Szkolenie Automatyzacja zadań, praca z danymi
Poziom
ŚredniozaawansowanyCzas
40h / 5 dniTermin
IndywidualnieCena
IndywidualnieSzkolenie Automatyzacja zadań, praca z danymi
Python jest wszechstronnym językiem programowania, który stanowi doskonałe narzędzie do automatyzowania różnych zadań w Twoim przedsiębiorstwie. Może być używany do tworzenia skryptów, które automatyzują wiele czynności, takich jak wysyłanie wiadomości e-mail, przetwarzanie danych, generowanie raportów i wiele innych. Ponadto, Python pozwala na tworzenie aplikacji internetowych, które znacznie ułatwiają pracę w firmie. Python charakteryzuje się przyjaznym dla użytkownika interfejsem i umożliwia tworzenie skryptów, które są wystarczająco elastyczne, aby dopasować się do zmieniających się potrzeb firmy. Ponadto, Python oferuje szeroki wybór narzędzi, które wspierają automatyzację procesów biznesowych.
Dla kogo jest szkolenie z automatyzacji zadań, pracy z danymi?
Dla programistów, chcących rozszerzyć swoje kompetencje w obszarze automatyzacji zadań i pracy z danymi.
Dla tych, którzy chcą się nauczyć, jak wizualizować dane i przygotowywać piękne prezentacje danych.
Czego nauczysz się na szkoleniu z automatyzacji zadań, pracy z danymi?
- Zdobędziesz umiejętności wykorzystania Pythona do automatyzowania różnych zadań biznesowych, w tym tworzenia skryptów do wysyłania e-maili, przetwarzania danych i generowania raportów.
- Nauczysz się korzystać z narzędzi obliczeniowych i algorytmicznych Pythona, takich jak Pandas, NumPy i SciPy, do efektywnej pracy z danymi.
- Opanujesz analizę danych, metody działania i wykonywania funkcji na danych, w tym obsługę brakujących danych i procedury czyszczenia danych.
- Poznasz techniki wizualizacji danych z wykorzystaniem bibliotek matplotlib i seaborn, w tym sposoby prezentacji danych, eksportowania wyników i zapisywania wizualizacji.
- Zdobędziesz umiejętności związane z pracą z tekstem, datami oraz automatyzacją kodu w Pythonie, w tym obsługą ścieżek, katalogów, plików i różnych formatów danych, takich jak Excel czy PDF.
- Nauczysz się przygotowywać raporty i wizualizacje wyników, co jest kluczowe do prezentowania danych w atrakcyjny i czytelny sposób.
Program szkolenia
Narzędzia obliczeniowe i algorytmiczne (biblioteki Pandas, NumPy i SciPy)
- Pobieranie danych – źródła plikowe i bazowe, podstawy integracji z API
- Analiza i metody działania i wykonywania funkcji na danych – selekcja, filtrowanie, agregacje, transformacje
- Operacje na danych – praca z brakami – brakujące wartości, typy, wartości odstające, spójność danych
- Procedury czyszczenia danych – reguły jakości, walidacja, kontrola powtarzalności kroków
- Wbudowane narzędzia do wykonania typowych analiz – statystyki opisowe, grupowanie, tabele przestawne
Wizualizacja (biblioteki matplotlib, seaborn)
- Wizualizacja danych, sposoby prezentacji (matplotlib, seaborn) – dobór wykresów, czytelność, porównania, trendy
- Eksport wyników, zapisywanie wizualizacji – formaty, rozdzielczość, automatyzacja generowania wykresów
- Praca z tekstem – czyszczenie, ekstrakcja, dopasowania, przygotowanie danych tekstowych do analizy
- Praca z datami – parsowanie, strefy czasowe, agregacje po czasie, kalendarze i okresy raportowe
Automatyzowanie kodu w Pythonie:
- Obsługa ścieżek, katalogów – struktury projektu, przenośność uruchomień, konfiguracja środowiska
- Praca z plikami – odczyt/zapis, kodowania, strumienie, obsługa błędów i wyjątków
- Praca z raportami w excel, pdf-ami – import/eksport, arkusze, tabele, podstawy ekstrakcji danych
- Rozpakowywanie plików, szyfrowanie danych – archiwa, hasła, bezpieczne przechowywanie poświadczeń
- Praca na wielu plikach – przetwarzanie wsadowe, iteracje po katalogach, kontrola wersji danych wejściowych
- Przygotowywanie raportów, praca z Excelami – układ raportu, formatowanie, spójność danych i wyników
- Wizualizacja – wykresy w procesie raportowym, standardy prezentacji wyników
- Przygotowywanie raportów – szablony, parametryzacja, automatyczne generowanie zestawień
- Wizualizacje wyników – zestawy wykresów, podpisy, kontekst i interpretacja w raporcie
