Last chance: 50% off unlimited learning
Sale ends in
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.Ön Koşullar
Müfredat
Kurs planı
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!
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.
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!
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!
Power BI'de Python'a Giriş
Kurs
Tamamlandı
