Analisis de datos con Power BI, R-Rstudio y Knime: curso práctico
Betancourt Uscátegui, Jorge Fernando
Analisis de datos con Power BI, R-Rstudio y Knime: curso práctico - Bogotá: Ediciones de la U, 2022 - 294 p. 24 cm
Capítulo 1. Prácticas con Power BI desktop Generalidades de Power BI Prácticas análisis de datos financieros Práctica análisis de una página web Práctica combinar datos con Power BI Práctica creación de medidas propias (empresas contoso) Prácticas análisis de datos de una supertienda. . -- Capítulo 2. Prácticas con R – Rstudio 2.1 Generalidades del lenguaje 2.2 Entorno de desarrollo integrado (IDE) RStudio 2.3 Introducción al lenguaje R 2.4 Práctica: Estadística descriptiva de una variable cuantitativa continua 2.5 Práctica regresión lineal 2.6 Práctica arboles de decisión 2.7 Práctica minería de texto . -- Capítulo 3. Prácticas con Knime 3.1 Descargar e instalar Knime Analytics 3.2 Introducción Knime Analytics 3.3 Práctica Ciencia de datos 3.4 Práctica Modelo de entrenamiento de clasificación de datos 3.5 Práctica Modelo de predicción de supervivencia del Titanic Solución a las prácticas y ejercicios propuestos.
Análisis de datos
Ciencia de la información
Programación -- Computadores
621.39
Analisis de datos con Power BI, R-Rstudio y Knime: curso práctico - Bogotá: Ediciones de la U, 2022 - 294 p. 24 cm
Capítulo 1. Prácticas con Power BI desktop Generalidades de Power BI Prácticas análisis de datos financieros Práctica análisis de una página web Práctica combinar datos con Power BI Práctica creación de medidas propias (empresas contoso) Prácticas análisis de datos de una supertienda. . -- Capítulo 2. Prácticas con R – Rstudio 2.1 Generalidades del lenguaje 2.2 Entorno de desarrollo integrado (IDE) RStudio 2.3 Introducción al lenguaje R 2.4 Práctica: Estadística descriptiva de una variable cuantitativa continua 2.5 Práctica regresión lineal 2.6 Práctica arboles de decisión 2.7 Práctica minería de texto . -- Capítulo 3. Prácticas con Knime 3.1 Descargar e instalar Knime Analytics 3.2 Introducción Knime Analytics 3.3 Práctica Ciencia de datos 3.4 Práctica Modelo de entrenamiento de clasificación de datos 3.5 Práctica Modelo de predicción de supervivencia del Titanic Solución a las prácticas y ejercicios propuestos.
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