نام محصول به انگلیسی | دانلود Python in Microsoft Power BI to Enhance Reporting Power – دانلود رایگان نرم افزار |
---|---|
نام محصول به فارسی | دانلود دوره دانلود Python در Microsoft Power BI برای افزایش قدرت گزارشدهی – نرمافزار |
زبان | انگلیسی با زیرنویس فارسی |
نوع محصول | آموزش ویدیویی |
نحوه تحویل | به صورت دانلودی |
این دوره آموزشی دانلودی بوده و همراه با زیرنویس فارسی ارائه میگردد.
حداکثر تا ۲۴ ساعت پس از سفارش، لینک اختصاصی دوره برای شما ساخته و جهت دانلود ارسال خواهد شد.
جهت پیگیری سفارش، میتوانید از طریق واتساپ با شماره 09395106248 یا آیدی تلگرامی @ma_limbs در تماس باشید.
دانلود Python در Microsoft Power BI برای افزایش قدرت گزارشدهی – نرمافزار رایگان
معرفی دوره
در این دوره جامع و کاربردی، شما با تکنیکهای پیشرفته ادغام زبان برنامهنویسی Python در محیط Microsoft Power BI آشنا خواهید شد. هدف اصلی این دوره، ارتقاء کیفیت و عمق گزارشدهی، خودکارسازی فرایندهای دادهای و قابلیت خلق مصورسازیهای پویاست. با پیادهسازی اسکریپتهای Python در داخل Power BI، میتوانید علاوه بر تجزیهوتحلیل عددی، نمودارهای سفارشی و داشبوردهای هوشمند بسازید. این دوره بهصورت رایگان در اختیار شما قرار میگیرد و شامل منابع نرمافزاری متنباز نیز هست.
مهارتهایی که فراخواهید گرفت
- نصب و پیکربندی Python و کتابخانههای ضروری نظیر pandas، matplotlib و seaborn در Power BI.
- خواندن، پالایش و ترکیب دادهها با استفاده از توابع پیشرفته pandas.
- ساخت نمودارهای توزیع، پراکندگی، خطی و چندبعدی با matplotlib و seaborn.
- ایجاد مصورسازیهای تعاملی و داینامیک با استفاده از plotly و درج آنها در داشبورد.
- خودکارسازی پردازشهای دادهای و بروزرسانی گزارشها با اسکریپتهای زمانبندی شده.
- مقایسه کارایی DAX و Python برای محاسبات ویژه و تحلیل پیشبینی.
- بهینهسازی حافظه و سرعت اجرا با نوشتن کدهای سبک و مدولار.
- استفاده از کتابخانههای آماری مانند statsmodels برای تحلیل رگرسیون و پیشبینی سریهای زمانی.
مزایا و نکات برجسته
- گزارشدهی پیشرفته و غنیشده با اسکریپتهای سفارشی.
- قابلیت خودکارسازی فرایند پاکسازی و آمادهسازی داده بدون نیاز به ابزار جانبی.
- افزایش سرعت تصمیمگیری با مصورسازی پویا و تحلیل آنی.
- ادغام ساده با منابع داده متنوع از جمله فایلهای CSV، دیتابیسهای SQL و APIهای وب.
- امکان اجرای مدلهای یادگیری ماشین کوچک درون Power BI و نمایش نتیجه بهصورت بصری.
- دسترسی به جامعه بزرگ پایتون برای استفاده از پلاگینها و کتابخانههای متنباز.
- بهبود مستمر گزارشها با قابلیت نگهداری و ارتقاء کدهای Python.
پیشنیازها
برای شروع این دوره بهتر است با مبانی زیر آشنا باشید:
- آشنایی اولیه با محیط Microsoft Power BI و رابط کاربری آن.
- مفاهیم پایهای زبان Python (نصب، متغیرها، ساختارهای شرطی و حلقه).
- مبانی پاکسازی داده و توابع مقدماتی در pandas.
- درک اولیه از نمودارهای استاندارد و نحوه خوانش آنها.
- سیستمعامل ویندوز 10 یا بالاتر و مجوز نصب نرمافزارهای متنباز.
سرفصلهای دوره
- بخش اول: معرفی Power BI و درک معماری داخلی – نحوه کار با پنلها و بخشهای مختلف.
- بخش دوم: نصب Python و اتصال آن به Power BI – بررسی محیط Anaconda و Virtual Environment.
- بخش سوم: آشنایی با کتابخانه pandas – خواندن، ادغام و پالایش دادهها.
- بخش چهارم: مصورسازی پایه با matplotlib – ترسیم نمودارهای خطی، میلهای، پراکندگی.
- بخش پنجم: استفاده از seaborn برای مصورسازی آماری – توزیع، جفتنمودارها، نمودارهای جعبهای.
- بخش ششم: مصورسازی تعاملی با plotly – افزودن ابزارهای تعاملی به داشبورد.
- بخش هفتم: تحلیل پیشرفته با statsmodels – رگرسیون خطی و لوجستیک.
- بخش هشتم: خودکارسازی گزارشها با اسکریپتهای زمانبندی Power BI.
- بخش نهم: بهینهسازی حافظه و افزایش سرعت اجرا – تکنیکهای lazy evaluation و chunking.
- بخش دهم: آموزش مدلسازی سریهای زمانی برای پیشبینی حجم فروش و ترافیک.
- بخش یازدهم: ترکیب DAX و Python – مقایسه دو روش و موارد کاربرد هر کدام.
- بخش دوازدهم: پروژه عملی نهایی – طراحی داشبورد کامل با دادههای واقعی و گزارشدهی پیشرفته.
مثالهای عملی
در هر فصل، نمونههای کد و دادههای عملی آورده شده است. در ادامه دو مثال کوتاه را ببینید:
- نمونه ترسیم نمودار پراکندگی درآمد در مقابل تبلیغات با pandas و matplotlib:
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv("data.csv") plt.scatter(df["Ads"], df["Revenue"]) plt.title("Ads vs Revenue") plt.xlabel("هزینه تبلیغات") plt.ylabel("درآمد") plt.show()
- ایجاد نمودار جعبهای برای مقایسه توزیع امتیاز محصولات:
import seaborn as sns sns.boxplot(x="Category", y="Rating", data=df) plt.title("Distribution of Ratings by Category") plt.show()
نحوه دانلود و نصب
- به صفحه رسمی دوره مراجعه و روی لینک ‹دانلود رایگان نرمافزار› کلیک کنید.
- فایل setup Power BI و Anaconda را دانلود نمایید.
- مراحل نصب را طبق راهنما اجرا کنید و مطمئن شوید که پایتون در مسیر Power BI فعال است.
- کتابخانههای مورد نیاز با دستور pip install pandas matplotlib seaborn plotly statsmodels نصب شوند.
- در تنظیمات Power BI گزینه ‹Enable Python scripting› را فعال کنید و مسیر پایتون را معرفی نمایید.
جمعبندی و پیشنهادات
به کمک این دوره رایگان، میتوانید سطح گزارشدهی خود را متحول کنید و بیشترین بهره را از قابلیتهای پیشرفته Python در محیط Power BI ببرید. تمرینهای عملی و پروژه نهایی به شما اطمینان میدهند که مهارتها بهصورت عملی تثبیت شود. هماکنون با دانلود دوره و نصب نرمافزار آغاز کنید و گزارشهای خود را به مرحلهای جدید ارتقاء دهید.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.