Aplicaciones de Machine Learning en Power BI. - 7 de mayo de 2025 - TecnoWebinars.com

 El aprendizaje basado en deducciones o inferencias que aprendimos en nuestros primeros estudios, ha comportado aprender a partir de los datos, pero estos son tan vastos y de diversa naturaleza que hemos perdido la claridad y voluntad de aprender a partir de ellos. La capacidad de deducir y razonar se la hemos dejado a las máquinas, al punto que hemos perdido la capacidad de pensar analíticamente en el nuevo rol que nos está asignando esta sociedad inteligente.

Si bien los datos empresariales son amplios, variados y permiten distintos tipos de análisis los modelos analíticos se circunscriben a razonamientos específicos que para su efectividad requieren de datos adecuados. Podríamos entonces mencionar que no todos los datos sirven para todo tipo de análisis ni todos los análisis pueden valerse de todos los tipos de datos. Este conocimiento que podría ser intuitivo, en muchas ocasiones requiere de una gran dosis de experiencia, investigación y estudio.

¿Cómo determinar la combinación de las variables de mi empresa y sus valores, que más van a contribuir en el valor de mis ventas?

¿Cuál es la variable o grupo de variables que más va a influir en el aumento o disminución de los costos operacionales o la rotación de mis productos?

¿Cómo determinar qué variables de mi empresa tendrán igual o similar comportamiento en el futuro con relación a las quejas de mis clientes o las cantidades ordenadas de mis productos?

¿Cuál será el valor de los rendimientos de los costos de operación en los próximos 6 meses?

Estas preguntas pueden ser abordadas por los modelos de ML de Power BI, a partir de los conocimientos de los alcances de cada modelo, la naturaleza de las variables y el modelamiento adecuado de los datos. El manejo de las variables del modelo puede ayudar a crear diversos escenarios de decisión de gran valor para la empresa.

En este curso de especialización se revisarán en forma integral diversos modelos de aprendizaje de máquina incluyendo la revisión de la fase de Modelamiento de Datos.