Neste primeiro capítulo, você vai aprender as vantagens e limitações do Python no Power BI e como habilitar esse recurso em uma pasta de trabalho. Você também fará a mesma tarefa usando ambas as tecnologias separadamente para se familiarizar com os pontos fortes e fracos de cada uma. O Power BI é uma ferramenta poderosa. Com Python, dá para deixá-la ainda mais poderosa! 

Aprendendo o básico de Python no Power BI

Opções

Benefício

Limitação

Prós e contras do Python no Power BI

Configurar, importar e transformar dados

Configurar o Power BI para Python

Power BI: importar e unir

Python: importar e unir

Primeiros passos com Python no Power BI

Agora que você já está usando Python no Power BI, vamos avançar para outra etapa importante do processamento de dados: identificar dados ausentes e fazer imputação. Neste capítulo, você vai identificar dados ausentes em um conjunto de dados usando primeiro Python e depois Power BI. Em seguida, vai trabalhar no tratamento desses dados utilizando técnicas de imputação.

Dados ausentes e imputação

Dados ausentes não ao acaso

Encontrando dados ausentes

Encontrando dados ausentes com Python

Encontrando dados ausentes no Power BI

Tratando valores ausentes com imputação

Neste capítulo, você vai construir várias visualizações em Python no Power BI, usando o pacote Seaborn. Especificamente, um gráfico de linhas, um pair plot e um joint plot. Você também vai aprender a interpretar essas visualizações para extrair insights dos dados. Até aqui, você já conhecerá algumas diferenças importantes entre Python e Power BI em etapas básicas de processamento de dados. O próximo passo é visualizar esses dados!

Construindo visualizações com Seaborn

Ordenando os passos para construir um gráfico

Criando visualizações baseadas em Python

Começando com gráficos de linhas

Crie um pair plot

Gerar um joint plot

Visualizações com Seaborn no Power BI

Neste capítulo, você continuará avaliando a relação entre variáveis. Desta vez, fará isso quantitativamente calculando o coeficiente de correlação. Você vai aprender a fazer isso no Power BI e depois em Python. Por fim, vai aproveitar o poder das visualizações do Seaborn para criar um mapa de calor de correlação! Ao concluir o curso, você estará afiado em Power BI, Python e técnicas de visualização de dados. Bom trabalho!

Calculando coeficientes de correlação

Classificando correlação

Como calcular no Power BI e no Python

Coeficiente de correlação no Power BI

Mapa de calor de correlação com seaborn

Um heatmap do volume de pesca

Fechamento

Mapas de calor e coeficientes de correlação

DataCamp vs. Local Experience

Exercises and Datasets

Neste curso de introdução a Python no Power BI, você usará dados de um estudo sobre sobrepesca e de um varejista online para aprender a usar scripts em Python no Power BI para preparação de dados, visualizações e cálculo de coeficientes de correlação. Especificamente para criar visuais personalizados com Python, você usará o pacote Seaborn. Ao final, você deve se sentir mais à vontade para usar Python dentro (e fora) do Power BI.

Se você começou como Pythonista ou como usuário avançado de Power BI, integrar Python ao Power BI é uma excelente adição à sua caixa de ferramentas de dados. Este curso vai mostrar que, usando os dois juntos, você pode aproveitar os benefícios de cada um, escolhendo o melhor para a tarefa em questão.

<h2>Personalize o Power BI com Python </h2>
Nesta introdução ao curso Python no Power BI, você vai usar dados de um estudo sobre pesca excessiva e de um varejista online para aprender a usar scripts Python no Power BI para preparação de dados, visualizações e cálculo de coeficientes de correlação. 
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<h2>Crie visuais personalizados</h2>
Especificamente para criar visuais personalizados baseados em Python, você vai usar o pacote Seaborn. No final, você deve se sentir um pouco mais à vontade para usar Python no Power BI (e fora dele).
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<h2>Dá um up na sua caixa de ferramentas</h2>
Seja você um Pythonista ou um usuário avançado do Power BI, integrar o Python ao Power BI é uma adição incrível à sua caixa de ferramentas de dados. Este curso vai mostrar que, ao usar os dois juntos, você pode aproveitar os benefícios de cada um, escolhendo o melhor para a tarefa em questão.


Introduction to DAX in Power BI

Introduction to Data Visualization with Seaborn

Aprenda a usar scripts Python no Power BI para preparar dados, criar visualizações e calcular correlações.

Introdução a Python no Power BI

Aprenda a usar scripts Python no Power BI para preparar dados, fazer visualizações e calcular coeficientes de correlação.

Conjuntos de dados devem ter menos de 250 MB

Até 150.000 linhas podem ser usadas em uma visualização

Conjuntos de dados definidos como "Public"

Prós e contras do Python no Power BI

Introdução a Python no Power BI

Exercício interativo prático