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Máster en Tecnologías de Desarrollo Microsoft, Máster en Gestión del Conocimiento y Business Intelligence con tecnología Microsoft. (Excel y SQL Server), Licenciatura en Cibernética Económica. Máster en Ciencias Económicas
Consultora y formadora de Inteligencia de Negocio y Análisis de datos. Es Partner Microsoft en Power BI y Microsoft MVP Data Platform.
En su área docente, desarrolla su labor como LinkedIn Learning Trainer y como ponente en eventos nacionales e internacionales. PASS y PUG.
PARTE I
Técnicas:
Crear experimento con Azure Machine Learning
Descubrir las opciones para descubrimiento y manipulación de datos
Combinar Azure ML con R
Práctica guiada sobre cómo adentrarse en el mundo Azure Machine Learning. Descubrir sus componentes e interactuar con ellos.
HERRAMIENTAS: Azure Machine Learningy R.
PARTE II
Técnicas:
Descubrir información de Clientes
Tareas de Limpieza
Detección de patrones
Práctica guiada sobre cómo realizar tareas de minería de datos sobre las columnas de una tabla de clientes. Descubrir las relaciones entre las columnas y realizar tareas de limpieza y calidad de datos.
HERRAMIENTAS: Azure Machine Learningy R.
PARTE III
Técnicas:
Segmentación de Clientes
Modelos de Clasificación
Práctica guiada sobre cómo realizar una segmentación de clientes en base a distintos criterios. Durante la práctica se realizarán también clasificaciones de clientes. Se mostrará la forma más adecuada para su visualización.
HERRAMIENTAS: Azure MachineLearning, R.
PARTE IV
Técnicas:
Visualización
Práctica guiada sobre cómo utilizar la forma más adecuada para su visualización.
HERRAMIENTAS: Azure Machine Learning, R, Power BI.
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