Cursus
Introductie tot Python in Power BI
GemiddeldVaardigheidsniveau
Bijgewerkt 10-2024Start Cursus Kosteloos
Inbegrepen bijPremium or Teams
Power BIData Manipulation3 u9 videos25 Opdrachten2,000 XP7,544Prestatieverklaring
Maak je gratis account aan
of
Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.Geliefd bij leerlingen van duizenden bedrijven
Wil je 2 of meer mensen trainen?
Probeer DataCamp for BusinessCursusbeschrijving
Power BI aanpassen met Python
In deze cursus Python in Power BI leer je aan de hand van gegevens uit een onderzoek naar overbevissing en een online retailer hoe je Python-scripts in Power BI kunt gebruiken voor het voorbereiden van gegevens, visualisaties en het berekenen van correlatiecoëfficiënten.Maak je eigen afbeeldingen
Voor het maken van aangepaste Python-gebaseerde visuals gebruik je het Seaborn-pakket. Aan het einde zou je je wat meer op je gemak moeten voelen met het gebruik van Python in (en buiten) Power BI.Geef je gereedschapskist een boost
Of je nu eerst een Pythonista of een Power BI-poweruser was, Python integreren in Power BI is een geweldige toevoeging aan je datatoolbox. Deze cursus laat zien dat je, door ze samen te gebruiken, de voordelen van beide kunt benutten en de beste kunt kiezen voor de taak die je moet doen.Vereisten
Introduction to DAX in Power BIIntroduction to Data Visualization with Seaborn1
Getting Started with Python in Power BI
In this first chapter, you will learn the advantages and limitations of Python in Power BI as well as how to enable this capability within a workbook. You will also perform the same task using both technologies separately to build familiarity with the strengths and weaknesses of both. Power BI is a powerful tool. Python can be leveraged to make it even more powerful!
2
Missing Data and Imputation
Now that you're up and running with Python in Power BI, let's move on to another important data processing step - identifying missing data and imputation. In this chapter, you will identify missing data in a dataset using Python, then Power BI. You will then work through addressing missing data by leveraging imputation techniques.
3
Visualizations with Seaborn in Power BI
In this chapter, you will construct several Python-based visualizations, using the Seaborn package, in Power BI. Specifically, a line plot, pair plot, and joint plot. You will also learn how to interpret these visualizations to extract insights about the data. By this point, you will know some of the key differences between Python and Power BI in basic data processing steps. The next step is to visualize this data!
4
Heatmaps and Correlation Coefficients
In this chapter, you will continue evaluating the relationship between variables. This time, you will be doing so quantitatively by calculating the correlation coefficient. You will learn how to do this in Power BI then Python. Finally, you will leverage the power of Seaborn visualizations to create a correlation heatmap! By the time you finish the course, you'll be skilled in Power BI, Python, and data visualization techniques. Nice work!
Introductie tot Python in Power BI
Cursus voltooid
Verdien een prestatieverklaring
Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitaeDeel het op sociale media en in je functioneringsgesprek
Inbegrepen bijPremium or Teams
Schrijf Je Nu inSluit je aan bij meer dan 19 miljoen leerlingen en start vandaag nog met Introductie tot Python in Power BI!
Maak je gratis account aan
of
Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.