Microsoft Fabric: análisis y explotación de datos.

Sesión 2. Serie de capítulos sobre Microsoft Fabric, contada por el equipo de Data&AI de Tokiota.

Segundo capítulo en el que Marcos Pérez, Javier Álvarez y Sara Alonso presentan un caso de uso real de negocio, utilizando el machine learning y la visualización de datos dentro del ecosistema de Microsoft Fabric para el análisis de datos y rendimiento de modelo con data science y PowerBI.

1. Carga y preparación eficiente de datos en OneLake.
2. Explotación previa para conocer las dinámicas y estructuras de los datos (EDA).
3. Uso del módulo data science de Fabric para preparar nuestro dataset.
4. Entrenamiento y evaluación del modelo.
5. Análisis del output y rendimiento del modelo en Power BI.
6. PLUS. Anticipación de la próxima sesión: PowerBI Copilot.

Apúntate a las próximas sesiones de esta serie para estar al día de las novedades en Microsoft Fabric y PowerBI Copilot. Consulta tus dudas en directo a nuestros perfiles expertos de Data&AI.

00:00 Presentación y contexto de Microsoft Fabric.
03:49 Caso de uso para negocio: gestión de overbooking en hoteles.
06:05 Overview One Lake en Microsoft Fabric.
12:07 Experimento ML con Microsoft Fabric.
23:57 Workspace en Microsoft Fabric.
25:48 Resumen de lo visto en Data Science: Onelake, Lakehouse y ML.
27:49 Visualización de datos y Power BI en Microsoft Fabric.
29:05 Modelo semántico y linaje en Microsoft Fabric.
30:02 Informe Power BI: predicción y gestión de overbooking en hotel.
49:32 Conclusiones sobre los modelos predictivos en producción.
50:16 Facilidades para el usuario con Data Wrangler: df
56:33 Microsoft Fabric como plataforma que engloba todos los servicios de data.