Análisis de Datos con Inteligencia Artificial
Potencia tu análisis con IA: Power BI, Python, R y M para escenarios de alto nivel.
Miguel Caballero Sierra
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Acerca de Este Libro
Análisis de Datos con Inteligencia Artificial: Más que un libro, un portal hacia el futuro del análisis de datos. Domina las herramientas de IA más punteras -Gemini, GPT, Grok, Mistral- integrándolas con Power BI y Jupyter Notebooks. Transforma datos, descubre insights inexplorados y lidera la revolución del análisis inteligente con LLMs, Power Query, Python y R.
Visualiza el futuro: datos que deciden. Automatiza lo complejo, optimiza cada proceso y extrae insights precisos para decisiones estratégicas inquebrantables. Este libro te guía en la transformación de datos caóticos en inteligencia empresarial, con técnicas avanzadas y estrategias probadas. Aprende con ejemplos reales y casos de uso prácticos, y aplica el conocimiento de inmediato
Si buscas destacarte en un mercado cada vez más competitivo y convertirte en un profesional que lidera la revolución digital, “Análisis de Datos con Inteligencia Artificial” es el recurso imprescindible. Esta obra te capacita para enfrentar los desafíos de la era de la automatización, ofreciéndote herramientas y estrategias para transformar tu trabajo con datos en una ventaja competitiva que impulse tu éxito profesional.
Fecha de Publicación
5 de Marzo del 2025
ISBN versión impresa:
978-628-01-7438-9
ISBN versión digital
978-628-01-7389-4
ISRC audio libro
Sayco & Acinpro
Editorial
Power Elite Studio
Páginas
330
💾 Compendio de Archivos
↓ Recurso Premium
# | Capítulo | Escritor | # Pg. |
---|---|---|---|
1 | Introducción a la Inteligencia Artificial | Caballero | 15 |
2 | ¿Qué es el Análisis de Datos Impulsado por IA? | Caballero | 7 |
3 | Primeros Pasos en la Integración de la IA (Dimensión 1) | Caballero | 15 |
4 | Potenciando Power BI con Python y Entornos Virtuales | Caballero | 18 |
5 | Introducción a la Ingeniería de Prompting | Caballero | 9 |
6 | Integración del LLM: Gemini en Power BI (Dimensión 2) | Caballero | 28 |
7 | Integración del LLM: Mistral en Jupyter Notebook | Caballero | 19 |
8 | Integración del LLM Grok con Lenguaje M (Power Query) | Caballero | 32 |
9 | Integración de un LLM de OpenAI con Lenguaje M | Caballero | 22 |
10 | Funciones para Llamar LLMs | Caballero | 28 |
11 | Azure AI Foundry y Análisis de Sentimiento | Caballero | 26 |
12 | SML para Analistas Implementado con R y ϕ | Caballero | 25 |
13 | Análisis con Agentes de IA (Dimensión 3) | Caballero | 7 |
Lo que dicen sobre el libro




