Je begint deze Power BI-casestudy met het importeren en opschonen van de dataset met vacatures in Power Query. Als dat klaar is, is het tijd om de mouwen op te stropen en een eerste verkenning van de data te doen.

Arbeidsmarktanalyse met Power BI

Vragen voor EDA

Gegevens importeren met Power Query

Eerste EDA met Power Query

Analyse van trends in vacatures

Opschonen van functietitels

Effect van jaren ervaring op salaris

Trends gevonden met EDA

Verkennende analyse

Het DataSearch-team heeft nog steeds antwoorden nodig. Gelukkig hebben ze jou in het team! In dit hoofdstuk blijf je je Power BI-vaardigheden toepassen om met tools zoals DAX inzichten uit de data te halen en begin je met het bouwen van unieke datavisualisaties.

Analyse van marktinzichten

Opties

Binnen scope

Buiten scope

Belangrijkste inzichten om op te focussen

Opschonen en skills analyseren

Kans op skills in vacature

Trends in vaardigheden door de tijd

Diepduiken in belangrijke functieomschrijvingen

Andere baan-aanbevelingen

Options

True

False

Trends uit de analyse

Markttrends analyseren

Het is bijna tijd om het eindresultaat op te leveren. In dit laatste hoofdstuk combineer je alle inzichten uit de vacatures tot een interactief Power BI-dashboard voor het DataSearch-team.

Een dashboard bouwen voor arbeidsmarktanalyse

Hoe ontwerp je een dashboard

Sjablonen voor dashboard starten

Een dashboardlay-out ontwerpen

Topvaardigheden voor banen verkennen

Salarismeter voor bedrijven

Interactiviteit toevoegen met bladwijzers

Afronding van de case study

Dashboard bouwen

Metadata sheet

DataCamp vs. Local Experience

Exercises and Datasets

In deze Power BI-casestudy ga je aan de slag met een dataset met echte vacaturegegevens om inzichten te ontdekken voor het fictieve recruitmentbedrijf DataSearch. Met alles wat je in eerdere cursussen hebt geleerd, gebruik je Power Query om de data te onderzoeken en op te schonen, zodat je ziet welke skills het meest gevraagd zijn voor data scientists, data analysts en data engineers. Daarna gebruik je DAX om inzichtelijke visualisaties van je bevindingen te maken. Tot slot breng je alles samen in een bedrijfsdashboard met alles wat Power BI te bieden heeft, zodat je vragen voor het DataSearch-team kunt beantwoorden.

<h2>Pas je vaardigheden toe met een Power BI-casestudy</h2>
In deze Power BI-casestudy ga je aan de slag met een echte dataset met vacatures om inzichten te vinden voor een fictief wervingsbedrijf, DataSearch. 
<br><br>
<h2>Gebruik Power Query om gegevens te onderzoeken en op te schonen</h2>
Met wat je in eerdere cursussen hebt geleerd, ga je Power Query gebruiken om de gegevens te onderzoeken en op te schonen, zodat je erachter komt welke vaardigheden het meest gevraagd zijn voor datawetenschappers, data-analisten en data-engineers. 
<br><br>
<h2>Gebruik DAX om handige visualisaties te maken</h2>
Je gebruikt dan DAX om je bevindingen op een handige manier te visualiseren. Tot slot zet je alles op een rijtje met behulp van alle mogelijkheden die Power BI te bieden heeft om een bedrijfsdashboard te maken, zodat je vragen van het DataSearch-team kunt beantwoorden.


Data Visualization in Power BI

Introduction to DAX in Power BI

Help een fictief bedrijf in deze interactieve Power BI-case. Gebruik Power Query, DAX en dashboards!

Casestudy: de arbeidsmarkt analyseren in Power BI

Help een fictief bedrijf in deze interactieve Power BI-casestudy. Je gebruikt Power Query, DAX en dashboards om de meest gevraagde datataken te vinden!

Software Engineers en Data Engineers hebben een zeer vergelijkbare vaardighedenmix.

SQL is een topvaardigheid voor alle banen in data science.

De belangrijkste programmeertaal voor data scientists was Objective-C.

Technologiegedreven sectoren hadden een lagere vraag naar data science-functies.

De meeste vacatures kwamen van grotere bedrijven.

Trends uit de analyse

Casestudy: de arbeidsmarkt analyseren in Power BI

Interactieve oefening met praktijkervaring