Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
Personaliza Power BI con Python
En esta introducción al curso Python en Power BI, utilizarás datos de un estudio sobre la sobrepesca y de un minorista en línea para aprender a usar scripts de Python en Power BI para la preparación de datos, visualizaciones y cálculo de coeficientes de correlación.Crear imágenes personalizadas
Específicamente para crear elementos visuales personalizados basados en Python, utilizarás el paquete Seaborn. Al final, deberías sentirte un poco más cómodo utilizando Python en (y fuera de) Power BI.Potencia tu caja de herramientas
Tanto si eres un experto en Python como si eres un usuario avanzado de Power BI, integrar Python en Power BI es una fantástica incorporación a tu caja de herramientas de datos. Este curso demostrará que, al utilizar los dos juntos, puedes aprovechar las ventajas de cada uno y elegir el más adecuado para la tarea que tengas entre manos.Requisitos previos
Programa de formación
Contenido del curso
1
Introducción a Python en Power BI
En este primer capítulo, aprenderás las ventajas y limitaciones de Python en Power BI, así como a habilitar esta capacidad dentro de un cuaderno de trabajo. También realizarás la misma tarea utilizando ambas tecnologías por separado para familiarizarte con las fortalezas y debilidades de cada una. Power BI es una herramienta muy potente. ¡Python se puede aprovechar para hacerlo aún más potente!
2
Datos faltantes e imputación
Ahora que ya estás trabajando con Python en Power BI, pasemos a otro paso importante del procesamiento de datos: la identificación de datos faltantes y la imputación. En este capítulo, identificarás los datos que faltan en un conjunto de datos utilizando Python y, a continuación, Power BI. A continuación, trabajarás en la resolución de los datos faltantes utilizando técnicas de imputación.
3
Visualizaciones con Seaborn en Power BI
En este capítulo, crearás varias visualizaciones basadas en Python, utilizando el paquete Seaborn, en Power BI. Concretamente, un gráfico de líneas, un gráfico de pares y un gráfico conjunto. También aprenderás a interpretar estas visualizaciones para extraer información sobre los datos. Llegados a este punto, ya conocerás algunas de las diferencias clave entre Python y Power BI en los pasos básicos del procesamiento de datos. ¡El siguiente paso es visualizar estos datos!
4
Mapas de calor y coeficientes de correlación
En este capítulo, continuarás evaluando la relación entre variables. En esta ocasión, lo harás de forma cuantitativa calculando el coeficiente de correlación. Aprenderás cómo hacerlo en Power BI y luego en Python. Por último, ¡aprovecharás el poder de las visualizaciones de Seaborn para crear un mapa de calor de correlación! Cuando termines el curso, serás un experto en Power BI, Python y técnicas de visualización de datos. ¡Buen trabajo!
Introducción a Python en Power BI
Curso
completado
