After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrierea cursului
Personalizează Power BI cu Python
În acest curs introductiv despre Python în Power BI, vei folosi date dintr-un studiu despre pescuitul excesiv și de la un retailer online pentru a învăța cum să folosești scripturi Python în Power BI pentru pregătirea datelor, vizualizări și calcularea coeficienților de corelație.Creează vizualuri personalizate
Mai exact, pentru crearea de elemente vizuale personalizate bazate pe Python, vei utiliza pachetul Seaborn. La final, ar trebui să te simți puțin mai confortabil folosind Python în Power BI (și în afara lui).Îmbunătățește-ți setul de instrumente
Fie că ai fost mai întâi un pasionat de Python sau un utilizator avansat de Power BI, integrarea Python în Power BI este o completare fantastică pentru setul tău de instrumente pentru date. Acest curs va demonstra că, folosindu-le împreună, poți valorifica avantajele fiecăruia, alegând-o pe cea mai potrivită pentru sarcina de față.Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Primii pași cu Python în Power BI
În acest prim capitol, vei afla care sunt avantajele și limitările Python în Power BI, precum și cum să activezi această funcționalitate într-un registru de lucru. Vei realiza același exercițiu folosind cele două tehnologii separat, pentru a te familiariza cu punctele forte și slabe ale fiecăreia. Power BI este un instrument puternic – iar Python îl poate face și mai puternic!
2
Date lipsă și imputare
Acum că ai pus bazele lucrului cu Python în Power BI, trecem la un alt pas important în procesarea datelor: identificarea datelor lipsă și imputarea. În acest capitol, vei identifica datele lipsă dintr-un set de date folosind Python, apoi Power BI. Vei parcurge apoi metode de gestionare a datelor lipsă prin tehnici de imputare.
3
Vizualizări cu Seaborn în Power BI
În acest capitol, vei construi mai multe vizualizări bazate pe Python, folosind pachetul Seaborn, în Power BI – mai exact, un grafic liniar, un pair plot și un joint plot. Vei învăța, de asemenea, cum să interpretezi aceste vizualizări pentru a extrage informații relevante din date. Până în acest punct, vei cunoaște câteva dintre diferențele esențiale dintre Python și Power BI în pașii de bază ai procesării datelor. Următorul pas este să vizualizezi aceste date!
4
Heatmap-uri și coeficienți de corelație
În acest capitol, vei continua să analizezi relația dintre variabile, de data aceasta dintr-o perspectivă cantitativă, calculând coeficientul de corelație. Vei învăța cum să faci acest lucru în Power BI, apoi în Python. În final, vei folosi puterea vizualizărilor Seaborn pentru a crea un heatmap al corelațiilor! La finalul cursului, vei stăpâni Power BI, Python și tehnici de vizualizare a datelor. Felicitări!
Introducere în Python în Power BI
Curs
finalizat
