book

Inteligencia Artificial con Microsoft Power BI

Name: Inteligencia Artificial con Microsoft Power BI
ISBN: 9781098196875

by Jen Stirrup, Thomas J. Weinandy

September 2024

Intermediate to advanced

472 pages

13h 4m

Spanish

O'Reilly Media, Inc.

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Prefacio
¿Cuál es el estado actual de la tecnología de IA en las empresas?La estructura de este libro¿Por qué escribimos este libro?¿A quién va dirigido este libro?Convenciones utilizadas en este libroUtilizar ejemplos de códigoAprendizaje en línea O'ReillyCómo contactar con nosotrosAgradecimientos
1. Primeros pasos con la IA en la empresa: tus datos
Visión general de los métodos de ingestión de datos de Power BIFlujos de trabajo en Power BI que utilizan IA¿Cómo se crean los flujos de datos?Aspectos a tener en cuenta antes de crear flujos de trabajoFlujos de datos y agregaciones automáticasPrepara primero tus datosPreparar los datos para los flujos de datos¿Dónde deben limpiarse y prepararse los datos?Ingestión de datos en tiempo real frente a procesamiento por lotesConjuntos de datos en tiempo real en Power BIProcesamiento de datos por lotes con Power BIImportar datos por lotes con Power Query en Flujos de datosEl motor de cálculo de flujo de datosOpciones de flujo de datosDirectQuery en Power BIImportación frente a consulta directa: Recomendaciones prácticasPower BI Premium, Pro y GratuitoResumen
2. Una gran base: La IA y el modelado de datos
¿Qué es un modelo de datos?¿Qué es una tabla de hechos?¿Por qué es importante el modelado de datos?¿Por qué son importantes los modelos de datos en Power BI?¿Por qué necesitamos un modelo de datos para la IA?Consejos para crear un modelo de datos para la IACentro de Excelencia AnalíticaGanarse la confianza a través de las transacciones de datosAlmacenamiento ágil de datos: El marco BEAMDisciplinas de modelado de datos para apoyar la IAModelado de datos frente a modelos de IAModelado de datos en Power BI¿Qué significan las relaciones para la IA?Estructura de archivos planos frente a estructura de modelos dimensionales en Power BIResumen
3. Plan para la IA en la empresa
¿Qué es una estrategia de datos?Inteligencia Artificial en la Visualización de Datos de Power BIPerspectivas con IAAprendizaje automático de máquinas (AutoML) en Power BIServicios cognitivosModelado de datosResolución de problemas reales con datosPredicción binariaClasificaciónRegresiónDemostración práctica de la predicción binaria para predecir el nivel de ingresosReúne los datosCrear un espacio de trabajoCrear un flujo de datosInformes de evaluación de modelos en Power BIResumen
4. Automatizar la exploración y edición de datos
El poder transformador de la automatizaciónSobrevivir (y prosperar) con la automatizaciónAutomatización de la IA en Power BIIA en Power QueryObtener datos de la Web por ejemploDemostración 4-1: Obtener datos de la Web con un ejemploAñadir columna a partir de ejemplosDemostración 4-2: Añadir columna a partir de ejemplosPerfiles de datosDemostración 4-3: Perfilado de datosGeneración de mesasDemostración 4-4: Generación de tablasEmparejamiento difusoDemostración 4-5: Emparejamiento difusoExploración Inteligente de DatosIdeas rápidasDemo 4-6: Perspectivas rápidasCreación de informesDemostración 4-7: Creación de informesNarrativa inteligenteResumen
5. Trabajar con datos de series temporales
Algo más que marcas de tiempoLos componentes de una serie temporalCambios en una serie temporalCómo funcionan las líneas de tendencia en Power BILimitaciones de las líneas de tendenciaDemostración 5-1: Exploración de datos de viajes en taxiPrevisiónPrevisión para las empresasCómo funcionan las previsionesLimitaciones de la previsiónDemostración 5-2: Previsión de datos de viajes en taxiDetección de anomalíasDetección de anomalías para empresasCómo funciona la detección de anomalíasLimitaciones de la detección de anomalíasDemostración 5-3: Detección de anomalías con datos de viajes en taxiResumen
6. Análisis de conglomerados y segmentación
Análisis de conglomerados para empresasLa segmentación se une a la ciencia de datosPreprocesamiento de datos para el análisis de conglomeradosCómo funciona el análisis de conglomerados en Power BILimitaciones del análisis de conglomeradosDemostración 6-1: Análisis de conglomerados con datos de AirBnBResumen
7. Profundizar: Uso de los servicios de IA de Azure
Apoyar las decisiones basadas en datos con un diccionario de datos¿Qué son los Servicios de IA de Azure?Acceso a los servicios de IA de Azure en Power BICrear un recurso de servicios de IA de AzureCrear un informe de Power BIOpenAI ChatGPT y Power BI¿Cuál es la finalidad del ejercicio?Requisitos previos del ejercicioEjemplo de Azure OpenAI y Power BIGenerar una clave secreta y un código desde el sitio web de OpenAICrear un conjunto de datos de Power BI en streaming¿No funciona el panel de control?Resumen
8. Análisis de texto
Modelos personalizados frente a modelos preentrenadosTexto como datoLimitaciones del Análisis de TextosDemostración 8-1: Ingesta de datos de AirBnBDetección de idiomasCómo funcionaRendimiento y limitacionesDemo 8-2: Detección de idiomasExtracción de frases claveCómo funcionaRendimiento y limitacionesDemostración 8-3: Extracción de frases claveAnálisis de SentimientoCómo funcionaRecomendaciones y limitacionesDemostración 8-4: Análisis de SentimientoDemostración 8-5: Exploración de un informe con análisis de textoResumen
9. Etiquetado de imágenes
Imágenes como datosAprendizaje profundoUna red neuronal sencillaEtiquetado de imágenes para empresasCómo funcionaLimitaciones de la visiónDemostración 9-1: Ingesta de Datos de AirBnBDemostración 9-2: Etiquetado de imágenesDemostración 9-3: Explorar un informe con VisiónResumen

10. Modelos personalizados de aprendizaje automático
Estrategia empresarial de IAAprendizaje organizativo con IAComportamientos organizativos de éxitoAprendizaje automático personalizadoAprendizaje automático frente a programación típicaIA estrecha frente a IA generalAprendizaje automático AzureSuscripción a Azure y prueba gratuitaEstudio de aprendizaje automático AzureDemostración 10-1: Previsión de ventas de máquinas expendedorasResumen
11. Lenguajes de Ciencia de Datos: Python y R en Power BI
Python frente a RLimitacionesConfigurarConfigurar PythonConfiguración de RIngestiónIngesta de datos con PythonIngesta de datos con RTransformaciónTransformar datos con PythonTransformar datos con RVisualizaciónVisualizar datos con PythonVisualizar datos con RAprendizaje automáticoUtilizar un modelo preentrenado con Python en TransformEntrenar un modelo con R en la ingestaResumen
12. Preparar tu IA para la producción con Power BI
Estrategias para ayudar a evaluar los modelosEscenario sin heteroscedasticidadEscenario con heteroscedasticidad¿Cómo afecta la heteroscedasticidad a los modelos de IA?¿Qué se puede hacer si se sospecha de heteroscedasticidad?Cómo preparar tu modelo de IA para el mundo realEvaluar los costes y beneficios para la empresaEjemplo de cálculo del ROI¿Pueden los equipos empresariales tener confianza en el modelo de IA?¿Es el resultado del modelo una casualidad?Garantizar el rendimiento continuo del modeloPreparar tu IA para la producción en Power BILinaje de datos para el modelo de IAUtilizar la salida puntuada del modelo en un informe de Power BIResumen
13. El bucle de retroalimentación de la IA
¿Cómo empiezas el siguiente proyecto?¿Cómo afecta la retroalimentación a la formación y el desarrollo de modelos de IA?IA y casos perimetrales en la retroalimentación¿Cómo puede ayudar la retroalimentación a corregir errores en un modelo de IA?IA, parcialidad e imparcialidadIA explicable y retroalimentación¿Cómo pueden los miembros de las organizaciones abordar la ética y la IA?Aprendizaje por transferencia en el entrenamiento de modelos¿Cómo utilizan otras organizaciones el bucle de retroalimentación de la IA?¿Cómo puede ayudarte el bucle de retroalimentación de la IA?IA y Power BI: ¡a tu disposición!
Índice
Sobre los autores

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Sobre los autores

Jen Stirrup es la fundadora y consejera delegada de Data Relish, una consultoría boutique de liderazgo en IA e inteligencia empresarial con sede en el Reino Unido que ofrece estrategia de datos y soluciones centradas en el negocio. Jen es una reconocida autoridad en Liderazgo en IA e inteligencia empresarial, conferenciante mundial en Fortune 100, y ha sido nombrada una de las 50 principales visionarias de datos a nivel mundial, una de las principales científicas de datos a seguir en X (antes Twitter) y una de las 50 mujeres más influyentes en tecnología a nivel mundial. Jen tiene clientes en 24 países de los 5 continentes, y su lista de clientes incluye a Microsoft, el Servicio Nacional de Salud, los gobiernos del Reino Unido e Irlanda del Norte, la Escuela de Negocios Ashridge Hult, CBS Interactive, O'Reilly y Virgin Atlantic.

Tiene títulos de posgrado en IA y ciencia cognitiva. Jen es autora de tres libros sobre datos e inteligencia artificial, ha aparecido en CBS Interactive y la BBC, así como en conocidos podcasts como Digital Disrupted, RunAs Radio y su propia serie de seminarios web Make Your Data Work.

Jen ha dado conferencias magistrales para colegios y universidades y ha donado su experiencia a organizaciones benéficas y sin ánimo de lucro como directora no ejecutiva. Las conferencias magistrales de Jen tratan sobre el liderazgo de la IA, la diversidad y la inclusión en la tecnología, la transformación digital y la inteligencia empresarial. Todas las ...

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Visualización de datos con Microsoft Power BI

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