– Definición de KPIs para modelos de IA: Creación de métricas estratégicas (precisión, recall, F1-score, ROI de IA) alineadas con objetivos de negocio en Azure Machine Learning.
– Optimización de modelos de IA: Configuración de experimentos en Azure Machine Learning para reentrenamiento automatizado y ajuste de hiperparámetros.
– Análisis predictivo para liderazgo: Uso de Azure AI Services (Anomaly Detector, Forecasting) para generar insights accionables y escenarios what-if que apoyen la planificación estratégica.
– Actividad práctica: Diseño de un sistema de monitoreo de KPIs para un modelo de IA en Azure Machine Learning, con un informe estratégico para presentar a stakeholders.

– Gestión de de datos con inteligencia artificial: Diccionario de datos y prompt engineering para ChatGPT, Deepseek y Gemini.
– Introducción a Azure AI Services: Fundamentos de Azure AI Services y su integración con Power BI y Power Automate.
– Streaming Datasets en Power BI: Configuración de datasets en tiempo real para visualizaciones dinámicas, utilizando conectores push y APIs para datos en streaming.
– Entrenamiento de modelos de Machine Learning (Computer Vision) y Gateway de Datos con Azure y Power BI.
– Actividad práctica: Desarrollo y entrenamiento de un modelo de Computer Vision para clasificación con Azure Vision con conexión a Power BI

– Importación de datos y modelado dimensional: esquemas estrella y copo de nieve en Power BI.
– Uso avanzado de DAX con parámetros dinámicos, cálculos iterativos y tablas calendario.
– Visualizaciones de IA en Power BI: Uso de Decomposition Tree y Key Influencers para identificar patrones y factores clave en datos complejos.
– Gráficos predictivos: Configuración de Line – Charts con forecasting y detección de anomalías para proyecciones de IA.
– Formato condicional avanzado: Creación de reglas dinámicas y personalización con Smart Narrative.
– Introducción a Power BI Service: Publicación de informes y walkthrough de UI
– Actividad Práctica: Dashboard con drill-through personalizado y narrativa visual.

– Limpieza de datos avanzada: Uso de data profiling, generación automática de tablas y fuzzy matching para datos desestructurados o de múltiples fuentes.
– Quick Insights y automatización en Power BI Service: Configuración de Report Creation para generar dashboards automáticamente.
– Gestión de flujos de datos (Dataflows): Creación, optimización y automatización de pipelines de datos en la nube para análisis en tiempo real.
– Inteligencia Artificial no supervisada con Smart Narrative para análisis de clustering.
– Configuración de espacios de trabajo, permisos avanzados y auditoría en Power BI Service.
Actividad práctica: Desarrollo de un informe paginado automatizado con Smart Narrative, integrando dataflows y Quick Insights, optimizado para presentación a stakeholders.