You'll start this Power BI case study by importing and cleaning the job posting dataset using Power Query. Once you’ve done this, it’s time to roll up your sleeves and do some initial data exploration.

Job market analysis with Power BI

EDA questions to ask

Data import with Power Query

Initial EDA with Power Query

Job posting trend analysis

Data cleanup of job titles

Effect of years experience on salary

Trends found with EDA

Exploratory Analysis

The DataSearch team still needs answers. Luckily, they have you on their team! In this chapter, you’ll continue to apply your Power BI skills to extract data insights with tools like DAX and begin to build unique data visualizations.

Analisi degli insight di mercato

Opzioni

In scope

Out of scope

Insight chiave su cui concentrarsi

Pulizia e analisi delle competenze

Probabilità delle competenze negli annunci di lavoro

Tendenze delle competenze nel tempo

Approfondimento sulle principali descrizioni di lavoro

Altre raccomandazioni di lavoro

Options

True

False

Tendenze dall'analisi

Analyzing Market Trends

It’s almost time to hand over the final deliverable. In this final chapter, you’ll combine all of the job listing insights you’ve discovered into an interactive Power BI dashboard for the DataSearch team.

Building job market analysis dashboard

How to design a dashboard

Begin dashboard templates

Designing a dashboard layout

Exploring top skills for jobs

Salary gauge for companies

Adding interactivity with bookmarks

Case study wrap-up

Dashboard Build

Metadata sheet

DataCamp vs. Local Experience

Exercises and Datasets

In questo caso di studio su Power BI, esplorerai un dataset reale di annunci di lavoro per scoprire insight utili a un’azienda di recruiting fittizia chiamata DataSearch. Sfruttando quanto hai imparato nei corsi precedenti, userai Power Query per esaminare e pulire i dati allo scopo di identificare le competenze più richieste per data scientist, data analyst e data engineer. Successivamente, userai DAX per creare visualizzazioni efficaci dei tuoi risultati. Infine, metterai tutto insieme sfruttando le funzionalità di Power BI per creare un dashboard operativo con cui rispondere alle domande del team DataSearch.

<h2>Metti alla prova le tue competenze con un caso di studio su Power BI</h2>
In questo caso di studio su Power BI, darai un'occhiata a un set di dati reali su annunci di lavoro per trovare informazioni utili per una società di reclutamento immaginaria, DataSearch. 
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<h2>Usa Power Query per controllare e pulire i dati</h2>
Usando quello che hai imparato nei corsi precedenti, userai Power Query per analizzare e pulire i dati e scoprire quali competenze sono più richieste per i data scientist, i data analyst e i data engineer. 
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<h2>Usa DAX per creare visualizzazioni che ti aiutano a capire meglio</h2>
Poi userai DAX per creare visualizzazioni interessanti dei tuoi risultati. Infine, metterai tutto insieme usando tutto quello che Power BI ha da offrire per creare un dashboard aziendale, così potrai rispondere alle domande del team DataSearch.


Data Visualization in Power BI

Introduction to DAX in Power BI

Aiuta un'azienda fittizia in questo caso Power BI. Usa Power Query, DAX e dashboard per trovare i lavori dati più richiesti!

Caso di studio: analisi dei dati sul mercato del lavoro in Power BI

I Software Engineer e i Data Engineer hanno un set di competenze molto simile.

SQL è una competenza fondamentale per tutti i lavori in data science.

Il principale linguaggio di programmazione per i data scientist era Objective-C.

I settori basati sulla tecnologia avevano una minore domanda di ruoli in data science.

La maggior parte delle offerte di lavoro proveniva da aziende di grandi dimensioni.

Tendenze dall'analisi

Caso di studio: analisi dei dati sul mercato del lavoro in Power BI

Esercizio pratico interattivo