICACION DE DATOS.<br/>3.4.1. Lectura de datos.<br/>3.4.2. Tratamiento y limpieza de los datos.<br/>3.4.3. Propiedades graficas.<br/>3.4.4. Estadísticas descriptivas.<br/>3.4.5. Participación de datos.<br/>3.4.6. Entrenamiento del modelo de decisión.<br/>3.4.7. Tabla interactiva.<br/>3.4.8. Aplicar el modelo.<br/>3.4.9. Grafico numero de horas vs edad.<br/>2.4.10. Puntuar.<br/>3.4.11. Flujo de trabajo.<br/>3.4.12. Practica de resultados de modelos.<br/>3.5. PRACTICA MODELO DE PREDICCION DE SUPERVIVENCIA DEL TITANIC.<br/>3.5.1. Lectura de datos.<br/>3.5.2. Exploración y tratamiento de datos.<br/>3.5.3. Propiedades graficas (Titanic).<br/>3.5.4. Estadísticas descriptivas (Titanic).<br/>3.5.5. Participación de datos (Titanic).<br/>3.5.6. Entrenamiento del modelo de decisión.<br/>3.5.7. Aplicar el modelo.<br/>3.5.8. Puntuar.<br/>3.5.9. Flujo de trabajo.<br/>3.5.10. Practica de resultados: modelo de predicción supervivencia de titanic.<br/>SOLUCION A LAS PRACTICAS Y EJERCICIOS PROPUESTOS.<br/>CAPITULO 1: PRACTICAS CON POWER BI DESKTOP.<br/>1.2 Practica: Análisis de datos financieros.<br/>1.3 Practica: Análisis de una pagina web.<br/>1.4 Practica: Combinar datos con Power BI.<br/>1.5 Practica: Creación de medidas propias (Empresa Contoso).<br/>1.6 Practica: Análisis de datos de una supertienda.<br/>CAPITULO 2: PRACTICAS CON R - RSTUDIO.<br/>2.4. Practica: Estadística descriptiva de una variable cuantitativa continua.<br/>2.5. Practica: Regresión lineal.<br/>2.6. Practica: Arboles de decisión.<br/>2.7. Practica: Minería de texto.<br/>CAPITULO 3: PRACTICAS CON KNIME.<br/>3.3.3. Síntesis del análisis de datos del sistema CRM.<br/>3.4. Modelo de entrenamiento de clasificación de datos.<br/>3.5. Practica de resultados modelo de predicción de supervivencia del titanic.<br/>- Referencias.<br/>- Material adicional. |
| 650 ## - | |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | Análisis y Diseño de Sistemas |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) | |
| Código de la institución [OBSOLETO] | B-ISTTENA |
| Tipo de ítem Koha | Libros |
| Fecha de Catalogación | 07/06/2023 |
| Catalogador | Pedro Alvarado |
| Fecha de adquisición | 17/06/2023 |
| Localización permanente | Fecha de adquisición | Fuente de adquisición | Número de inventario | Código de barras | Número de copia | Tipo de ítem Koha |
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| Instituto Superior Tecnológico Tena | 06/05/2023 | DONACIÓN | ISTT-DS-0269 | ISTT-DS-0269 | Eje: 1/2 | Libros |
| Instituto Superior Tecnológico Tena | 07/17/2023 | Donación | ISTT-DS-0273 | ISTT-DS-0273 | Eje. 2/2 | Libros |