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! 

Learning the basics of Python in Power BI

Pros and cons of Python in Power BI

Set up, import, and transform data

Set up Power BI for Python

Power BI: import and join

Python: import and join

Getting Started with Python in Power BI

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.

Fehlende Daten und Imputation

Nicht zufällig fehlende Daten

Fehlende Daten finden

Fehlende Daten mit Python finden

Fehlende Daten in Power BI finden

Fehlende Werte per Imputation behandeln

Missing Data and Imputation

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!

Building visualizations with Seaborn

Ordering the steps for building a plot

Building Python-based visualizations

Starting with line plots

Produce a pair plot

Generate a joint plot

Visualizations with Seaborn in Power BI

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!

Calculating correlation coefficients

Classifying correlation

How to calculate in Power BI and Python

Correlation coefficient in Power BI

Correlation heatmap with seaborn

A heatmap of fishing volume

Wrap-up

Heatmaps and Correlation Coefficients

DataCamp vs. Local Experience

Exercises and Datasets

In diesem Einführungskurs zu Python in Power BI arbeitest du mit Daten aus einer Studie zur Überfischung und eines Onlinehändlers. Du lernst, wie du Python-Skripte in Power BI für die Datenaufbereitung, Visualisierungen und zur Berechnung von Korrelationskoeffizienten einsetzt. Für benutzerdefinierte Python-basierte Visuals verwendest du das Paket Seaborn. Am Ende solltest du dich mit Python in (und außerhalb von) Power BI deutlich wohler fühlen.

Egal, ob du zuerst Pythonista oder Power-BI-Profi warst – Python in Power BI zu integrieren, ist eine großartige Erweiterung deines Datentools. Dieser Kurs zeigt dir, wie du beide zusammen nutzt, um die Stärken beider Welten auszuspielen und jeweils das beste Werkzeug für die Aufgabe zu wählen.

<h2>Power BI mit Python anpassen </h2>
In dieser Einführung in den Kurs „Python in Power BI“ wirst du Daten aus einer Studie zur Überfischung und von einem Online-Händler nutzen, um zu lernen, wie man Python-Skripte in Power BI für die Datenvorbereitung, Visualisierungen und die Berechnung von Korrelationskoeffizienten einsetzt. 
<br><br>
<h2>Individuelle Visualisierungen erstellen</h2>
Speziell für die Erstellung benutzerdefinierter Python-basierter Visualisierungen wirst du das Seaborn-Paket nutzen. Am Ende solltest du dich ein bisschen wohler dabei fühlen, Python in (und außerhalb von) Power BI zu benutzen.
<br><br>
<h2>Mach deine Toolbox fit</h2>
Egal, ob du schon immer Python-Fan oder Power BI-Profi warst – Python in Power BI zu integrieren, ist echt eine coole Ergänzung für dein Daten-Toolkit. Dieser Kurs zeigt dir, dass du durch die Kombination beider Methoden die Vorteile beider nutzen und die beste für die jeweilige Aufgabe auswählen kannst.


Introduction to DAX in Power BI

Introduction to Data Visualization with Seaborn

Lernen Sie, Python-Skripte in Power BI für Datenvorbereitung, Visualisierungen und Korrelationen zu nutzen.

Einstieg in Python in Power BI

Lerne, wie du Python-Skripte in Power BI für die Datenvorbereitung, Visualisierungen und die Berechnung von Korrelationskoeffizienten nutzen kannst.

Nicht zufällig fehlende Daten

Interaktive praktische Übung