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Goals
Réaliser des visualisations percutantes : apprendre à nettoyer, transformer et visualiser vos données grâce à des techniques avancées et des librairies dédiées telles que Matplotlib et Seaborn.
Target audience
- Personnes travaillant sur Power BI et voulant automatiser certains traitements de données.
- Personnes travaillant avec Python et voulant intégrer des scripts Python dans Power BI.
Prerequisite
- Maîtriser la création de dashboards avec Power BI (voir cours Power BI Desktop)
- Bases de Python fortement recommandées.
Contents
Introduction
Présentation de Python
Présentation des librairies compatibles avec Power BI
Python et Power BI : dans quels cas les combiner, et dans quels cas éviter
Mise en place de l’environnement
Installation de l’environnement de travail (python, environnement virtuel, librairies)
Couplage Python et Power BI
Un premier exemple dans Power BI
Traitement des données avec Pandas
Import des données
Nettoyage
Manipulation de colonnes
Traitement de données temporelles
Jointures et concaténation
Visualisations avec Matplotlib et Seaborn
Matplotlib : premier graphe
Exemples de graphes avec Matplotlib
Heatmap avec Seaborn
Autres cas d’usage
k-means avec scikit-learn
Requêtes API (uniquement pour la version desktop)
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