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कोर्स विवरण
Python के साथ Power BI को अनुकूलित करें
Power BI में Python के इस परिचयात्मक पाठ्यक्रम में, आप अत्यधिक मत्स्यन अध्ययन और एक ऑनलाइन रिटेलर के डेटा का उपयोग करके सीखेंगे कि डेटा तैयारी, विज़ुअलाइज़ेशन, और सहसंबंध गुणांक की गणना के लिए Power BI में Python स्क्रिप्ट्स का उपयोग कैसे किया जाता है।कस्टम विज़ुअल्स बनाएं
खास तौर पर कस्टम Python-आधारित विज़ुअल्स बनाने के लिए, आप Seaborn पैकेज का उपयोग करेंगे। अंत तक, आपको Power BI के अंदर (और बाहर भी) Python का उपयोग करने में थोड़ा अधिक सहज महसूस होना चाहिए।अपने टूलबॉक्स को और शक्तिशाली बनाएं
चाहे आप पहले Python के शौकीन रहे हों या Power BI के पावर यूज़र, Power BI में Python को एकीकृत करना डेटा टूलबॉक्स में एक शानदार जोड़ है। यह पाठ्यक्रम यह प्रदर्शित करेगा कि, दोनों का एक साथ उपयोग करके, आप प्रत्येक के लाभों का लाभ उठा सकते हैं, और वर्तमान कार्य के लिए सबसे उपयुक्त विकल्प चुन सकते हैं।पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
Power BI में Python के साथ शुरुआत
इस पहले अध्याय में, आप Power BI में Python के फ़ायदे और सीमाएँ सीखेंगे, साथ ही किसी वर्कबुक में इसे सक्षम करना भी। आप दोनों तकनीकों का उपयोग करके एक ही कार्य अलग-अलग करेंगे ताकि दोनों की ताकत और कमजोरियों से परिचित हो सकें। Power BI एक शक्तिशाली टूल है। Python का इस्तेमाल करके आप इसे और भी शक्तिशाली बना सकते हैं!
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मिसिंग डेटा और इम्प्यूटेशन
अब जब आप Power BI में Python के साथ काम करना शुरू कर चुके हैं, तो आइए एक और महत्वपूर्ण डेटा प्रोसेसिंग कदम पर आगे बढ़ें — मिसिंग डेटा की पहचान और इम्प्यूटेशन। इस अध्याय में, आप पहले Python और फिर Power BI का उपयोग करके किसी डेटासेट में मिसिंग डेटा की पहचान करेंगे। इसके बाद, आप इम्प्यूटेशन तकनीकों का उपयोग करके मिसिंग डेटा को संभालना सीखेंगे।
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Power BI में Seaborn के साथ विज़ुअलाइज़ेशन
इस अध्याय में, आप Power BI में Seaborn पैकेज का उपयोग करते हुए कई Python-आधारित विज़ुअलाइज़ेशन बनाएँगे। विशेष रूप से, एक लाइन प्लॉट, पेयर प्लॉट, और जॉइंट प्लॉट। आप यह भी सीखेंगे कि इन विज़ुअलाइज़ेशन की व्याख्या कैसे करें ताकि डेटा से इनसाइट निकाली जा सके। इस बिंदु तक, आप बेसिक डेटा प्रोसेसिंग चरणों में Python और Power BI के कुछ अहम अंतर जान चुके होंगे। अगला कदम है इस डेटा को विज़ुअलाइज़ करना!
4
हीटमैप और कोरिलेशन कोएफिशियंट
इस अध्याय में, आप वैरिएबल्स के बीच संबंध का मूल्यांकन जारी रखेंगे। इस बार, आप इसे मात्रात्मक रूप से कोरिलेशन कोएफिशियंट की गणना करके करेंगे। आप यह Power BI में और फिर Python में कैसे करना है, सीखेंगे। अंत में, आप Seaborn विज़ुअलाइज़ेशन की शक्ति का उपयोग करके एक कोरिलेशन हीटमैप बनाएँगे! कोर्स खत्म होने तक, आप Power BI, Python, और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकों में निपुण हो जाएँगे। बहुत बढ़िया!
Power BI में Python परिचय
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