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.

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

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 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

Praktische interactieve oefening