Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Configurarea Mediului de Automatizare în Afaceri
- Configurarea Python 3.12+ pentru fluxurile de lucru de automatizare în afaceri
- Gestionarea dependențelor cu pip și medii virtuale
- Instalarea și prezentarea generală a bibliotecilor cheie: pandas, openpyxl, xlwings, requests, schedule
- Structurarea proiectelor Python pentru scripturi de afaceri ușor de întreținut
Integrarea Excel și Automatizarea Foilor de Calcul
- Citirea și scrierea fișierelor Excel cu openpyxl
- Formatarea celulelor, adăugarea de formule și crearea de grafice programatic
- Utilizarea xlwings pentru interacțiune în timp real cu Excel și înlocuirea macro-urilor
- Integrarea pandas cu Excel pentru importul și exportul de date la scară largă
- Automatizarea generării de rapoarte cu multiple foi și popularea șabloanelor
Construirea Sistemelor Automate de Cote și Obiective
- Modelarea teritoriilor de vânzări, cotelor și obiectivelor de performanță în Python
- Calculul realizării, varianței și prognozării folosind pandas
- Generarea matricelor de atribuire a cotelor și distribuirea lor prin Excel
- Construirea de tablouri de bord și rapoarte de sinteză pentru conducerea vânzărilor
- Validarea integrității datelor de cote și gestionarea cazurilor speciale
Optimizarea Analizei Datelor
- Încărcarea eficientă a datelor și gestionarea memoriei cu pandas
- Operații vectorizate și evitarea procesării iterative rând cu rând
- Utilizarea NumPy pentru optimizarea numerică și agregare
- Agregarea și pivotarea datelor de afaceri pentru informații acționabile
- Conectarea la baze de date și API-uri pentru extragerea de date live
Procesarea Avansată a Șirurilor și Regex pentru Date de Afaceri
- Potrivirea modelelor și extragerea datelor cu expresii regulate
- Curățarea și standardizarea datelor text de afaceri (nume, adrese, identificatori)
- Validarea formatelor precum emailuri, numere de telefon și coduri de factură
- Aplicarea regex pe fișiere de jurnal și documente de afaceri nestructurate
Automatizarea Fișierelor și Documentelor
- Procesarea datelor CSV și JSON pentru fluxuri de lucru ETL și raportare
- Citirea și extragerea datelor din PDF-uri pentru procesarea facturilor și a declarațiilor
- Automatizarea generării documentelor Word pentru contracte și propuneri
- Organizarea, redenumirea și arhivarea fișierelor pe baza regulilor de afaceri
Extragerea Datelor Web pentru Inteligența de Afaceri
- Preluarea și parsarea conținutului HTML cu requests și BeautifulSoup
- Extragerea datelor de prețuri, concurenți și piață din surse publice
- Gestionarea paginării, autentificării și limitelor de rată API
- Stocarea datelor extrase în formate structurate pentru analize ulterioare
Automatizarea Rapoartelor și Comunicării
- Generarea de rapoarte HTML și Excel formatate din rezultatele analizei
- Trimiterea automată a emailurilor cu atașamente folosind SMTP
- Crearea de rapoarte de sinteză programate pentru părțile interesate
- Modelarea conținutului dinamic pe baza logicii de afaceri și a pragurilor
Programarea și Orchestrarea Proceselor de Afaceri
- Automatizarea execuției scripturilor cu schedule și cron
- Înlănțuirea sarcinilor dependente în fluxuri de lucru de la un capăt la altul
- Gestionarea jurnalelor de execuție și a directoarelor de ieșire
- Gestionarea erorilor și strategii de reîncercare pentru automatizarea în producție
Depanarea, Testarea și Optimizarea Performanței
- Utilizarea instrumentelor de depanare Python pentru a urmări eșecurile de automatizare
- Scrierea de aserții și teste unitare pentru componentele logice de afaceri
- Profilarea performanței scripturilor și identificarea punctelor de blocaj
- Bune practici pentru scrierea de cod de automatizare fiabil și ușor de întreținut
Proiect Final: Flux de Lucru de Automatizare de la Un Capăt la Altul
- Proiectarea unui pipeline complet de automatizare de la date brute la raport final
- Integrarea Excel, pandas, email și programare într-un singur proiect
- Aplicarea logicii de cote, analizei datelor și generării de rapoarte într-un scenariu real
- Revizuire, feedback și pași următori pentru dezvoltarea continuă a automatizării
Cerințe
- Cunoașterea elementelor de bază ale Python, inclusiv variabile, bucle, funcții și structuri de date de bază.
- Experiență în lucrul cu manipularea fișierelor și manipularea de bază a datelor în Python.
- Familiaritate cu conceptele de foi de calcul și fluxuri de lucru de bază de raportare în afaceri.
Public țintă
- Analiști de afaceri și profesioniști din operații cu abilități intermediare în Python.
- Analiști de date care doresc să automatizeze raportarea și fluxurile de lucru de integrare Excel.
- Echipe de operații de vânzări care doresc să construiască și să gestioneze sisteme de cote programatic.
- Profesioniști responsabili de optimizarea sarcinilor repetitive de analiză și raportare a datelor.
21 Ore
Mărturii (3)
Exercițiile practice legate de conținut ajută cu adevărat la înțelegerea mai profundă a fiecărui subiect. De asemenea, stilul de a începe cursul cu o prezentare teoretică și de a continua cu exerciții practice este bun și util pentru a lega conținutul de ce s-a prezentat anterior.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Curs - Introduction to Data Science and AI using Python
Tradus de catre o masina
Formatorul a fost foarte disponibil pentru a răspunde la toate tipurile de întrebări pe care le-am avut.
Caterina - Stamtech
Curs - Developing APIs with Python and FastAPI
Tradus de catre o masina
Cunoștințe interesante
Gabriel - MINDEF
Curs - Machine Learning with Python – 4 Days
Tradus de catre o masina
