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Descrizione del corso
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
Programma
Struttura del corso
1
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!
2
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.
3
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!
4
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!
Introduzione a Python in Power BI
Corso
completato
