{"id":169603,"date":"2023-01-03T09:44:24","date_gmt":"2023-01-03T09:44:24","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/?p=169603"},"modified":"2024-11-18T14:27:46","modified_gmt":"2024-11-18T14:27:46","slug":"comment-combiner-python-et-power-bi-pour-la-data-science","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/comment-combiner-python-et-power-bi-pour-la-data-science","title":{"rendered":"Python et Power BI : combiner les outils pour la Data Science"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"169603\" class=\"elementor elementor-169603\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fc2c0d8 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"fc2c0d8\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a6528b9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a6528b9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<h2>Python peut \u00eatre int\u00e9gr\u00e9 \u00e0 Power BI pour d\u00e9multiplier les capacit\u00e9s de <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/data-science-definition\"><span style=\"text-decoration: underline; font-weight: normal;\">Data Science<\/span><\/a> de la plateforme de Business Intelligence de Microsoft. D\u00e9couvrez comment combiner ces Python et Power BI, quelles sont les possibilit\u00e9s offertes et comment suivre une formation pour apprendre \u00e0 les ma\u00eetriser.<\/h2>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-eb13fbc elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"eb13fbc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le <strong>langage de programmation Python<\/strong> est <strong>l&rsquo;un des plus utilis\u00e9s pour la Data Science et l&rsquo;analyse de donn\u00e9es<\/strong>. Il s&rsquo;av\u00e8re tr\u00e8s pratique pour effectuer des t\u00e2ches complexes li\u00e9es \u00e0 la transformation de donn\u00e9es, la visualisation, le Machine Learning ou l&rsquo;intelligence artificielle.<\/span><\/p><p>La <strong style=\"font-weight: 400;\">plateforme de Business Intelligence de <\/strong><a style=\"font-weight: normal;\" href=\"https:\/\/www.microsoft.com\/fr-fr\">Microsoft<\/a>, Power BI, permet l&rsquo;informatique d\u00e9cisionnelle en self-service et notamment la visualisation de donn\u00e9es en provenance de diverses sources.<\/p><p>Toutefois, depuis 2018, Power BI permet l&rsquo;int\u00e9gration de langages de programmation statistiques et g\u00e9n\u00e9ralistes comme <strong style=\"font-weight: 400;\">R<\/strong> et Python. Cette int\u00e9gration apporte de nouvelles possibilit\u00e9s et \u00e9tend les <strong style=\"font-weight: 400;\">capacit\u00e9s de Power BI<\/strong>, notamment pour l&rsquo;extraction et la transformation de donn\u00e9es ou la cr\u00e9ation de mod\u00e8les de <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/machine-learning-tout-savoir\"><span style=\"text-decoration: underline; font-weight: normal;\">Machine Learning<\/span><\/a>.<\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Les professionnels de la <strong>Business Intelligence<\/strong> n&rsquo;ont plus besoin de faire appel \u00e0 une <strong>\u00e9quipe de Data Science<\/strong> pour les t\u00e2ches de science des donn\u00e9es, et les d\u00e9veloppeurs Python n&rsquo;ont plus besoin d&rsquo;une \u00e9quipe BI pour pr\u00e9senter leurs analyses sous forme de rapport ou de tableau de bord.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Le Data Scientist moderne doit exploiter les donn\u00e9es dans le but de <strong>r\u00e9soudre les probl\u00e8mes de l&rsquo;entreprise<\/strong>. Cela passe par la collecte, le nettoyage, l&rsquo;exploration et la transformation des donn\u00e9es pour pr\u00e9dire les \u00e9v\u00e9nements futurs, puis par la pr\u00e9sentation des r\u00e9sultats de l&rsquo;analyse sous forme de <strong>rapport<\/strong> ou de <strong>tableau de bord<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Par cons\u00e9quent, la fronti\u00e8re entre le <strong>Data Scientist<\/strong> et l&rsquo;analyste m\u00e9tier n&rsquo;existe plus vraiment. L&rsquo;int\u00e9gration entre Python et Power BI permet de s&rsquo;adapter \u00e0 cette nouvelle r\u00e9alit\u00e9.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ff6b2cf e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ff6b2cf\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c0ae62e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c0ae62e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Pourquoi utiliser Python avec Power BI ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-94e3334 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"94e3334\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Utiliser Python avec Power BI offre de nombreuses possibilit\u00e9s pour <strong>travailler avec les donn\u00e9es<\/strong>. D\u00e8s lors, les capacit\u00e9s de la plateforme deviennent presque illimit\u00e9es.<\/span><\/p><p>Il est possible d&rsquo;utiliser Python pour le <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/data-cleaning-2\"><span style=\"text-decoration: underline; font-weight: normal;\">Data Cleaning<\/span><\/a> (nettoyage de donn\u00e9es) en \u00e9crivant des scripts permettant d&rsquo;<strong style=\"font-weight: 400;\">automatiser les t\u00e2ches les plus r\u00e9barbatives<\/strong> comme la suppression des valeurs manquants ou la correction des formats de date.<\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Les scripts Python sont \u00e9galement tr\u00e8s utiles pour la <strong>transformation de donn\u00e9es<\/strong>. En effet, ce processus peut s&rsquo;av\u00e9rer lent et p\u00e9nible avec le <strong>Power Query Editor<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En outre, Python permet de r\u00e9v\u00e9ler toute la valeur des donn\u00e9es gr\u00e2ce aux techniques d&rsquo;<strong>analyse pr\u00e9dictive<\/strong> et de Machine Learning. Ceci permet aussi de compenser les \u00e9ventuelles donn\u00e9es manquantes.<\/span><\/p><p>Pour la <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/avec-la-data-visualisation-donnez-du-sens-a-vos-donnees\"><span style=\"text-decoration: underline; font-weight: normal;\">Data Visualization<\/span><\/a>, Python permet d&rsquo;ajouter des visuels complexes et personnalis\u00e9s \u00e0 un rapport. Enfin, ce langage offre la capacit\u00e9 de <strong style=\"font-weight: 400;\">connecter des sources de donn\u00e9es non prises en charge nativement par Power BI<\/strong>.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-81007c5 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"81007c5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"434\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/python-powerbi-data-science1-1024x555.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-169627\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/python-powerbi-data-science1-1024x555.jpg 1024w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/python-powerbi-data-science1-300x163.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/python-powerbi-data-science1-768x416.jpg 768w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/python-powerbi-data-science1.jpg 1029w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b201e17 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"b201e17\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e312b69 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"e312b69\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Les limites de ces deux outils<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-64e05ad elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"64e05ad\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Malgr\u00e9 la multitude de possibilit\u00e9s offertes, l&rsquo;int\u00e9gration entre Python et Power BI comporte aussi des limites. Tout d&rsquo;abord, les sources de donn\u00e9es ajout\u00e9es avec Python doivent \u00eatre imp\u00e9rativement <strong>publiques<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Seuls des <strong>DataFrames Pandas<\/strong> peuvent \u00eatre import\u00e9s dans Power BI en utilisant Python. En outre, le temps d&rsquo;ex\u00e9cution est limit\u00e9 \u00e0 30 minutes pour les scripts et 5 minutes pour les visuels.<\/span><\/p><p>Le nombre de biblioth\u00e8ques Python prises en charge par Power BI Service est limit\u00e9. Seules <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/matplotlib-tout-savoir\"><span style=\"text-decoration: underline; font-weight: normal;\">Matplotlib<\/span><\/a>, <a style=\"font-weight: 400;\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/numpy\"><span style=\"text-decoration: underline;\">NumPy<\/span><\/a>, <a style=\"font-weight: 400;\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/pandas-python-data-science\"><span style=\"text-decoration: underline;\">Pandas<\/span><\/a>, <a style=\"font-weight: 400;\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/tout-savoir-sur-scikit-learn\"><span style=\"text-decoration: underline;\">Scikit-learn<\/span><\/a>, <a style=\"font-weight: 400;\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/scipy\"><span style=\"text-decoration: underline;\">Scipy<\/span><\/a>, <a style=\"font-weight: 400;\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/seaborn\"><span style=\"text-decoration: underline;\">Seaborn<\/span><\/a>, <a style=\"font-weight: 400;\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/statsmodels\"><span style=\"text-decoration: underline;\">Statsmodels<\/span> <\/a>et <a style=\"font-weight: 400;\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/xgboost-grand-gagnant-des-competitions-machine-learning-algorithme\"><span style=\"text-decoration: underline;\">XGBoost<\/span> <\/a>sont compatibles. Notons que Pandas et Matplotlib doivent obligatoirement \u00eatre install\u00e9es pour que l&rsquo;int\u00e9gration entre Power BI et Python fonctionne.<\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Enfin, les <strong>visuels Python<\/strong> ne prennent pas en charge le filtrage crois\u00e9. Cela signifie que choisir un \u00e9l\u00e9ment sur un visuel Python ne permet pas d&rsquo;activer le m\u00eame filtre sur d&rsquo;autres visuels. L&rsquo;interactivit\u00e9 sur un rapport Power BI s&rsquo;en trouve r\u00e9duite.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2164c10 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2164c10\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-623c259 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"623c259\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Peut-on utiliser Python \u00e0 la place du langage DAX ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-023261e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"023261e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Le langage <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/tout-savoir-sur-loutil-danalyse-de-requetes-en-langage-dax\"><span style=\"text-decoration: underline; font-weight: normal;\">DAX<\/span><\/a> ou Data Analysis Expressions permet de cr\u00e9er diff\u00e9rentes mesures et de <strong style=\"font-weight: 400;\">manipuler les donn\u00e9es sur Power BI<\/strong>.<\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour tous les \u00e9l\u00e9ments n&rsquo;ayant pas besoin d&rsquo;\u00eatre g\u00e9n\u00e9r\u00e9s dynamiquement, il existe de nombreuses alternatives. Vous pouvez notamment <strong>ajouter de nouvelles colonnes \u00e0 un tableau de bord<\/strong> en utilisant Python.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-db5f363 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"db5f363\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1234dec elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1234dec\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Quels sont les pr\u00e9requis pour utiliser Python sur Power BI ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-863862f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"863862f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Plusieurs \u00e9l\u00e9ments sont pr\u00e9-requis pour utiliser Python sur Power BI. Vous devez installer le <strong>runtime Python<\/strong> sur lequel les scripts sont ex\u00e9cut\u00e9s, et les biblioth\u00e8ques Pandas, Matplotlib et Seaborn.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Il est \u00e9galement possible d&rsquo;utiliser l&rsquo;<strong>\u00e9diteur de code Visual Studio Code<\/strong> pour \u00e9crire les scripts Python plus efficacement, mais il s&rsquo;agit d&rsquo;une option. Vous pouvez aussi \u00e9crire les <strong>scripts Python<\/strong> depuis l&rsquo;\u00e9diteur de script de Power BI.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Toutefois, l&rsquo;\u00e9diteur de code offre des fonctionnalit\u00e9s utiles comme la mise en lumi\u00e8re de <strong>syntaxe<\/strong>. Vous pouvez t\u00e9l\u00e9charger Visual Studio Code depuis le site officiel. Enfin, veillez \u00e0 mettre \u00e0 jour les param\u00e8tres de Power BI afin de pouvoir travailler avec Python.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0bb33a6 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"0bb33a6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"458\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/python-powerbi-data-science2.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-169628\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/python-powerbi-data-science2.jpg 952w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/python-powerbi-data-science2-300x172.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/python-powerbi-data-science2-768x440.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8c8777d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"8c8777d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-aaf0dec elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"aaf0dec\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Comment configurer ces deux outils ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fcf005d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"fcf005d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Avant d&rsquo;\u00e9crire des scripts sur Power BI, il est n\u00e9cessaire d&rsquo;installer la derni\u00e8re version de Python \u00e0 partir du site officiel. Dans la documentation de Power BI, Microsoft recommande d&rsquo;\u00e9viter les <strong>gestionnaires d&rsquo;environnement<\/strong> <strong>comme Anaconda<\/strong> pour \u00e9viter les probl\u00e8mes lors de l&rsquo;ex\u00e9cution des scripts.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Il est possible de contourner cette limitation pour utiliser un <strong>environnement personnalis\u00e9 sur Anaconda<\/strong> en activant l&rsquo;environnement \u00e0 partir de la <strong>ligne de commande<\/strong> avant d&rsquo;ouvrir Power BI Destkop depuis la ligne de commande \u00e9galement.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Si vous n&rsquo;\u00eates pas familier avec ces notions de <strong>programmation<\/strong>, il est pr\u00e9f\u00e9rable de s&rsquo;en tenir aux recommandations de Power BI et de t\u00e9l\u00e9charger Python depuis le site web sans utiliser les environnements customis\u00e9s.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Apr\u00e8s avoir install\u00e9 Python, vous devrez pr\u00e9ciser le chemin d&rsquo;acc\u00e8s au fichier sur Power BI Desktop. \u00c0 partir du ruban, choisissez <strong>\u00ab Fichier \u00bb<\/strong> puis <strong>\u00ab Options et param\u00e8tres \u00bb<\/strong> et ensuite <strong>\u00ab Options \u00bb<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dans la liste des options, cherchez \u00ab Scripting Python \u00bb. Il ne vous reste plus qu&rsquo;\u00e0 trouver le dossier contenant votre <strong>distribution Python<\/strong>, dans la liste qui comporte toutes les distributions Python install\u00e9es sur votre ordinateur.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Si toutefois vous souhaitez taper manuellement l&rsquo;itin\u00e9raire de fichiers, gardez en t\u00eate que seuls les chemins de fichier absolus sont pris en charge. Vous ne pouvez pas entrer un <strong>chemin de fichier relatif<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Apr\u00e8s avoir install\u00e9 et configur\u00e9 Python sur Power BI, vous pouvez utiliser les scripts de multiples fa\u00e7ons. Il est notamment possible de s&rsquo;en servir comme <strong>source de donn\u00e9es<\/strong> pour importer les nouvelles donn\u00e9es, pour enrichir une source de donn\u00e9es existante dans le Power Query Editor, ou pour <strong>visualiser les donn\u00e9es sur le canevas de rapport Power BI<\/strong>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a9dadb4 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"a9dadb4\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1594ff7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1594ff7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Python comme source de donn\u00e9es pour Power BI<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dc1ce49 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"dc1ce49\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Afin d&rsquo;utiliser Python comme source de donn\u00e9es pour Power BI, rendez-vous sur l&rsquo;onglet d&rsquo;accueil et choisissez l&rsquo;option <strong>\u00ab Obtenir des donn\u00e9es \u00bb<\/strong> pour afficher la liste compl\u00e8te des collections de donn\u00e9es.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Choisissez la cat\u00e9gorie \u00ab autres \u00bb et cherchez \u00ab script Python \u00bb dans la liste. Vous pouvez \u00e0 pr\u00e9sent \u00e9crire un script Python pour <strong>importer un ensemble de donn\u00e9es<\/strong>. Une bo\u00eete de dialogue s&rsquo;affiche \u00e0 l&rsquo;\u00e9cran pour demander d&rsquo;entrer votre code Python.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Rappelons que Power BI ne permet d&rsquo;importer que des DataFrames Pandas. Il est donc n\u00e9cessaire de convertir l&rsquo;ensemble de donn\u00e9es en utilisant <strong>\u00ab pd.DataFrame \u00bb<\/strong> en premier lieu.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Cette fonctionnalit\u00e9 est tr\u00e8s utile pour connecter une source de donn\u00e9es n&rsquo;\u00e9tant pas prise en charge par Power BI par d\u00e9faut. Elle est \u00e9galement pratique pour les ensembles de donn\u00e9es n\u00e9cessitant de nombreuses <strong>transformations avant l&rsquo;importation<\/strong>, par exemple \u00e0 partir d&rsquo;une API.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Cette m\u00e9thode permet de cr\u00e9er des data frames complexes en utilisant Python et de les importer dans Power BI. Vous pouvez aussi effectuer des manipulations de donn\u00e9es en utilisant la biblioth\u00e8que Pandas, puis importer le <strong>dataset<\/strong> <strong>final<\/strong> dans Power BI pour cr\u00e9er des visualisations.<\/span><\/p><p>D\u00e8s lors, l&rsquo;utilisation de Power BI devient beaucoup plus simple pour les <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/metier-data-scientist\"><span style=\"text-decoration: underline; font-weight: normal;\">Data Scientists<\/span><\/a> et <a style=\"font-weight: 400;\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/analyste-de-donnees-de-quoi-sagit-il\"><span style=\"text-decoration: underline;\">Data Analysts<\/span><\/a> d\u00e9j\u00e0 habitu\u00e9s \u00e0 la manipulation de donn\u00e9es en langage Python.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-99685fa elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"99685fa\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"480\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/python-powerbi-data-science4.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-169629\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/python-powerbi-data-science4.jpg 903w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/python-powerbi-data-science4-300x180.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/python-powerbi-data-science4-768x461.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1d55a8d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1d55a8d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5170162 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5170162\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Python pour le partitionnement en k-moyennes sur Power BI<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0ae10db elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0ae10db\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Le partitionnement en k-moyennes ou <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/algorithme-des-k-means\"><span style=\"text-decoration: underline; font-weight: normal;\">k-means clustering<\/span><\/a> est une technique de Machine Learning permettant de trouver des groupes de points de donn\u00e9es similaires entre eux : les clusters.<\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Cette technique est particuli\u00e8rement utile pour le <strong>marketing<\/strong> ou le <strong>service client<\/strong>, afin de mieux comprendre la client\u00e8le.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Il est tout \u00e0 fait possible d&rsquo;effectuer une <strong>analyse en cluster sur les donn\u00e9es<\/strong> sur Power BI sans utiliser Python. Toutefois, cette fonctionnalit\u00e9 native est limit\u00e9e puisque Power BI d\u00e9termine automatiquement en quel nombre de clusters <strong>d\u00e9composer les donn\u00e9es<\/strong> et ne permet pas de changement.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Utiliser Python permet de rem\u00e9dier \u00e0 ce probl\u00e8me, puisque vous pouvez \u00e9crire votre script en toute libert\u00e9 pour r\u00e9pondre \u00e0 vos besoins sp\u00e9cifiques.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c0 partir du Power Query Editor, choisissez l&rsquo;onglet <strong>\u00ab Transformer \u00bb<\/strong> puis <strong>\u00ab Ex\u00e9cuter un script Python \u00bb<\/strong>. La bo\u00eete de dialogue qui s&rsquo;affiche est la m\u00eame que lors de l&rsquo;importation d&rsquo;un ensemble de donn\u00e9es, mais un emplacement <strong>\u00ab dataset \u00bb<\/strong> est d\u00e9di\u00e9 \u00e0 l&rsquo;ensemble de donn\u00e9es actuel.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En choisissant \u00ab OK \u00bb, vous pouvez <strong>importer un tableau<\/strong> r\u00e9duit. Vous devez \u00e9tendre la colonne <strong>\u00ab Valeur \u00bb<\/strong> et choisir les colonnes que vous voulez inclure dans la requ\u00eate.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">S\u00e9lectionnez toutes les colonnes, dont la colonne \u00ab Cluster \u00bb qui vient d&rsquo;\u00eatre cr\u00e9\u00e9e \u00e0 partir du script. Assurez-vous de d\u00e9cocher la case <strong>\u00ab Utiliser le nom d&rsquo;origine de la colonne comme pr\u00e9fixe \u00bb<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Votre <strong>ensemble de donn\u00e9es<\/strong> contient toutes les colonnes d&rsquo;origine, et une colonne additionnelle indiquant \u00e0 quel cluster chaque ligne de donn\u00e9es est assign\u00e9e.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f2d4dab e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f2d4dab\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6ee716c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6ee716c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Le calcul statistique en Python sur Power BI<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9413c0d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9413c0d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Par d\u00e9faut, cr\u00e9er une matrice de corr\u00e9lation n&rsquo;est pas une t\u00e2che ais\u00e9e sur Power BI. Pourtant, une <strong>heatmap de matrice de corr\u00e9lation<\/strong> fait partie int\u00e9grante d&rsquo;un rapport d&rsquo;analyse de donn\u00e9es.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour cr\u00e9er une heatmap de matrice de corr\u00e9lation sur Power BI, vous pouvez utiliser la <strong>fonction de corr\u00e9lation<\/strong> de Python. Cette carte de chaleur sera affich\u00e9e dans la section Rapport de Power BI.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Rendez-vous dans la section Rapport de Power BI, et cliquez sur le <strong>visuel Python<\/strong> repr\u00e9sent\u00e9 par le symbole <strong>\u00ab Py \u00bb<\/strong> sous la section <strong>Visualizations<\/strong>. Un visuel Python vide appara\u00eet sur la gauche et un \u00e9diteur de script s&rsquo;ouvre en bas de l&rsquo;\u00e9cran. Vous pouvez donc cr\u00e9er des visualisations sur Power BI en utilisant des scripts Python.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Afin d&rsquo;illustrer la heatmap de corr\u00e9lation, entrez toutes les <strong>variables continues<\/strong> dans le champ Valeurs. C&rsquo;est une \u00e9tape essentielle, car Power BI ne prendra en compte que les variables indiqu\u00e9es pour la visualisation.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Il suffit ensuite d&rsquo;\u00e9crire quelques lignes de code en Python pour cr\u00e9er une carte de chaleur de <strong>matrice de corr\u00e9lation<\/strong> \u00e0 l&rsquo;aide du package seaborn. Enfin, cliquez sur le bouton <strong>\u00ab Ex\u00e9cuter le Script \u00bb<\/strong> pour produire la heatmap.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-23ebebe elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"23ebebe\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"450\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/python-powerbi-data-science5.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-169631\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/python-powerbi-data-science5.jpg 875w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/python-powerbi-data-science5-300x169.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/python-powerbi-data-science5-768x432.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1e614d5 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1e614d5\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-59391b6 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"59391b6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Comment apprendre \u00e0 utiliser Python et Power BI ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a85dd04 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a85dd04\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Nous n&rsquo;avons explor\u00e9 qu&rsquo;une infime partie des possibilit\u00e9s offertes par Python sur Power BI. Afin d&rsquo;apprendre \u00e0 ma\u00eetriser totalement ces outils, vous pouvez <strong>choisir DataScientest.<\/strong><\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nos <strong>formations Data Analyst et Data Management<\/strong> comportent un module d&rsquo;initiation \u00e0 la programmation en Python, et un <strong>module Business Intelligence centr\u00e9 sur Power BI<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En suivant ces cursus, vous apprendrez aussi l&rsquo;analyse de donn\u00e9es, le <strong>Machine Learning<\/strong>, la <strong>DataViz<\/strong> ou la manipulation de bases de donn\u00e9es. \u00c0 la fin du parcours, vous aurez toutes les comp\u00e9tences requises pour devenir Data Analyst ou Data Manager.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ces formations s&rsquo;effectuent enti\u00e8rement \u00e0 distance, alliant <strong>apprentissage en ligne<\/strong> sur notre <strong>plateforme coach\u00e9e<\/strong> et <strong>Masterclass<\/strong>. Vous pouvez choisir entre un <strong>BootCamp<\/strong> intensif ou une <strong>formation continue<\/strong> selon vos pr\u00e9f\u00e9rences.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nous proposons aussi un cursus expert enti\u00e8rement d\u00e9di\u00e9 \u00e0 Power BI. Cette formation d&rsquo;une dur\u00e9e de <strong>3 \u00e0 5 jours<\/strong> couvre notamment Power Query, le langage DAX, la Data Visualization et la gestion des espaces de travail.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c0 la fin de ce programme, vous pourrez passer l&rsquo;examen pour obtenir une <strong>certification officielle Microsoft Power BI<\/strong>. Vous serez fin pr\u00eat \u00e0 utiliser ces outils en entreprise.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Toutes nos formations sont \u00e9ligibles au Compte Personnel de Formation pour le financement, et les demandeurs d&#8217;emploi peuvent aussi b\u00e9n\u00e9ficier d&rsquo;un <strong>financement int\u00e9gral par P\u00f4le Emploi<\/strong>. N&rsquo;attendez plus et d\u00e9couvrez les formations DataScientest !<\/span><\/p><p>Vous savez tout sur Power BI et Python. Pour plus d&rsquo;informations, d\u00e9couvrez <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/power-bi\"><span style=\"text-decoration: underline; font-weight: normal;\">notre dossier complet sur Power BI<\/span><\/a> et <a style=\"font-weight: 400;\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/python-tout-savoir\"><span style=\"text-decoration: underline;\">notre dossier complet sur le langage Python<\/span><\/a>.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-155cb2d elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"155cb2d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-data-analyst\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">D\u00e9couvrir la formation Data Analyst<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0e27a52 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"0e27a52\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f3e2914 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"f3e2914\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Peut-on utiliser Python \u00e0 la place du langage DAX ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Le langage DAX ou Data Analysis Expressions permet de cr\u00e9er diff\u00e9rentes mesures et de manipuler les donn\u00e9es sur Power BI. Pour tous les \u00e9l\u00e9ments n'ayant pas besoin d'\u00eatre g\u00e9n\u00e9r\u00e9s dynamiquement, il existe de nombreuses alternatives. Vous pouvez notamment ajouter de nouvelles colonnes \u00e0 un tableau de bord en utilisant Python.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Quels sont les pr\u00e9requis pour utiliser Python sur Power BI ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Plusieurs \u00e9l\u00e9ments sont pr\u00e9-requis pour utiliser Python sur Power BI. Vous devez installer le runtime Python sur lequel les scripts sont ex\u00e9cut\u00e9s, et les biblioth\u00e8ques Pandas, Matplotlib et Seaborn. Il est \u00e9galement possible d'utiliser l'\u00e9diteur de code Visual Studio Code pour \u00e9crire les scripts Python plus efficacement, mais il s'agit d'une option. Vous pouvez aussi \u00e9crire les scripts Python depuis l'\u00e9diteur de script de Power BI.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Comment apprendre \u00e0 utiliser Python et Power BI ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Nous n'avons explor\u00e9 qu'une infime partie des possibilit\u00e9s offertes par Python sur Power BI. Afin d'apprendre \u00e0 ma\u00eetriser totalement ces outils, vous pouvez choisir DataScientest. Nos formations Data Analyst et Data Management comportent un module d'initiation \u00e0 la programmation en Python, et un module Business Intelligence centr\u00e9 sur Power BI.\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Python peut \u00eatre int\u00e9gr\u00e9 \u00e0 Power BI pour d\u00e9multiplier les capacit\u00e9s de Data Science de la plateforme de Business Intelligence de Microsoft. D\u00e9couvrez comment combiner ces Python et Power BI, quelles sont les possibilit\u00e9s offertes et comment suivre une formation pour apprendre \u00e0 les ma\u00eetriser. 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