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코스 개요

서론

  • Power BI에서의 Python 활용을 통한 데이터 분석 개요
  • Power BI 내 Python 스크립트 기초 입문
  • Power BI용 Python 패키지 설치 방법
  • 데이터 소스와 Power BI 간 연결 설정

Python을 이용한 데이터 준비 과정

  • Python 스크립트로 데이터 불러오기 및 변환하기
  • 데이터 정리 및 전처리 기법 실습
  • Power BI에서 Python으로 결측치 처리 방법

Python을 이용한 데이터 시각화 기법

  • Python으로 기본적인 그래프 및 차트 작성하기
  • Python 스크립트를 활용해 차트 및 그래프 커스터마이징하기
  • 상호작용형 데이터 시각화 구현 방법

Python을 활용한 고급 데이터 분석 기법

  • 데이터 조작에 유용한 Pandas 라이브러리 소개
  • Python으로 수행하는 다양한 고급 데이터 분석 과제 실습
  • Python 스크립트로 데이터 집계 및 요약하기

시간적 흐름에 따른 데이터 분석

  • Power BI 내에서 Python을 활용한 시계열 데이터 분석 방법
  • Python으로 시간 기반 계산 및 예측 수행하기
  • 시계열 데이터의 동향을 나타내는 시각화 도구 제작

Python으로 하는 통계 분석 방법

  • Power BI 내에서 Python을 이용한 다양한 통계 분석 기법 살펴보기
  • 가설 검정 및 A/B 테스트 실무 적용 사례 학습
  • 통계 결과를 리포트에 효과적으로 반영하는 법

Power BI와 머신러닝의 통합 활용

  • Power BI 내 머신러닝 기초 이론 개요
  • Python을 이용한 머신러닝 모델 개발 및 배포 절차
  • scikit-learn과 같은 Python 라이브러리를 활용해 예측 분석 구현하기

Python을 통한 지리 정보 기반 분석 방법

  • 지리적 위치에 따른 데이터 시각화 및 맵 제작법
  • Python으로 수행하는 공간 데이터 분석 기술 소개
  • 맞춤형 지도 및 지역별 통찰을 도출해내는 방법 배우기

외부 API 및 웹상의 데이터와 연동하기

  • Python으로 외부 API로부터 데이터 가져오기
  • 웹 크롤링을 통한 정보 수집 및 추출 기법 실습
  • 외부 데이터 자원들을 Power BI 리포트에 적용하는 방법

요약 및 향후 발전 방향

요건

  • 데이터 분석 관련 기본 개념에 대한 이해가 필요합니다.
  • Microsoft Power BI 사용 경험이 있으면 좋습니다.

수강 대상

  • 데이터 분석가
  • 정보 조정 관리자
  • 정보 분석 전문가
  • 정보 행정 지원 담당자
 28 시간

참가자 수


참가자별 가격

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