Kurs
Wprowadzenie do Pythona w Power BI
ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
Zaktualizowano 10.2024
Power BIData Manipulation3 godz.9 filmów25 Ćwiczeń2,000 XP7,851Zaświadczenie o ukończeniu
Utwórz bezpłatne konto
Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcjilub
Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz to, że Twoje dane są przechowywane w USA.
Uwielbiany przez kursantów z tysięcy firm
Szkolisz zespół?
Wypróbuj dla firmOpis kursu
Dostosuj Power BI za pomocą Pythona
W tym kursie wprowadzającym do Pythona w Power BI wykorzystasz dane z badania nad przełowieniem oraz od sprzedawcy internetowego, aby nauczyć się używać skryptów Pythona w Power BI do przygotowania danych, tworzenia wizualizacji i obliczania współczynników korelacji.Twórz niestandardowe wizualizacje
W szczególności do tworzenia niestandardowych wizualizacji opartych na Pythonie będziesz korzystać z pakietu Seaborn. Po ukończeniu kursu powinieneś czuć się nieco pewniej, używając Pythona w Power BI i poza nim.Wzmocnij swój zestaw narzędzi
Niezależnie od tego, czy najpierw byłeś Pythonistą, czy zaawansowanym użytkownikiem Power BI, integracja Pythona z Power BI to fantastyczne uzupełnienie zestawu narzędzi do pracy z danymi. Ten kurs pokaże, że korzystając z obu razem, możesz wykorzystać zalety każdego z nich, wybierając najlepsze rozwiązanie do danego zadania.Wymagania wstępne
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!
Wprowadzenie do Pythona w Power BI
Kurs ukończony
Zdobądź zaświadczenie o ukończeniu
Dodaj to poświadczenie do swojego profilu LinkedIn, CV lub życiorysuUdostępnij to w mediach społecznościowych i podczas oceny wyników pracyZapisz się teraz
Dołącz do ponad 19 milionów kursantów i zacznij Wprowadzenie do Pythona w Power BI już dziś!
Utwórz bezpłatne konto
Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcjilub
Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz to, że Twoje dane są przechowywane w USA.
Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych
Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.