Ana içeriğe atla
GirişBusiness Intelligence

Kurs

Power BI'de Python'a Giriş

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
Güncel 10.2024
Power BI'da veri hazırlama, görselleştirme ve korelasyon katsayılarını hesaplama için Python komut dosyalarını kullanmayı öğrenin.
Kursa Ücretsiz Başlayın
Power BIData Manipulation
3 sa
9 video
25 Egzersiz
2,000 XP
7,875
Başarı Belgesi

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

Google ile devam edinDaha fazla seçenek göster

veya


Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

Group

Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?

İşletmeler için deneyin

Kurs Açıklaması

Python ile Power BI'yı özelleştirin

Power BI'da Python kursuna giriş bölümünde, aşırı avlanma araştırması ve çevrimiçi perakendeci verilerini kullanarak Power BI'da Python komut dosyalarını veri hazırlama, görselleştirme ve korelasyon katsayılarını hesaplama için nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Özel Görseller Oluşturun

Özellikle Python tabanlı özel görseller oluşturmak için Seaborn paketini kullanacaksınız. Sonunda, Power BI içinde (ve dışında) Python'u kullanırken biraz daha rahat hissetmelisiniz.

Alet kutunuzu güçlendirin

İster Pythonista ister Power BI'nın ileri düzey kullanıcısı olun, Python'u Power BI'ya entegre etmek veri araç kutunuza harika bir katkı sağlar. Bu kurs, ikisini birlikte kullanarak her birinin avantajlarından yararlanabileceğinizi ve elinizdeki görev için en uygun olanı seçebileceğinizi gösterecektir.

Önkoşullar

Introduction to DAX in Power BIIntroduction to Data Visualization with Seaborn
1

Power BI'de Python ile Başlarken

Bu ilk bölümde, Power BI'de Python kullanmanın avantajlarını ve sınırlamalarını, ayrıca bu özelliği bir çalışma kitabında nasıl etkinleştireceğini öğreneceksin. Her iki teknolojiyi de ayrı ayrı kullanarak aynı görevi yerine getirip, ikisinin güçlü ve zayıf yönlerine aşinalık kazanacaksın. Power BI güçlü bir araçtır. Python ise onu daha da güçlü kılmak için kullanılabilir!
Bölümü Başlat
2

Eksik Veriler ve Atama (İmputasyon)

Artık Power BI'de Python ile çalışmaya başladığına göre, başka önemli bir veri işleme adımına geçelim: eksik verileri belirleme ve atama (imputasyon). Bu bölümde, bir veri kümesindeki eksik verileri önce Python, sonra Power BI kullanarak tespit edeceksin. Ardından, imputasyon tekniklerinden yararlanarak eksik verileri ele alacaksın.
Bölümü Başlat
3

Power BI'de Seaborn ile Görselleştirmeler

Bu bölümde, Power BI içinde Seaborn paketini kullanarak çeşitli Python tabanlı görselleştirmeler oluşturacaksın. Özellikle bir çizgi grafiği, pair plot ve joint plot hazırlayacaksın. Ayrıca bu görselleştirmeleri nasıl yorumlayacağını ve veriden içgörü nasıl çıkaracağını öğreneceksin. Bu noktada, temel veri işleme adımlarında Python ve Power BI arasındaki bazı önemli farkları biliyor olacaksın. Sıradaki adım bu verileri görselleştirmek!
Bölümü Başlat
4

Isı Haritaları ve Korelasyon Katsayıları

Bu bölümde, değişkenler arasındaki ilişkiyi değerlendirmeye devam edeceksin. Bu kez, korelasyon katsayısını hesaplayarak nicel olarak yapacaksın. Bunu önce Power BI'de, sonra Python'da nasıl yapacağını öğreneceksin. Son olarak, Seaborn görselleştirmelerinin gücünden yararlanarak bir korelasyon ısı haritası oluşturacaksın! Kursu bitirdiğinde, Power BI, Python ve veri görselleştirme tekniklerinde yetkin olacaksın. Harika iş!
Bölümü Başlat
Power BI'de Python'a Giriş
Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyin
Sosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşın
Şimdi kaydolun

Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Power BI'de Python'a Giriş eğitimine başlayın!

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

Google ile devam edinDaha fazla seçenek göster

veya


Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.