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Advanced Analytics in Power Bi with R and Python: Ingesting, Transforming, Visualizing
Ce guide facile à suivre fournit des recettes R et Python pour vous aider à apprendre et à appliquer les meilleurs langages dans le domaine de l'analyse de données à votre travail dans Microsoft Power BI. L'expert en analyse de données et auteur Ryan Wade vous montre comment utiliser R et Python pour effectuer des tâches qui sont extrêmement difficiles, voire impossibles, à réaliser avec les outils natifs de Power BI. Par exemple, vous apprendrez à classer les données Power BI à l'aide de modèles de science des données personnalisés et de puissants modèles de Microsoft Cognitive Services.
Les langages R et Python sont de puissants compléments à Power BI. Ils permettent des techniques avancées de transformation des données qui sont difficiles à réaliser dans Power BI dans sa configuration par défaut, mais qui deviennent plus faciles en exploitant les capacités de R et Python. Si vous êtes un analyste commercial, un analyste de données ou un scientifique des données qui souhaite pousser Power BI et le transformer d'un simple outil de veille stratégique en un outil avancé d'analyse de données, ce livre est fait pour vous aider à y parvenir.
Ce que vous apprendrez
⬤ Créer des visualisations de données avancées via R en utilisant le package ggplot2.
⬤ L'exploration des données à l'aide de R et de Python pour surmonter certaines limites de Power Query.
⬤ Appliquez des modèles d'apprentissage automatique à vos données à l'aide de R et de Python sans avoir besoin de la capacité premium de Power BI.
⬤ Incorporer l'IA avancée dans Power BI sans avoir besoin de la capacité premium de Power BI via Microsoft Cognitive Services, IBM Watson Natural Language Understanding, et des modèles pré-entraînés dans SQL Server Machine Learning Services.
⬤ Effectuer des manipulations de chaînes de caractères avancées qui ne sont pas possibles dans Power BI à l'aide de R et Python.
À qui s'adresse ce livre ?
Les utilisateurs de Power, les analystes de données et les data scientists qui souhaitent aller au-delà des fonctionnalités intégrées de Power BI pour créer des visualisations avancées, transformer les données d'une manière qui n'est pas possible autrement et automatiser l'ingestion de données à partir de sources telles que SQL Server et Excel d'une manière plus concise.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)