ตนเองคืออะไรใน Python: ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง
ตนเองคืออะไรใน Python: ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง
นักวิเคราะห์ข้อมูลจำเป็นต้องเรียนรู้อย่างต่อเนื่องเพื่อก้าวนำหน้าคู่แข่งและยังคงแข่งขันในตลาดงานได้
เนื่องจากการใช้ข้อมูลมีวิวัฒนาการอย่างรวดเร็ว นักวิเคราะห์ข้อมูลจึงควรมีวิวัฒนาการด้วยเช่นกัน นี่คือเหตุผลที่เรานำเสนอหลักสูตรใหม่ๆ ในแพลตฟอร์มแบบออนดีมานด์เสมอ เพื่อช่วยให้คุณตามทันเทรนด์อุตสาหกรรมล่าสุดและแนวปฏิบัติที่ดีที่สุด
เราตื่นเต้นมากที่จะประกาศเปิดตัวPower Query/M – Nested Structuresเป็นหลักสูตรที่สองในปีนี้
สารบัญ
สิ่งที่คาดหวังจากหลักสูตรนี้
ภาษา M หรือที่เรียกว่าภาษา Power Query เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการแปลงข้อมูลภายใน LuckyTemplates คุณสมบัติหลักประการหนึ่งของภาษา M คือการรองรับโครงสร้างแบบซ้อน ซึ่งช่วยให้จัดการและจัดระเบียบข้อมูลได้ง่าย
การทำความเข้าใจและเรียนรู้วิธีการโต้ตอบกับค่าโครงสร้างที่ซ้อนกันในภาษา M เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับผู้ที่ทำงานภายในสภาพแวดล้อม Power Query และ LuckyTemplates
เช่นเดียวกับที่ตารางเสมือนเป็นกุญแจสำคัญในการปลดล็อกพลังที่แท้จริงของ DAX การเรียนรู้วิธีจัดการกับโครงสร้างที่ซ้อนกันจะปลดล็อกความสามารถของคุณในการดำเนินการแปลงที่ซับซ้อนเกือบทั้งหมดภายใน Power Query
ด้วยความรู้และเทคนิคจากหลักสูตรนี้ คุณจะสามารถจัดการ วิเคราะห์ และแสดงภาพข้อมูลจำนวนมากได้อย่างง่ายดายเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า
นี่คือรายละเอียดบางส่วนเกี่ยวกับสิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้ระหว่างหลักสูตรนี้ :
หลักสูตรนี้เหมาะกับใคร
หลักสูตรนี้มีไว้สำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลระดับกลางถึงระดับสูงที่ต้องการใช้ประโยชน์สูงสุดจาก Power Query เพื่อผลักดันการแปลง "อัปสตรีม" (เช่น ใกล้กับแหล่งข้อมูลมากขึ้นตาม Roche's Maxim) เพื่อเพิ่มความโปร่งใส การบำรุงรักษา และความเร็วของรายงาน
สิ่งที่จำเป็นในการเรียนหลักสูตรนี้?
เพื่อเก็บเกี่ยวผลประโยชน์สูงสุดจากหลักสูตรนี้ คุณควรมีความ รู้ ในการทำงานเกี่ยวกับส่วนติดต่อผู้ใช้ Power Query และสำเร็จหลักสูตรของ Melissa de Korte เกี่ยวกับ
หลักสูตรPower Query/M – โครงสร้างที่ซ้อนกันจะสร้างจากความรู้ของโครงสร้าง Power Query พื้นฐาน (ค่า รายการ เรกคอร์ด ตาราง และฟังก์ชัน) ซึ่งครอบคลุมอย่างครอบคลุมในหลักสูตรพื้นฐาน
เกี่ยวกับผู้สอนของคุณ
Melissa de Korte เป็นผู้ที่ชื่นชอบ Power Platform และเป็นในทุกสิ่งที่เกี่ยวข้องกับ Power Query
เธอเป็นบุคคลที่เรารู้จักเมื่อพูดถึง ETL และการสร้างแบบจำลอง และได้นำเสนอโซลูชัน Power Query ที่ใช้งานได้จริงทั้งใน Excel และ LuckyTemplates สำหรับชุมชน
วิธีการลงทะเบียน
หากต้องการลงทะเบียนในหลักสูตร นี้เพียงลงทะเบียนเพื่อสมัครสมาชิกที่ใช้ประโยชน์จาก ของเรา เพื่อเข้าถึงหลักสูตรนี้เมื่อเปิดตัว!
คุณสามารถเพิ่มการสมัครของคุณโดยเลือกที่จะสร้างแผนปฏิบัติการส่วนบุคคลและหลักสูตรที่แนะนำซึ่งปรับให้เหมาะกับระดับประสบการณ์และเป้าหมายในอาชีพของคุณ
คุณยังสามารถตรวจสอบเพื่อดูรายละเอียดเพิ่มเติม และคอยติดตามส่วนที่สองของซีรี่ส์ของเราเกี่ยวกับการจัดการกับความไม่แน่นอนของข้อมูลภายในปีนี้
สิ่งที่ดีที่สุด
ทีมงาน LuckyTemplates
ตนเองคืออะไรใน Python: ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง
คุณจะได้เรียนรู้วิธีการบันทึกและโหลดวัตถุจากไฟล์ .rds ใน R บล็อกนี้จะครอบคลุมถึงวิธีการนำเข้าวัตถุจาก R ไปยัง LuckyTemplates
ในบทช่วยสอนภาษาการเข้ารหัส DAX นี้ เรียนรู้วิธีใช้ฟังก์ชัน GENERATE และวิธีเปลี่ยนชื่อหน่วยวัดแบบไดนามิก
บทช่วยสอนนี้จะครอบคลุมถึงวิธีการใช้เทคนิค Multi Threaded Dynamic Visuals เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกจากการแสดงข้อมูลแบบไดนามิกในรายงานของคุณ
ในบทความนี้ ฉันจะเรียกใช้ผ่านบริบทตัวกรอง บริบทตัวกรองเป็นหนึ่งในหัวข้อหลักที่ผู้ใช้ LuckyTemplates ควรเรียนรู้ในขั้นต้น
ฉันต้องการแสดงให้เห็นว่าบริการออนไลน์ของ LuckyTemplates Apps สามารถช่วยในการจัดการรายงานและข้อมูลเชิงลึกต่างๆ ที่สร้างจากแหล่งข้อมูลต่างๆ ได้อย่างไร
เรียนรู้วิธีคำนวณการเปลี่ยนแปลงอัตรากำไรของคุณโดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การแยกสาขาและการรวมสูตร DAX ใน LuckyTemplates
บทช่วยสอนนี้จะหารือเกี่ยวกับแนวคิดของการทำให้แคชข้อมูลเป็นรูปธรรมและวิธีที่สิ่งเหล่านี้ส่งผลต่อประสิทธิภาพของ DAX ในการให้ผลลัพธ์
หากคุณยังคงใช้ Excel อยู่จนถึงตอนนี้ นี่เป็นเวลาที่ดีที่สุดในการเริ่มใช้ LuckyTemplates สำหรับความต้องการในการรายงานทางธุรกิจของคุณ
เกตเวย์ LuckyTemplates คืออะไร ทั้งหมดที่คุณต้องการรู้