Après avoir suivi ces cours, je me sens confiant dans la création de visualisations et de tableaux de bord professionnels.
Shoebur RahmanSpécialiste des marchés publics, Giz Bangladesh
Description du cours
Personnaliser Power BI avec Python
Dans cette introduction au cours Python dans Power BI, vous utiliserez les données issues d'une étude sur la surpêche et d'un détaillant en ligne pour apprendre à utiliser les scripts Python dans Power BI pour la préparation des données, les visualisations et le calcul des coefficients de corrélation.Créer des visuels personnalisés
Pour créer des visuels personnalisés basés sur Python, vous utiliserez le package Seaborn. À la fin, vous devriez vous sentir plus à l'aise avec l'utilisation de Python dans (et en dehors de) Power BI.Améliorez votre boîte à outils
Que vous soyez avant tout un utilisateur Python ou un utilisateur expérimenté de Power BI, l'intégration de Python dans Power BI constitue un excellent ajout à votre boîte à outils de données. Ce cours démontrera qu'en utilisant les deux ensemble, vous pouvez tirer parti des avantages de chacun et choisir celui qui convient le mieux à la tâche à accomplir.Prérequis
Programme de formation
Plan du cours
1
Premiers pas avec Python dans Power BI
Dans ce premier chapitre, vous apprendrez les avantages et les limites de Python dans Power BI, ainsi que la manière d’activer cette fonctionnalité dans un classeur. Vous réaliserez également la même tâche avec chaque technologie séparément pour vous familiariser avec les forces et faiblesses de chacune. Power BI est un outil puissant. Python peut le rendre encore plus puissant !
2
Données manquantes et imputation
Maintenant que vous avez démarré avec Python dans Power BI, passons à une autre étape importante du traitement des données : l’identification des données manquantes et l’imputation. Dans ce chapitre, vous identifierez les données manquantes dans un jeu de données avec Python, puis avec Power BI. Vous apprendrez ensuite à traiter ces données manquantes en mettant en œuvre des techniques d’imputation.
3
Visualisations avec Seaborn dans Power BI
Dans ce chapitre, vous construirez plusieurs visualisations basées sur Python dans Power BI à l’aide du package Seaborn : un graphique linéaire, un pair plot et un joint plot. Vous apprendrez aussi à interpréter ces visualisations pour en tirer des insights sur les données. À ce stade, vous connaîtrez certaines des différences clés entre Python et Power BI pour les étapes de traitement de données de base. L’étape suivante consiste à visualiser ces données !
4
Cartes thermiques et coefficients de corrélation
Dans ce chapitre, vous continuerez d’évaluer la relation entre les variables. Cette fois, vous le ferez de manière quantitative en calculant le coefficient de corrélation. Vous apprendrez à le faire d’abord dans Power BI, puis dans Python. Enfin, vous exploiterez la puissance des visualisations Seaborn pour créer une carte thermique de corrélation ! À la fin du cours, vous maîtriserez Power BI, Python et des techniques de visualisation de données. Beau travail !
Introduction à Python dans Power BI
Cours
terminé
