Kurzusleírás
Bevezetés
- Az adatelemzés áttekintése Python-vel a Power BI-ben
- Bevezetés a Python szkriptezésbe a Power BI-ben
- Python csomagok telepítése a Power BI számára
- Power BI csatlakoztatása adatforrásokhoz
Adat-előkészítés a Python segítségével
- Adatbetöltés és átalakítás Python szkriptek segítségével
- Adattisztítási és előfeldolgozási technikák
- Hiányzó adatok kezelése Python-vel a Power BI-ben
Data Visualization és Python
- Alapvető vizualizációk létrehozása a Python segítségével
- Diagramok és grafikonok testreszabása Python szkriptek segítségével
- Interaktív adatvizualizáció a Python segítségével
Haladó Data Analysis és Python
- Bevezetés a Pandas-ba az adatkezeléshez
- Speciális adatelemzési feladatok végrehajtása a Python segítségével
- Adatok összesítése és összegzése Python szkriptekkel
Idősor-elemzés Python
- Idősor adatok elemzése a Power BI-ben Python
- Időalapú számítások és előrejelzések Python használatával
- Idősoros adattrendek megjelenítése
Statisztikai elemzés a Python segítségével
- Statisztikai elemzési technikák Python használatával a Power BI-ben
- Hipotézisvizsgálat és A/B tesztelés
- Statisztikai eredmények beépítése jelentésekbe
Machine Learning Integráció a Power BI-be
- Bevezetés a gépi tanulásba itt: Power BI
- Gépi tanulási modellek építése és bevezetése a Python segítségével
- Python könyvtárak, például a scikit-learn használata prediktív elemzéshez
Térinformatikai elemzés a Python segítségével
- Földrajzi adatok megjelenítése és feltérképezése
- Térinformatikai elemzés végrehajtása a Python segítségével
- Egyéni térképek és helyalapú információk készítése
Integráció külső API-kkal és webes adatokkal
- Adatok lekérése külső API-kból a Python segítségével
- Webkaparás és adatkinyerés
- Külső adatforrások beépítése Power BI jelentésekbe
Összegzés és a következő lépések
Követelmények
- Az adatelemzési koncepciók alapvető ismerete Microsoft ismerete Power BI
Közönség
- Adatelemző Információs koordinátor Információelemző Információs adminisztrációs asszisztens
Vélemények (5)
Az a tény, hogy több gyakorlati gyakorlatunk van, több hasonló adat felhasználásával, mint amit projekteinkben használunk (műholdképek raszteres formátumban)
Matthieu - CS Group
Kurzus - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Gépi fordítás
Jó előkészület és szakértelem a tréner részéről, tökéletes angol kommunikáció. A kurzus gyakorlati volt (gyakorlatok + használati példák megosztása).
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Kurzus - Developing APIs with Python and FastAPI
Gépi fordítás
Ez volt egy nehéz kurzus, mert sok dolgot kellett megtanulnunk rövid időn belül. A tréner nagyon jártas volt a tárgyban és a tartalmat úgy szolgáltatta, hogy kielégítse a szükségleteinket. Sok volt a megtanulandó anyag, de a tréner segítőkész és biztató volt. Minden kérdésünkre részletes választ adott és érzzük, hogy sok mindent megtanultunk. A feladatok jól voltak elkészítve és a feladatokat szorgalmazta a szükségleteinknek megfelelően. Szerettem ezt a kurzust.
Bozena Stansfield - New College Durham
Kurzus - Build REST APIs with Python and Flask
Gépi fordítás
Trainer a saját tempójához igazítva fejleszti ki a képzéseket.
Farris Chua
Kurzus - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Gépi fordítás
Többnyire mindent élveztem.
Thukten Dendup - Bhutan Telecom
Kurzus - Web Development with Django
Gépi fordítás