Tečaj Power BI in Python
Obvladaj Power BI in Python skupaj in preidi od surovih podatkov do produkcijsko pripravljenih nadzornih plošč z vgrajeno napovedno analitiko. Ta tečaj pokriva vse od modeliranja DAX in Power Query do integracije strojnega učenja in avtomatiziranih delovnih tokov. Če delaš s podatki in želiš rezultate, ki resnično premikajo meje, je to nabor veščin, ki te pripelje do tja.
Kaj se boste naučili:
Naučil/-a se boš povezati Power BI in Python v enotno analitično cev, ki črpa podatke iz datotek, podatkovnih zbirk in vmesnikov REST. Podatke boš čistil/-a in preoblikoval/-a z uporabo Power Query in pandas, nato pa zgradil/-a optimizirane modele zvezdne sheme z naprednimi merami DAX. Tečaj zajema statistično analizo, regresijo in strojno učenje z uporabo scikit-learn, vključno z vgrajevanjem napovedi modelov neposredno v poročila Power BI. Ustvaril/-a boš tudi profesionalne, interaktivne nadzorne plošče in jih varno objavil/-a v storitvi Power BI z varnostjo na ravni vrstic in samodejnim osveževanjem. Napredne teme vključujejo optimizacijo delovanja DAX, napovedovanje časovnih vrst, NLP za besedilno analitiko in Microsoft Fabric.
Kako praktično študirate Tečaj Power BI in Python
Kako vadite Tečaj Power BI in Python
Za vas, ki ste podjetje in želite usposobiti svojo ekipo
Na Dedika za podjetja je tečaj prilagojen z vajami in primeri iz vašega lastnega poslovanja, tako kot vaša podjetja potrebujejo.
Vsebina tečaja
8 Poglavji • 32 Uč lekcijeTrajanje med 4 in 360 urami (vi se odločite)
Poglavje 1SkrijSkrij podrobnostiPoglej podrobnostiTemelji orodij Power BI in Python
Temelji orodij Power BI in Python
Uč lekcija 1 • Priprava razvojnega okolja
Namesti Power BI Desktop in Python, nato konfiguriraj poti in odvisnosti. Ta temelj zagotavlja, da vsaka nadaljnja vaja deluje brez napak v okolju.
Uč lekcija 2 • Vmesnik Power BI in ključni koncepti
Spoznaj vmesnik Power BI Desktop ter razumej poročila, nabore podatkov in delovna okolja. Poznavanje uporabniškega vmesnika pospeši vse nadaljnje delo podatkovnega modeliranja.
Uč lekcija 3 • Osnove jezika Python za delo s podatki
Spoznaj sintakso jezika Python, podatkovne tipe in nadzor toka, pomembne za analitične naloge. Te veščine so temelj vsakega skripta Python, uporabljenega znotraj orodja Power BI.
Uč lekcija 4 • Uvod v ključne knjižnice jezika Python
Spoznaj knjižnice pandas, NumPy in Matplotlib kot glavni analitični paket. Razumevanje njihovih vlog pripravi udeležence na poglavja o transformaciji in vizualizaciji podatkov.
Poglavje 2SkrijSkrij podrobnostiPoglej podrobnostiPovezovanje in uvažanje virov podatkov
Povezovanje in uvažanje virov podatkov
Uč lekcija 1 • Poganjanje skriptov Python kot virov podatkov
Izvajaj skripte Python neposredno znotraj orodja Power BI za ustvarjanje ali transformacijo izvornih podatkov. To povezuje obe orodji v enotno cev za vnos podatkov.
Uč lekcija 2 • Uporaba API-jev REST in spletnih podatkov
Pridobi podatke iz API-jev REST z zahtevami Python in spletnimi povezovalniki orodja Power BI. Udeleženci pridobijo veščine za dostop do živih, dinamičnih podatkov, ki niso na voljo v statičnih datotekah.
Uč lekcija 3 • Nalaganje podatkov s Pythonom in pandas
Uporabi pandas za branje virov CSV, Excel, JSON in SQL v podatkovne okvirje. To odraža vnos podatkov v Power BI in omogoča predobdelavo na strani Pythona.
Uč lekcija 4 • Uvažanje podatkov v orodje Power BI
Poveži Power BI z datotekami CSV, Excel in relacijskimi bazami podatkov z uporabo vgrajenih povezovalnikov. Zanesljive povezave so predpogoj za vse nadaljnje modeliranje.
Poglavje 3SkrijSkrij podrobnostiPoglej podrobnostiČiščenje in transformacija podatkov
Čiščenje in transformacija podatkov
Uč lekcija 1 • Preoblikovanje in agregacija podatkov
Vrti, tali, združuj in agregiraj podatke v pandas in Power Query. Veščine preoblikovanja so bistvene za gradnjo strukturiranih tabel, ki jih zahtevajo modeli Power BI.
Uč lekcija 2 • Osnove urejevalnika Power Query
Uporabi Power Query za filtriranje, preimenovanje, deljenje in združevanje stolpcev brez kode. Te veščine, zasnovane na GUI, opravijo večino rutinskih nalog čiščenja.
Uč lekcija 3 • Napredni Power Query z jezikom M
Piši izraze M za avtomatizacijo kompleksnih transformacij onkraj uporabniškega vmesnika. Funkcije M po meri razširijo Power Query za obravnavo dinamične, parametrizirane logike.
Uč lekcija 4 • Čiščenje podatkov s pandas
Obravnaj manjkajoče vrednosti, podvojene vnose in neskladje tipov z metodami pandas. Čiščenje na strani Pythona dopolnjuje Power Query za kompleksno programsko logiko.
Poglavje 4SkrijSkrij podrobnostiPoglej podrobnostiPodatkovno modeliranje v orodju Power BI
Podatkovno modeliranje v orodju Power BI
Uč lekcija 1 • Optimizacija podatkovnega modela
Zmanjšaš velikost modela in izboljšaš hitrost poizvedb z odstranjevanjem stolpcev, agregacijami in načini shranjevanja. Optimizacija zagotavlja, da nadzorne plošče ostanejo odzivne pri količinah podatkov na ravni podjetja.
Uč lekcija 2 • Uvod v DAX
Piši izračunane stolpce in osnovne mere z uporabo sintakse DAX in konteksta vrednotenja. DAX je primarni jezik za vse analitične izračune v orodju Power BI.
Uč lekcija 3 • Vmesni vzorci DAX
Uporabi funkcije CALCULATE, FILTER in časovne inteligence za gradnjo poslovnih KPI-jev. Ti vzorci pokrivajo večino resničnih analitičnih zahtev.
Uč lekcija 4 • Načela relacijskega modeliranja
Določi tabele dejstev in dimenzij, kardinalnost in smer navzkrižnega filtra. Dobro strukturiran model preprečuje napake v izračunih in izboljša uspešnost poizvedb.
Poglavje 5SkrijSkrij podrobnostiPoglej podrobnostiVizualizacija podatkov v orodju Power BI
Vizualizacija podatkov v orodju Power BI
Uč lekcija 1 • Načela oblikovanja in postavitve
Uporabi dosledno barvo, tipografijo in postavitev za izdelavo profesionalnih poročil. Disciplina oblikovanja zmanjša kognitivno obremenitev in poveča zaupanje deležnikov.
Uč lekcija 2 • Izbira prave vrste vizualizacije
Uskladi značilnosti podatkov s paličnimi, črtnimi, razpršenimi, kartografskimi in tabelnimi vizualizacijami. Pravilna izbira vizualizacije je temelj poštenega in berljivega sporočanja podatkov.
Uč lekcija 3 • Vizualizacije Python znotraj orodja Power BI
Upodabljaj grafikone Matplotlib in Seaborn kot vizualizacije Power BI z uporabo vizualnega objekta Python. To odklene statistične in vrste grafikonov po meri, ki niso na voljo izvorno.
Uč lekcija 4 • Interaktivnost in filtriranje
Konfiguriraj rezalnike, navzkrižno filtriranje, drill-through in zaznamke za dinamično raziskovanje. Interaktivnost spremeni statične grafikone v samopostrežna analitična orodja.
Poglavje 6SkrijSkrij podrobnostiPoglej podrobnostiStatistična analiza in integracija Pythona
Statistična analiza in integracija Pythona
Uč lekcija 1 • Opisna statistika s Pythonom
Izračunaj povzetke statistike, porazdelitve in korelacije z uporabo pandas in NumPy. Te metrike so izhodišče za vse globlje analitično delo.
Uč lekcija 2 • Osnove testiranja hipotez
Uporabi t-teste, hi-kvadrat teste in ANOVA s SciPy za potrjevanje poslovnih hipotez. Statistično testiranje zagotavlja z dokazi utemeljeno podporo za odločitve.
Uč lekcija 3 • Prikazovanje analitike Python v orodju Power BI
Posreduj s Pythonom izračunane statistike in izhode modelov nazaj v poročila Power BI. To sklene zanko med analizo Python in poslovno usmerjenimi nadzornimi ploščami.
Uč lekcija 4 • Regresijska analiza v Pythonu
Gradi linearne in multiple regresijske modele s statsmodels in scikit-learn. Regresija kvantificira odnose med spremenljivkami za napovedovanje in pojasnjevanje.
Poglavje 7SkrijSkrij podrobnostiPoglej podrobnostiIntegracija strojnega učenja s Power BI
Integracija strojnega učenja s Power BI
Uč lekcija 1 • Vdelava napovedi v Power BI
Naloži shranjene modele scikit-learn znotraj skriptov Python v Power BI za točkovanje novih podatkov. Napovedi postanejo stolpci, ki jih je mogoče filtrirati v živih poročilih brez ponovnega učenja.
Uč lekcija 2 • Klasifikacijski in regresijski modeli
Nauči odločitvena drevesa, naključne gozdove in linearne modele z uporabo cevi scikit-learn. Ti algoritmi obravnavajo najpogostejše napovedne poslovne probleme.
Uč lekcija 3 • Pregled delovnega toka strojnega učenja
Razumevanje celotne cevi strojnega učenja od priprave podatkov do uvedbe modela. Jasen delovni tok preprečuje pogoste napake pri inženiringu značilk in vrednotenju.
Uč lekcija 4 • Razvrščanje v gruče in segmentacija
Uporabi K-voditeljev in hierarhično razvrščanje v gruče za segmentacijo strank ali izdelkov. Nenadzorovane tehnike razkrivajo skrite strukture brez označenih učnih podatkov.
Poglavje 8SkrijSkrij podrobnostiPoglej podrobnostiObjavljanje, deljenje in upravljanje
Objavljanje, deljenje in upravljanje
Uč lekcija 1 • Varnost na ravni vrstic in nadzor dostopa
Določi vloge RLS v DAX-u in dodeli uporabnike za omejitev vidnosti podatkov po vlogi. Varnostna pravila zagotavljajo, da vsak uporabnik vidi samo podatke, do katerih je pooblaščen.
Uč lekcija 2 • Avtomatizacija delovnih tokov s Power Automate
Sproži tokove Power Automate iz opozoril Power BI in pogojev, vodenih s podatki. Avtomatizacija zmanjša ročno spremljanje in pospeši odziv na poslovne dogodke.
Uč lekcija 3 • Sledljivost podatkov in dokumentacija
Uporabi pogled sledljivosti in funkcije potrditve za dokumentiranje izvora naborov podatkov. Jasna sledljivost zmanjšuje napake, ko več ekip deli in gradi na istih naborih podatkov.
Uč lekcija 4 • Objavljanje v storitev Power BI
Objavi poročila in nabore podatkov iz namizja v storitev v oblaku in konfiguriraj delovna okolja. Uvedba v oblaku naredi poročila dostopna deležnikom po celotni organizaciji.
Vaš veljaven certifikat o zaključku
Ta tečaj je namenjen vam:
Poslovni analitik: želi obstoječim poročilom dodati analitične vpoglede, podprte s Pythonom.
Podatkovni analitik: pripravljen na prehod iz Excela v profesionalna orodja poslovne inteligence.
Razvijalec poslovne inteligence: želi neposredno vgraditi strojno učenje v nadzorne plošče.
Finančni strokovnjak: potrebuje avtomatizirano, na podatkih temelječe poročanje za odločitve deležnikov.
Karierni prehod: prehod v podatkovne vloge iz netehničnih okolij.
IT-strokovnjak: podpira analitične ekipe in si želi praktičnih veščin modeliranja.
Kaj pravijo naši učenci
Vaše predavanja so popolna. Kupil sem enoletni paket in končno imam priložnost spremljati različne teme, ki me zanimajo, ne da bi moral menjati platformo... hvala za vse, kar počnete, že sem vas priporočil drugim ljudem...
Všeč mi je, kako so lekcije neposredne in kako lahko spreminjam poglavja ter preskočim vsebino, ki je ne potrebujem.
Všeč mi je vsebina in način predstavitve ter prepis videoposnetkov, kar pospeši proces!
Platforma je hitra in enostavna za uporabo. Raznolikost vsebine in dopolnilni videoposnetki zelo pomagajo pri učenju.
Glavne usposobitve
Pogosta vprašanja
Kdo je Dedika?
Ali potrdilo velja v Slovenija?
Ali so tečaji brezplačni?
Kakšna je obremenitev tečaja?
Kakšni so tečaji?
Kako potekajo tečaji?
Kakšno je trajanje tečajev?
Kakšna je cena tečajev?
Kaj je EAD ali spletni tečaj in kako deluje?
PDF tečaj