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Nuestros cursos incluyen un resumen al final de cada capítulo, del cual puedes descargar un PDF e imprimirlo.

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Microsoft Advanced Data Analysis with Generative AI Course

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Microsoft Advanced Data Analysis with Generative AI Course

Para todos los niveles

Microsoft Advanced Data Analysis with Generative AI Course

Name: Microsoft Advanced Data Analysis with Generative AI Course
Price: 479400 COP

Domine el espectro completo del análisis de datos impulsado por IA utilizando herramientas de Microsoft e IA generativa. Este curso avanzado dota a los analistas de habilidades en ingeniería de prompts, modelado predictivo, procesamiento de lenguaje natural y pipelines automatizados. Convierta datos sin procesar en información lista para la dirección, más rápido, de manera más inteligente y con mayor precisión que nunca.

Dedika para empresas

Lo que vas a aprender:

Aplique IA generativa para limpiar, preparar y diseñar características a partir de conjuntos de datos complejos.
Construya frameworks de ingeniería de prompts que produzcan resultados analíticos confiables y repetibles.
Realice análisis exploratorio de datos aumentado con IA para descubrir tendencias, valores atípicos y correlaciones.
Integre técnicas de procesamiento de lenguaje natural para extraer información estructurada de grandes volúmenes de texto no estructurado.
Diseñe pipelines de analítica de IA automatizados que entreguen información desde la ingesta hasta la generación de informes.
Comunique los hallazgos generados por IA de manera clara y creíble a directivos y partes interesadas del negocio.

Cómo estudias de forma práctica Microsoft Advanced Data Analysis with Generative AI Course

Cómo practicas Microsoft Advanced Data Analysis with Generative AI Course

Para ti que eres empresa y quieres capacitar a tu equipo

En Dedika para empresas, el curso incluye ejercicios y ejemplos adaptados a tu propio negocio y a las necesidades de tu empresa.

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Contenido del curso

8 Capítulos • 37 LeccionesDuración entre 4 y 360 horas (tú decides)

Capítulo 1Ver detalles

Fundamentos del Análisis de Datos Impulsado por IA

Lección 1 • Conceptos de IA Generativa para Analistas
Cubre modelos de lenguaje de gran tamaño, tokens y la mecánica de prompts y respuestas. Proporciona a los analistas las bases sobre cómo la IA genera resultados a partir de entradas de datos estructurados y no estructurados.
Lección 2 • Preparación de Datos y Compatibilidad con IA
Examina cómo la estructura, calidad y formato de los datos afectan el rendimiento de la IA. Los estudiantes aprenden a evaluar y preparar conjuntos de datos antes de aplicar técnicas de IA generativa.
Lección 3 • Fundamentos Éticos y de Gobernanza
Introduce los principios de sesgo, privacidad y responsabilidad relevantes para el análisis asistido por IA. Establece un marco de uso responsable que se aplica a lo largo del curso.
Lección 4 • Panorama de Herramientas de IA para el Trabajo con Datos
Revisa las principales plataformas de análisis de datos asistidas por IA y sus capacidades centrales. Ayuda a los estudiantes a seleccionar las herramientas apropiadas según el tipo de tarea y el entorno de datos.

Capítulo 2Ver detalles

Ingeniería de Prompts para Análisis de Datos

Lección 1 • Anatomía de un Prompt Analítico Eficaz
Desglosa los componentes de los prompts de alta calidad: rol, contexto, tarea y formato. Los estudiantes aplican una estructura repetible a las consultas analíticas.
Lección 2 • Prompts para Exploración de Datos
Enseña patrones de prompts que revelan tendencias, valores atípicos y distribuciones en los conjuntos de datos. Conecta el diseño de prompts directamente con los objetivos del análisis exploratorio de datos.
Lección 3 • Plantillas de Prompts y Reutilización
Cubre la construcción de plantillas de prompts modulares y parametrizadas para tareas analíticas recurrentes. Los estudiantes crean una biblioteca personal de prompts para un uso de IA consistente y eficiente.
Lección 4 • Pensamiento Encadenado y Prompts Multi-Paso
Introduce técnicas de cadenas de razonamiento que guían a la IA a través de pasos analíticos complejos. Los estudiantes descomponen problemas de múltiples partes en flujos de trabajo de prompts secuenciados.
Lección 5 • Evaluación y Depuración de Resultados de Prompts
Proporciona criterios y métodos para evaluar la precisión y relevancia de los resultados de la IA. Los estudiantes desarrollan un proceso de depuración sistemático para prompts de bajo rendimiento.

Capítulo 3Ver detalles

Limpieza y Preparación de Datos Asistida por IA

Lección 1 • Estandarización y Normalización de Datos
Aprovecha la IA para detectar formatos, unidades y convenciones de nomenclatura inconsistentes en los conjuntos de datos. Los estudiantes aplican scripts de transformación generados por IA para imponer estándares de datos.
Lección 2 • Detección y Manejo de Datos Faltantes con IA
Usa prompts de IA para identificar patrones de valores faltantes y recomendar estrategias de imputación. Conecta la detección automatizada con decisiones de datos informadas y conscientes del contexto.
Lección 3 • Detección de Duplicados y Deduplicación de Registros
Aplica IA para identificar registros duplicados exactos y difusos en grandes conjuntos de datos. Los estudiantes implementan flujos de trabajo de deduplicación asistidos por IA con puntos de control de revisión humana.
Lección 4 • Ingeniería de Atributos Asistida por IA
Usa IA generativa para sugerir y generar atributos derivados a partir de columnas de datos brutos. Los estudiantes evalúan los atributos propuestos por la IA para determinar su relevancia analítica y predictiva.

Capítulo 4Ver detalles

Análisis Exploratorio de Datos con IA Generativa

Lección 1 • Resumen Estadístico Guiado por IA
Aplica IA para generar estadísticas descriptivas e interpretar su significado analítico. Une los resultados numéricos brutos con la comprensión narrativa para audiencias de negocio.
Lección 2 • Descubrimiento de Correlaciones y Relaciones
Usa IA para identificar y explicar relaciones entre variables dentro de conjuntos de datos estructurados. Los estudiantes distinguen la correlación de la causalidad utilizando prompts de razonamiento asistidos por IA.
Lección 3 • Generación Automatizada de Informes EDA
Genera informes exploratorios estructurados utilizando IA a partir de entradas de conjuntos de datos brutos. Los estudiantes personalizan los informes EDA producidos por IA para audiencias de partes interesadas específicas.
Lección 4 • Segmentación y Agrupamiento con IA
Aplica IA para proponer e interpretar esquemas de segmentación de datos a partir de datos conductuales o demográficos. Los estudiantes validan los grupos sugeridos por la IA en función de la lógica de negocio.
Lección 5 • Análisis de Anomalías y Valores Atípicos
Usa IA para detectar, explicar y priorizar anomalías en datos operativos y transaccionales. Los estudiantes construyen un flujo de trabajo de clasificación para valores atípicos marcados por la IA.

Capítulo 5Ver detalles

Visualización de Datos y Narración Impulsadas por IA

Lección 1 • Generación de Código de Visualización con IA
Aplica IA para escribir y refinar código de gráficos en Python, R o fórmulas de hoja de cálculo. Los estudiantes iteran sobre el código generado por IA para cumplir con especificaciones visuales precisas.
Lección 2 • Diseño de Paneles de Control Interactivos con IA
Aplica IA para planificar diseños de paneles, jerarquías de KPI y lógica de filtros. Los estudiantes producen especificaciones de paneles listas para implementar en herramientas de BI.
Lección 3 • Selección del Gráfico Correcto con Orientación de IA
Usa IA para recomendar tipos de gráficos según la estructura de los datos y la intención analítica. Los estudiantes aplican lógica de selección para evitar visualizaciones engañosas o ineficaces.
Lección 4 • Construcción de Narrativas de Datos con IA
Usa IA para redactar narrativas de perspectivas que conecten la evidencia visual con las implicaciones de negocio. Los estudiantes editan los borradores de la IA para garantizar la precisión, el tono y la alineación con la audiencia.

Capítulo 6Ver detalles

Analítica Avanzada y Modelado Predictivo con IA

Lección 1 • Generación y Refinamiento de Código de Modelo con IA
Aplica IA para escribir, depurar y optimizar código de aprendizaje automático en frameworks comunes. Los estudiantes validan el código generado por IA con respecto al comportamiento esperado del modelo.
Lección 2 • Evaluación e Interpretación de Modelos
Usa IA para explicar las métricas de rendimiento del modelo e identificar perspectivas procesables a partir de los resultados. Los estudiantes traducen los resultados de la evaluación técnica en conclusiones relevantes para el negocio.
Lección 3 • Pronóstico y Análisis de Series Temporales con IA
Aplica IA para identificar estacionalidad, tendencias y pronosticar valores futuros en datos de series temporales. Los estudiantes producen y validan pronósticos asistidos por IA para la planificación operativa.
Lección 4 • Selección de Modelos Asistida por IA
Usa IA para evaluar y recomendar enfoques de modelado según las características de los datos y los objetivos de negocio. Los estudiantes aplican criterios estructurados para justificar las elecciones de modelos.
Lección 5 • Prácticas de Modelado Predictivo Responsable
Incorpora la equidad, la transparencia y la auditabilidad en los flujos de trabajo de modelado asistido por IA. Los estudiantes aplican la detección de sesgos y los estándares de documentación de modelos en cada proyecto.

Capítulo 7Ver detalles

Procesamiento de Lenguaje Natural para Datos de Negocio

Lección 1 • Modelado de Temas y Extracción de Temáticas
Aplica IA para identificar temas latentes y temáticas recurrentes en grandes corpus de texto. Los estudiantes interpretan y etiquetan los temas generados por IA según su relevancia para el negocio.
Lección 2 • Resumen Automatizado de Texto e Informes
Aplica IA para condensar grandes conjuntos de documentos en resúmenes precisos y apropiados para la audiencia. Los estudiantes evalúan la calidad del resumen e integran los resultados en informes analíticos.
Lección 3 • Análisis de Sentimiento y Opinión
Usa IA generativa para clasificar el sentimiento y extraer temas de opinión del texto de los clientes. Los estudiantes aplican los resultados a decisiones de mejora de productos, servicios y comunicación.
Lección 4 • Reconocimiento de Entidades y Extracción de Información
Usa IA para extraer entidades nombradas, relaciones y hechos clave de documentos no estructurados. Los estudiantes construyen pipelines de extracción para contratos, informes y comunicaciones.
Lección 5 • Ingesta y Preprocesamiento de Datos de Texto
Prepara datos de texto brutos para el análisis de IA mediante limpieza, tokenización y normalización. Establece un pipeline de texto confiable que alimenta las tareas posteriores de NLP.

Capítulo 8Ver detalles

Integración Estratégica de IA y Automatización de Flujos de Trabajo

Lección 1 • Medición del ROI de las Iniciativas de Analítica con IA
Establece métricas y marcos de medición para cuantificar el valor analítico de la IA. Los estudiantes construyen casos de negocio que conectan la inversión en IA con resultados medibles.
Lección 2 • Construcción de Pipelines Automatizados de Análisis con IA
Construye pipelines automatizados que encadenan tareas de IA desde la ingesta de datos hasta la entrega de perspectivas. Los estudiantes configuran desencadenantes, manejo de errores y enrutamiento de resultados en el diseño del pipeline.
Lección 3 • Mapeo y Rediseño de Flujos de Trabajo de Analítica
Audita los procesos de analítica existentes para identificar puntos de integración de IA de alto valor. Los estudiantes elaboran mapas de flujo de trabajo rediseñados con puntos de contacto de IA y lógica de transferencia.
Lección 4 • Control de Calidad de Resultados de IA a Escala
Implementa sistemas de monitoreo y validación para mantener la calidad de los resultados de IA en producción. Los estudiantes diseñan puntos de control de calidad que detectan errores antes de que las perspectivas lleguen a los tomadores de decisiones.
Lección 5 • Liderazgo en la Adopción de IA en Equipos de Analítica
Capacita a los estudiantes para impulsar la integración de IA dentro de los equipos de datos y las organizaciones en general. Cubre la gestión del cambio, el diseño de formación y las estrategias de comunicación con las partes interesadas.

Certificación

Tu certificado válido de finalización

Este curso es para ti:

Analistas de datos listos para ir más allá de los flujos de trabajo manuales y limitados por herramientas.
Profesionales de inteligencia de negocios que buscan ventajas competitivas impulsadas por IA.
Científicos de datos que desean frameworks estructurados para la integración de IA generativa.
Analistas de operaciones que buscan automatizar informes y tareas de datos repetitivas.
Analistas de marketing que buscan minar datos de texto de clientes a escala.
Personas en transición profesional con experiencia analítica que se están moviendo hacia roles enfocados en IA.

Lo que dicen nuestros estudiantes

Sus clases son perfectas. Adquirí el paquete de un año y, finalmente, tengo la oportunidad de seguir diversos temas de mi interés sin necesidad de cambiar de plataforma... les agradezco por todo lo que hacen, ya los he recomendado a otras personas...