코스 개요

소개

  • Power BI에서 Python을 사용한 데이터 분석 개요
  • Power BI에서 Python 스크립팅 소개
  • Power BI용 Python 패키지 설치
  • Power BI와 데이터 소스 연결

Python을 사용한 데이터 준비

  • Python 스크립트를 사용한 데이터 로드 및 변환
  • 데이터 정리 및 전처리 기법
  • Power BI에서 Python을 사용하여 누락된 데이터 처리

Python을 사용한 데이터 시각화

  • Python으로 기본 시각화 생성
  • Python 스크립트를 사용하여 차트와 그래프 커스터마이징
  • Python을 사용한 대화형 데이터 시각화

Python을 사용한 고급 데이터 분석

  • Pandas를 활용한 데이터 조작 소개
  • Python을 사용한 고급 데이터 분석 작업 수행
  • Python 스크립트를 사용한 데이터 집계 및 요약

Python을 사용한 시계열 분석

  • Power BI에서 Python을 활용한 시계열 데이터 분석
  • Python을 사용한 시간 기반 계산 및 예측
  • 시계열 데이터 트렌드 시각화

Python을 사용한 통계 분석

  • Power BI에서 Python을 활용한 통계 분석 기법
  • 가설 검정 및 A/B 테스트
  • 보고서에 통계 결과를 반영하기

Power BI에서 머신 러닝 통합

  • Power BI에서의 머신 러닝 소개
  • Python을 사용한 머신 러닝 모델 구축 및 배포
  • 예측 분석을 위한 scikit-learn 등의 Python 라이브러리 활용

Python을 사용한 지리 공간 분석

  • 지리 데이터 시각화 및 매핑
  • Python을 활용한 지리 공간 분석 수행
  • 맞춤형 맵과 위치 기반 통찰력 생성

외부 API 및 웹 데이터와의 통합

  • Python을 사용한 외부 API에서 데이터 가져오기
  • 웹 스크래핑 및 데이터 추출
  • Power BI 보고서에 외부 데이터 소스 통합

요약 및 다음 단계

요건

  • 데이터 분석 개념에 대한 기본 이해
  • Microsoft Power BI 사용 경험이 있음

대상자

  • 데이터 분석가
  • 정보 조정원
  • 정보 분석가
  • 정보 관리 조수
 28 시간

참가자 수


참가자당 가격

회원 평가 (5)

예정된 코스

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