After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Cursusbeschrijving
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
Curriculum
Cursusoverzicht
1
Aan de slag met Python in Power BI
In dit eerste hoofdstuk leer je de voordelen en beperkingen van Python in Power BI, en hoe je deze functie inschakelt in een werkmap. Je voert ook dezelfde taak uit met beide technologieën afzonderlijk om vertrouwd te raken met de sterke en zwakke punten van beide. Power BI is een krachtig hulpmiddel. Met Python kun je het nog krachtiger maken!
2
Ontbrekende gegevens en imputatie
Nu je Python in Power BI aan de praat hebt, gaan we verder met een andere belangrijke stap in gegevensverwerking: ontbrekende gegevens opsporen en imputatie. In dit hoofdstuk identificeer je ontbrekende gegevens in een gegevensset met Python en daarna met Power BI. Vervolgens ga je aan de slag met het aanpakken van ontbrekende waarden met behulp van imputatietechnieken.
3
Visualisaties met Seaborn in Power BI
In dit hoofdstuk bouw je in Power BI verschillende Python-gebaseerde visualisaties met het Seaborn-pakket. Concreet maak je een lijndiagram, pair plot en joint plot. Je leert ook hoe je deze visualisaties interpreteert om inzichten uit de data te halen. Tegen die tijd ken je enkele belangrijke verschillen tussen Python en Power BI bij basisstappen in gegevensverwerking. De volgende stap is: deze data visualiseren!
4
Heatmaps en correlatiecoëfficiënten
In dit hoofdstuk ga je verder met het beoordelen van de relatie tussen variabelen. Dit keer doe je dat kwantitatief door de correlatiecoëfficiënt te berekenen. Je leert hoe je dit eerst in Power BI en daarna in Python doet. Tot slot benut je de kracht van Seaborn-visualisaties om een correlatie-heatmap te maken! Als je de cursus afrondt, ben je bedreven in Power BI, Python en technieken voor datavisualisatie. Goed gedaan!
Introductie tot Python in Power BI
Cursus
voltooid
