Course Outline

소개

  • Power BI의 Python를 사용한 데이터 분석 개요
  • Power BI의 Python 스크립팅 소개
  • Power BI에 Python 패키지 설치
  • Power BI를 데이터 소스에 연결하기

Python를 사용한 데이터 준비

  • Python 스크립트를 사용한 데이터 로드 및 변환
  • 데이터 정리 및 전처리 기술
  • Power BI의 Python를 사용하여 누락된 데이터 처리

Data Visualization Python와 함께

  • Python를 사용하여 기본 시각화 만들기
  • Python 스크립트를 사용하여 차트 및 그래프 사용자 정의
  • Python를 사용한 대화형 데이터 시각화

고급 Data Analysis 및 Python

  • 데이터 조작을 위한 Pandas 소개
  • Python를 사용하여 고급 데이터 분석 작업 수행
  • Python 스크립트를 사용하여 데이터 집계 및 요약

Python를 이용한 시계열 분석

  • Python를 사용하여 Power BI의 시계열 데이터 분석
  • Python를 이용한 시간 기반 계산 및 예측
  • 시계열 데이터 추세 시각화

Python를 이용한 통계분석

  • Power BI의 Python를 이용한 통계분석 기법
  • 가설 테스트 및 A/B 테스트
  • 통계 결과를 보고서에 통합

Machine Learning Power BI에 통합

  • Power BI의 기계 학습 소개
  • Python를 사용하여 기계 학습 모델 구축 및 배포
  • 예측 분석을 위해 scikit-learn과 같은 Python 라이브러리 사용

Python를 이용한 지리공간 분석

  • 지리 데이터 시각화 및 매핑
  • Python를 사용하여 지리공간 분석 수행
  • 맞춤형 지도 및 위치 기반 통찰력 만들기

외부 API 및 웹 데이터와의 통합

  • Python를 사용하여 외부 API에서 데이터 가져오기
  • 웹 스크래핑 및 데이터 추출
  • 외부 데이터 소스를 Power BI 보고서에 통합

요약 및 다음 단계

Requirements

    데이터 분석 개념에 대한 기본 이해 Microsoft에 대한 지식 Power BI

청중

    데이터 분석가 정보 코디네이터 정보 분석가 정보 행정 보조원
 28 Hours

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