In questo primo capitolo imparerai vantaggi e limiti di Python in Power BI e come attivare questa funzionalità all’interno di un workbook. Eseguirai anche lo stesso compito utilizzando entrambe le tecnologie separatamente, per familiarizzare con punti di forza e debolezze di ciascuna. Power BI è uno strumento potente. Con Python puoi renderlo ancora più potente! 

Imparare le basi di Python in Power BI

Opzioni

Vantaggio

Limitazione

Pro e contro di Python in Power BI

Configura, importa e trasforma i dati

Configura Power BI per Python

Power BI: importare e unire

Python: import e join

Prime mosse con Python in Power BI

Ora che hai iniziato a usare Python in Power BI, passiamo a un altro importante passaggio di elaborazione dei dati: identificare i dati mancanti e l’imputazione. In questo capitolo individuerai i dati mancanti in un insieme di dati prima con Python, poi con Power BI. Quindi affronterai i dati mancanti applicando tecniche di imputazione.

Dati mancanti e imputazione

Dati mancanti non in modo casuale

Individuare i dati mancanti

Trovare i dati mancanti con Python

Individuare i dati mancanti in Power BI

Gestire i valori mancanti con l'imputazione

In questo capitolo costruirai diverse visualizzazioni basate su Python in Power BI utilizzando il pacchetto Seaborn: in particolare, un line plot, un pair plot e un joint plot. Imparerai anche a interpretare queste visualizzazioni per ricavare insight dai dati. A questo punto conoscerai alcune differenze chiave tra Python e Power BI nei passaggi di elaborazione di base. Il passo successivo è visualizzare questi dati!

Creare visualizzazioni con Seaborn

Ordinare i passaggi per costruire un grafico

Creare visualizzazioni basate su Python

Iniziare con i line plot

Crea un pair plot

Genera un joint plot

Visualizzazioni con Seaborn in Power BI

In questo capitolo continuerai a valutare la relazione tra variabili. Questa volta lo farai in modo quantitativo calcolando il coefficiente di correlazione. Imparerai a farlo prima in Power BI e poi in Python. Infine, sfrutterai la potenza delle visualizzazioni Seaborn per creare una mappa di calore delle correlazioni! Quando avrai terminato il corso, avrai competenze in Power BI, Python e tecniche di visualizzazione dei dati. Ottimo lavoro!

Calcolare i coefficienti di correlazione

Classificare la correlazione

Come calcolare in Power BI e Python

Coefficiente di correlazione in Power BI

Heatmap di correlazione con seaborn

Una heatmap dei volumi di pesca

Riepilogo

Mappe di calore e coefficienti di correlazione

DataCamp vs. Local Experience

Exercises and Datasets

In questo corso introduttivo a Python in Power BI userai dati provenienti da uno studio sulla pesca eccessiva e da un rivenditore online per imparare a usare script Python in Power BI per la preparazione dei dati, la creazione di visualizzazioni e il calcolo dei coefficienti di correlazione. Per creare visualizzazioni personalizzate basate su Python, utilizzerai in particolare il pacchetto Seaborn. Alla fine, dovresti sentirti più a tuo agio nell’usare Python dentro (e fuori) Power BI.

Che tu sia nato Pythonista o utente avanzato di Power BI, integrare Python in Power BI è un’aggiunta fantastica alla tua cassetta degli attrezzi per i dati. Questo corso ti mostrerà che, usando i due insieme, puoi sfruttare i vantaggi di entrambi, scegliendo di volta in volta lo strumento migliore per l’obiettivo da raggiungere.

<h2>Personalizza Power BI con Python </h2>
In questa introduzione al corso Python in Power BI, userai i dati di uno studio sulla pesca eccessiva e di un rivenditore online per imparare a usare gli script Python in Power BI per la preparazione dei dati, le visualizzazioni e il calcolo dei coefficienti di correlazione. 
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<h2>Crea immagini personalizzate</h2>
Per creare grafici personalizzati con Python, userai il pacchetto Seaborn. Alla fine, dovresti sentirti un po' più a tuo agio nell'usare Python dentro (e fuori) Power BI.
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<h2>Dai una marcia in più al tuo Toolbox</h2>
Che tu sia un fan di Python o un esperto di Power BI, integrare Python in Power BI è un'aggiunta fantastica al tuo set di strumenti per i dati. Questo corso ti mostrerà che, usando entrambi insieme, puoi sfruttare i vantaggi di ciascuno, scegliendo quello più adatto al lavoro da fare.


Introduction to DAX in Power BI

Introduction to Data Visualization with Seaborn

Scopri come usare script Python in Power BI per preparare dati, visualizzare e calcolare coefficienti.

Introduzione a Python in Power BI

Scopri come usare gli script Python in Power BI per preparare i dati, creare visualizzazioni e calcolare i coefficienti di correlazione.

Gli insiemi di dati devono essere inferiori a 250 MB

Fino a 150.000 righe possono essere usate in una visualizzazione

Pro e contro di Python in Power BI

Introduzione a Python in Power BI

esercizio interattivo pratico