Bu ilk bölümde, Power BI'de Python kullanmanın avantajlarını ve sınırlamalarını, ayrıca bu özelliği bir çalışma kitabında nasıl etkinleştireceğini öğreneceksin. Her iki teknolojiyi de ayrı ayrı kullanarak aynı görevi yerine getirip, ikisinin güçlü ve zayıf yönlerine aşinalık kazanacaksın. Power BI güçlü bir araçtır. Python ise onu daha da güçlü kılmak için kullanılabilir! 

Power BI'de Python'un temellerini öğrenme

Seçenekler

Yarar

Sınırlama

Power BI'de Python'un artıları ve eksileri

Kurulum, içe aktarma ve veriyi dönüştürme

Power BI'yi Python için ayarla

Power BI: içe aktar ve birleştir

Python: içe aktar ve birleştir

Power BI'de Python ile Başlarken

Artık Power BI'de Python ile çalışmaya başladığına göre, başka önemli bir veri işleme adımına geçelim: eksik verileri belirleme ve atama (imputasyon). Bu bölümde, bir veri kümesindeki eksik verileri önce Python, sonra Power BI kullanarak tespit edeceksin. Ardından, imputasyon tekniklerinden yararlanarak eksik verileri ele alacaksın.

Eksik veriler ve atama (imputation)

Rastgele olmayan biçimde eksik veri

Eksik veriyi bulma

Python ile eksik verileri bulma

Power BI'da eksik verileri bulma

Kayıp değerleri atama (imputation) ile ele alma

Eksik Veriler ve Atama (İmputasyon)

Bu bölümde, Power BI içinde Seaborn paketini kullanarak çeşitli Python tabanlı görselleştirmeler oluşturacaksın. Özellikle bir çizgi grafiği, pair plot ve joint plot hazırlayacaksın. Ayrıca bu görselleştirmeleri nasıl yorumlayacağını ve veriden içgörü nasıl çıkaracağını öğreneceksin. Bu noktada, temel veri işleme adımlarında Python ve Power BI arasındaki bazı önemli farkları biliyor olacaksın. Sıradaki adım bu verileri görselleştirmek!

Seaborn ile görselleştirmeler oluşturma

Bir grafiği oluşturma adımlarını sıralama

Python tabanlı görselleştirmeler oluşturma

Çizgi grafikleriyle başlangıç

Bir pair plot oluştur

Bir joint plot oluştur

Power BI'de Seaborn ile Görselleştirmeler

Bu bölümde, değişkenler arasındaki ilişkiyi değerlendirmeye devam edeceksin. Bu kez, korelasyon katsayısını hesaplayarak nicel olarak yapacaksın. Bunu önce Power BI'de, sonra Python'da nasıl yapacağını öğreneceksin. Son olarak, Seaborn görselleştirmelerinin gücünden yararlanarak bir korelasyon ısı haritası oluşturacaksın! Kursu bitirdiğinde, Power BI, Python ve veri görselleştirme tekniklerinde yetkin olacaksın. Harika iş!

Korelasyon katsayılarını hesaplama

Korelasyonu sınıflandırma

Power BI ve Python'da nasıl hesaplama yapılır

Power BI'da korelasyon katsayısı

seaborn ile korelasyon ısı haritası

Av hacminin ısı haritası

Kapanış

Isı Haritaları ve Korelasyon Katsayıları

DataCamp vs. Local Experience

Exercises and Datasets

Bu Power BI'de Python'a giriş kursunda, bir aşırı avlanma çalışması ve bir çevrimiçi perakendeciden alınan verileri kullanarak, Python betiklerini Power BI içinde veri hazırlığı, görselleştirmeler ve korelasyon katsayılarını hesaplama için nasıl kullanacağını öğreneceksin. Özellikle özel Python tabanlı görseller oluşturmak için Seaborn paketinden yararlanacaksın. Kursun sonunda, Python'ı Power BI içinde (ve dışında) kullanma konusunda kendini daha rahat hissedeceksin.

İster önce bir Pythonista, ister bir Power BI güç kullanıcısı ol, Python'ı Power BI ile entegre etmek veri araç setine harika bir katkıdır. Bu kurs, ikisini birlikte kullanarak her birinin avantajlarından faydalanabileceğini ve eldeki görev için en uygun olanı seçebileceğini gösterecek.

<h2>Python ile Power BI'yı özelleştirin </h2>
Power BI'da Python kursuna giriş bölümünde, aşırı avlanma araştırması ve çevrimiçi perakendeci verilerini kullanarak Power BI'da Python komut dosyalarını veri hazırlama, görselleştirme ve korelasyon katsayılarını hesaplama için nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. 
<br><br>
<h2>Özel Görseller Oluşturun</h2>
Özellikle Python tabanlı özel görseller oluşturmak için Seaborn paketini kullanacaksınız. Sonunda, Power BI içinde (ve dışında) Python'u kullanırken biraz daha rahat hissetmelisiniz.
<br><br>
<h2>Alet kutunuzu güçlendirin</h2>
İster Pythonista ister Power BI'nın ileri düzey kullanıcısı olun, Python'u Power BI'ya entegre etmek veri araç kutunuza harika bir katkı sağlar. Bu kurs, ikisini birlikte kullanarak her birinin avantajlarından yararlanabileceğinizi ve elinizdeki görev için en uygun olanı seçebileceğinizi gösterecektir.


Introduction to DAX in Power BI

Introduction to Data Visualization with Seaborn

Python ile Power BI'de veri hazırlama, görselleştirme ve korelasyon hesaplamayı öğrenin.

Power BI'de Python'a Giriş

Power BI'da veri hazırlama, görselleştirme ve korelasyon katsayılarını hesaplama için Python komut dosyalarını kullanmayı öğrenin.

Veri kümeleri 250 MB'tan küçük olmalı

Bir görselleştirmede en fazla 150.000 satır kullanılabilir

Veri kümeleri "Public" olarak ayarlanır

Power BI'de Python'un artıları ve eksileri

Power BI'de Python'a Giriş

Uygulamalı etkileşimli egzersiz