Corso
Introduzione a Python in Power BI
IntermedioLivello di competenza
Aggiornato 10/2024
Power BIData Manipulation3 h9 video25 Esercizi2,000 XP7,875Attestato di conseguimento
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Personalizza Power BI con Python
In questa introduzione al corso Python in Power BI, userai i dati di uno studio sulla pesca eccessiva e di un rivenditore online per imparare a usare gli script Python in Power BI per la preparazione dei dati, le visualizzazioni e il calcolo dei coefficienti di correlazione.Crea immagini personalizzate
Per creare grafici personalizzati con Python, userai il pacchetto Seaborn. Alla fine, dovresti sentirti un po' più a tuo agio nell'usare Python dentro (e fuori) Power BI.Dai una marcia in più al tuo Toolbox
Che tu sia un fan di Python o un esperto di Power BI, integrare Python in Power BI è un'aggiunta fantastica al tuo set di strumenti per i dati. Questo corso ti mostrerà che, usando entrambi insieme, puoi sfruttare i vantaggi di ciascuno, scegliendo quello più adatto al lavoro da fare.Prerequisiti
Introduction to DAX in Power BIIntroduction to Data Visualization with Seaborn1
Prime mosse con Python in Power BI
In questo primo capitolo imparerai vantaggi e limiti di Python in Power BI e come attivare questa funzionalità all’interno di un workbook. Eseguirai anche lo stesso compito utilizzando entrambe le tecnologie separatamente, per familiarizzare con punti di forza e debolezze di ciascuna. Power BI è uno strumento potente. Con Python puoi renderlo ancora più potente!
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Dati mancanti e imputazione
Ora che hai iniziato a usare Python in Power BI, passiamo a un altro importante passaggio di elaborazione dei dati: identificare i dati mancanti e l’imputazione. In questo capitolo individuerai i dati mancanti in un insieme di dati prima con Python, poi con Power BI. Quindi affronterai i dati mancanti applicando tecniche di imputazione.
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Visualizzazioni con Seaborn in Power BI
In questo capitolo costruirai diverse visualizzazioni basate su Python in Power BI utilizzando il pacchetto Seaborn: in particolare, un line plot, un pair plot e un joint plot. Imparerai anche a interpretare queste visualizzazioni per ricavare insight dai dati. A questo punto conoscerai alcune differenze chiave tra Python e Power BI nei passaggi di elaborazione di base. Il passo successivo è visualizzare questi dati!
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Mappe di calore e coefficienti di correlazione
In questo capitolo continuerai a valutare la relazione tra variabili. Questa volta lo farai in modo quantitativo calcolando il coefficiente di correlazione. Imparerai a farlo prima in Power BI e poi in Python. Infine, sfrutterai la potenza delle visualizzazioni Seaborn per creare una mappa di calore delle correlazioni! Quando avrai terminato il corso, avrai competenze in Power BI, Python e tecniche di visualizzazione dei dati. Ottimo lavoro!
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