Curso Power BI esencial

Curso Power BI esencial
En el presente, el acertado tratamiento y la óptima visualización de datos es una necesidad cada vez mayor para todo tipo de negocios, empresas y estructuras organizativas. Power BI es una herramienta creada por Microsoft, en constante evolución y que ha sido diseñada para facilitar la creación de consultas, modelos tabulares, informes y cuadros de mando con alto nivel de interactividad y dinamismo. En este curso, vamos a aprender a aprovechar Power BI al máximo, a descubrir sus funcionalidades y a crear consultas, modelos e informes interactivos. 1. Preparar un proyecto BI Configurar el entorno de desarrollo PBI Qué es Power BI Componentes y ciclo de vida de proyecto BI con Power BI Roles en un proyecto BI con Power BI Instalar Power BI Desktop Entorno de trabajo de Power BI y carga del modelo de datos 2. Conectar con archivos de datos y transformar Entorno de trabajo de Power Query Consultas, pasos y transformaciones en Power Query Conectar a archivos delimitados como CSV y TXT
  • 40
  • 5 394

Curso de Redes Neuronales y Backpropagation (Mega-Torrent)

Curso de Redes Neuronales y Backpropagation (Mega-Torrent)
Diseña redes neuronales desde la matemática y el método Backpropagation. La retropropagación es el método de cálculo de errores más usado en Machine Learning. Escribirás el código de una red neuronal que identifique patrones y los recuerde con este curso. Con este curso podrás: Medir errores de predicción Actualizar los pesos de una red neuronal Entender cómo funciona el aprendizaje supervisado Temario del curso de Redes Neuronales Retropropagación: Visión general Cómo funciona el aprendizaje supervisado en una Red Neuronal Un LEGO a la vez: Explicando las matemáticas de cómo aprenden las Redes Neuronales Evaluación de errores Función de costo, supuestos y probabilidad Un Ejemplo Concreto: Aprendiendo la Función XOR Optimización matemática Cuál es el algoritmo de retropropagación Actualizar los pesos de la red neuronal utilizando gradientes Propagación hacia atrás Demo: aprendiendo a separar clases Implementación y ejemplos de redes neuronales funcionando
  • 25
  • 5 995