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! 

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

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!

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 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. 
<br><br>
<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.
<br><br>
<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 pratico interattivo