コース概要

導入

  • Power BI の Python によるデータ分析の概要
  • Power BI の Python スクリプトの概要
  • Power BI の Python パッケージをインストールしています
  • Power BI をデータ ソースに接続する

Python によるデータ準備

  • Python スクリプトを使用したデータのロードと変換
  • データのクリーニングと前処理の手法
  • Power BIのPythonで欠損データを処理する

Data VisualizationとPython

  • Python を使用して基本的なビジュアライゼーションを作成する
  • Python スクリプトを使用したチャートとグラフのカスタマイズ
  • Python によるインタラクティブなデータ視覚化

上級 Data Analysis と Python

  • データ操作のための Pandas の概要
  • Python を使用した高度なデータ分析タスクの実行
  • Python スクリプトによるデータの集約と要約

Python による時系列分析

  • Power BIの時系列データをPythonで分析する
  • Python を使用した時間ベースの計算と予測
  • 時系列データの傾向を可視化する

Python による統計分析

  • Power BIのPythonを利用した統計解析手法
  • 仮説検証とA/Bテスト
  • 統計結果をレポートに組み込む

Machine Learning Power BI への統合

  • Power BI の機械学習の概要
  • Python を使用した機械学習モデルの構築とデプロイ
  • 予測分析に scikit-learn などの Python ライブラリを使用する

Python による地理空間分析

  • 地理データの視覚化とマッピング
  • Python を使用した地理空間分析の実行
  • カスタム マップと位置ベースの分析情報の作成

外部 API および Web データとの統合

  • Python を使用して外部 API からデータを取得する
  • Webスクレイピングとデータ抽出
  • 外部データソースを Power BI レポートに組み込む

概要と次のステップ

要求

    データ分析の概念の基本的な理解 Microsoft についての知識 Power BI

観客

    データアナリスト 情報コーディネーター 情報アナリスト 情報事務補佐員
 28 時間

参加者の人数



Price per participant

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