Microsoft Ai: Herramienta Gestion Ordenes asistida por Copilot #machinelearning #datascience

Lección 4 de 850%

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Sobre esta lección

En este vídeo vamos a ver como crear una solución Microsoft en la Power Platform de Office 365 Copliot. Esta aplicacion que llamaremos “Copilot Assisted Order Management Tool” es una aplicación basada en Microsoft Power Platform diseñada para gestionar el ciclo de vida de pedidos (orders) mediante dos experiencias complementarias: - Una aplicación Canvas para interacción visual (alta, consulta, actualización y eliminación de pedidos). - Un asistente conversacional creado con Copilot Studio que permite a usuarios finales ejecutar tareas naturales como “crear un nuevo pedido”, “listar pedidos” o “actualizar el estado de un pedido” empleando lenguaje natural. El objetivo principal es acelerar operaciones de backoffice y frontoffice, reducir tiempos de respuesta y mejorar la usabilidad mediante automatización, UI low-code y experiencias conversacionales, manteniendo un modelo de datos centralizado en Dataverse. Notebook y código solo para subscriptores de pago. Para acceder contactar con el administrador mlengineerchannel@gmail.com https://github.com/olonok69/Copilot_Assisted_Order_Management_Tool_final/blob/main/README.es.md

Sobre este curso

En este curso, presentaré algunos escenarios sobre el uso de Microsoft 365 Copilot, una herramienta de productividad basada en IA. Proporciona inteligencia en tiempo real que permite a los usuarios completar tareas con mayor eficacia, mejorar su productividad y habilidades, y optimizar su experiencia laboral general. Desde una perspectiva de impacto empresarial, los usuarios reciben contenido relevante para sus tareas laborales, como escribir, resumir y responder preguntas; todo ello en el contexto de su trabajo dentro del ecosistema de aplicaciones Microsoft 365.

Lección 4 de 8Nivel: principianteDuración total: 8h 51m

Lo que aprenderás en este curso:

  • Dominar las consultas SQL para manipular datos
  • Diseñar bases de datos normalizadas y eficientes
  • Realizar joins, subconsultas y agrupaciones avanzadas
  • Optimizar consultas y gestionar índices