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.

Missing data and imputation

Data missing not at random

Finding missing data

Finding missing data with Python

Finding missing data in Power BI

Addressing missing values with imputation

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!

Créer des visualisations avec Seaborn

Créer un graphique

Ordonner les étapes pour construire un graphique

Créer des visualisations avec Python

Premiers pas avec les graphiques en courbes

Produire un pair plot

Générer un 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

Dans ce cours d’introduction à Python dans Power BI, vous utiliserez des données issues d’une étude sur la surpêche et d’un détaillant en ligne pour apprendre à utiliser des scripts Python dans Power BI pour la préparation des données, la création de visualisations et le calcul de coefficients de corrélation. Pour créer des visuels personnalisés basés sur Python, vous utiliserez spécifiquement le package Seaborn. À la fin, vous devriez vous sentir un peu plus à l’aise avec l’utilisation de Python dans Power BI (et en dehors).

Que vous soyez d’abord un·e Pythonista ou un·e utilisateur·rice chevronné·e de Power BI, intégrer Python à Power BI est un excellent ajout à votre boîte à outils data. Ce cours vous montrera qu’en combinant les deux, vous pouvez tirer parti des atouts de chacun et choisir le meilleur outil selon la tâche à accomplir.

<h2>Personnaliser Power BI avec Python </h2>
Dans cette introduction au cours Python dans Power BI, vous utiliserez les données issues d'une étude sur la surpêche et d'un détaillant en ligne pour apprendre à utiliser les scripts Python dans Power BI pour la préparation des données, les visualisations et le calcul des coefficients de corrélation. 
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<h2>Créer des visuels personnalisés</h2>
Pour créer des visuels personnalisés basés sur Python, vous utiliserez le package Seaborn. À la fin, vous devriez vous sentir plus à l'aise avec l'utilisation de Python dans (et en dehors de) Power BI.
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<h2>Améliorez votre boîte à outils</h2>
Que vous soyez avant tout un utilisateur Python ou un utilisateur expérimenté de Power BI, l'intégration de Python dans Power BI constitue un excellent ajout à votre boîte à outils de données. Ce cours démontrera qu'en utilisant les deux ensemble, vous pouvez tirer parti des avantages de chacun et choisir celui qui convient le mieux à la tâche à accomplir.


Introduction to DAX in Power BI

Introduction to Data Visualization with Seaborn

Apprenez à utiliser des scripts Python dans Power BI pour préparer des données et créer des visualisations.

Introduction à Python dans Power BI

Apprenez à utiliser les scripts Python dans Power BI pour préparer les data, les visualiser et calculer les coefficients de corrélation.

Générer un joint plot

Exercice interactif pratique