Power BI und Python

Kompetenzziele

• Daten aus Datenbanken über SQL-Abfragen importieren und in Power BI strukturiert modellieren
• Ein Python-Skript als Datenquelle und als Transformationsschritt in Power Query einbinden
• Datensätze mit pandas bereinigen, umformen und anreichern
• Erweiterte Analysefunktionen wie Ausreißererkennung und Clusterbildung mit scikit-learn umsetzen
• Ergebnisse von Python-Analysen in interaktiven Dashboards zugänglich machen
• Einen automatisierten Ablauf von der Skriptausführung bis zur Berichtsaktualisierung aufbauen

Themen und Zusammenhänge

Die Weiterbildung setzt bei den Grundlagen beider Werkzeuge an: Power BI als Umgebung für Modell und Bericht, Python als Sprache für Datenverarbeitung und Analyse. Die Verbindung erfolgt an definierten Stellen, im Abfrage-Editor, wo ein Python-Skript eine Tabelle zurückgibt, und im Bericht, wo Python-Visuals auf Daten des Modells zugreifen. Bibliotheken wie pandas und NumPy übernehmen Bereinigung und Berechnung, Verfahren des Machine Learning liefern Segmente oder Prognosewerte, die als neue Spalten ins Datenmodell zurückfließen. Daraus entsteht ein Reporting-System, in dem Modellierung, Python-Analyse und Berichtserstellung automatisiert ineinandergreifen.

Berufliche Perspektiven

Einsatzfelder dieser Python-Weiterbildung liegen in BI-Umgebungen, die um Python-Analysen erweitert werden.

• Datenanalyst und Data Analyst mit Python in Analytics-Teams
• Analytics Engineer für automatisierte Datenaufbereitung
• Data Scientist im Einstieg mit Schwerpunkt Berichtsintegration
• BI-Entwickler und Python-Entwickler für Analyseerweiterungen