Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Konfiguracja środowiska automatyzacji biznesowej
- Konfiguracja Pythona 3.12+ dla przepływów pracy automatyzacji biznesowej
- Zarządzanie zależnościami za pomocą pip i środowisk wirtualnych
- Instalacja i przegląd kluczowych bibliotek: pandas, openpyxl, xlwings, requests, schedule
- Strukturyzowanie projektów Pythona pod kątem utrzymywalnych skryptów biznesowych
Integracja z Excelem i automatyzacja skoroszytów
- Odczyt i zapis plików Excel za pomocą openpyxl
- Formatowanie komórek, dodawanie formuł i programowe tworzenie wykresów
- Użycie xlwings do interakcji z Excelem w czasie rzeczywistym i zastępowania makr
- Integracja pandas z Excelem do importu i eksportu danych na dużą skalę
- Automatyzacja generowania raportów wieloarkuszowych i wypełniania szablonów
Budowanie zautomatyzowanych systemów kwot i celów
- Modelowanie terytoriów sprzedaży, kwot i celów wydajnościowych w Pythonie
- Obliczanie osiągnięć, odchyleń i prognozowanie za pomocą pandas
- Generowanie macierzy przypisania kwot i dystrybucja ich za pomocą Excela
- Tworzenie pulpitów nawigacyjnych i raportów podsumowujących dla liderów sprzedaży
- Weryfikacja integralności danych kwotowych i obsługa przypadków brzegowych
Optymalizacja analizy danych
- Efektywne ładowanie danych i zarządzanie pamięcią za pomocą pandas
- Operacje wektorowe i unikanie iteracyjnego przetwarzania wiersz po wierszu
- Użycie NumPy do optymalizacji numerycznej i agregacji
- Agregowanie i przestawianie danych biznesowych w celu uzyskania wartościowych wniosków
- Łączenie się z bazami danych i API w celu pobierania danych na żywo
Zaawansowane przetwarzanie tekstu i wyrażenia regularne dla danych biznesowych
- Dopasowywanie wzorców i ekstrakcja danych za pomocą wyrażeń regularnych
- Czyszczenie i standaryzacja danych tekstowych biznesowych (nazwisk, adresów, identyfikatorów)
- Walidacja formatów, takich jak e-maile, numery telefonów i kody faktur
- Stosowanie wyrażeń regularnych do plików dziennika i niestrukturyzowanych dokumentów biznesowych
Automatyzacja plików i dokumentów
- Przetwarzanie danych CSV i JSON dla potoków ETL i raportowania
- Odczyt i ekstrakcja danych z plików PDF do przetwarzania faktur i wyciągów
- Automatyzacja generowania dokumentów Word dla umów i ofert
- Organizowanie, zmiana nazw i archiwizowanie plików na podstawie reguł biznesowych
Pobieranie danych z internetu dla analizy biznesowej
- Pobieranie i parsowanie treści HTML za pomocą requests i BeautifulSoup
- Ekstrakcja danych cenowych, konkurencyjnych i rynkowych z publicznych źródeł
- Obsługa paginacji, uwierzytelniania i limitów szybkości API
- Przechowywanie zeskrobywanych danych w strukturyzowanych formatach do dalszej analizy
Automatyzacja raportów i komunikacji
- Generowanie sformatowanych raportów HTML i Excel na podstawie wyników analizy
- Wysyłanie zautomatyzowanych e-maili z załącznikami za pomocą SMTP
- Tworzenie zaplanowanych raportów podsumowujących dla interesariuszy
- Tworzenie szablonów dynamicznych treści na podstawie logiki biznesowej i progów
Planowanie i koordynacja procesów biznesowych
- Automatyzacja wykonywania skryptów za pomocą schedule i cron
- Łączenie zależnych zadań w kompleksowe przepływy pracy
- Zarządzanie dziennikami wykonania i katalogami wyjściowymi
- Strategie obsługi błędów i ponawiania prób dla automatyzacji produkcyjnej
Debugowanie, testowanie i optymalizacja wydajności
- Użycie narzędzi do debugowania Pythona w celu śledzenia błędów automatyzacji
- Pisanie asercji i testów jednostkowych dla komponentów logiki biznesowej
- Profilowanie wydajności skryptów i identyfikacja wąskich gardeł
- Najlepsze praktyki pisania niezawodnego i utrzymywalnego kodu automatyzacji
Projekt końcowy: Kompleksowy przepływ pracy automatyzacji biznesowej
- Projektowanie kompleksowego potoku automatyzacji od surowych danych do finalnego raportu
- Integracja Excela, pandas, e-maili i planowania w jednym projekcie
- Zastosowanie logiki kwot, analizy danych i generowania raportów w rzeczywistym scenariuszu
- Przegląd, feedback i kolejne kroki w rozwoju automatyzacji
Wymagania
- Zrozumienie podstaw Pythona, w tym zmiennych, pętli, funkcji i podstawowych struktur danych.
- Doświadczenie w pracy z obsługą plików i podstawową manipulacją danych w Pythonie.
- Znajomość koncepcji arkuszy kalkulacyjnych i podstawowych przepływów pracy związanych z raportowaniem biznesowym.
Grupa docelowa
- Analitycy biznesowi i specjaliści ds. operacji ze średnio zaawansowaną znajomością Pythona.
- Analitycy danych, którzy chcą automatyzować raportowanie i przepływy pracy związane z integracją Excela.
- Zespoły ds. operacji sprzedaży, które chcą programowo budować i zarządzać systemami kwot.
- Profesjonaliści odpowiedzialni za optymalizację powtarzalnych zadań analizy danych i raportowania.
21 godzin
Opinie uczestników (4)
Całość szkolenia. Przygotowanie trenera, sposób komunikacji, przygotowane ćwiczenia. Wszystko top
Michal - AXAXL
Szkolenie - Testable Requirements - How to Write Good Acceptance Criteria?
Wiedza i doświadczenie prowadzącego
Piotr Besser - Volkswagen Financial Services Polska Sp. z o.o.
Szkolenie - Podstawy inżynierii wymagań i analizy
Przykłady/ćwiczenia doskonale dostosowane do naszej dziedziny
Luc - CS Group
Szkolenie - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Instruktor był bardzo dostępny, aby odpowiedzieć na wszystkie rodzaje pytań, które zadawałem.
Caterina - Stamtech
Szkolenie - Developing APIs with Python and FastAPI
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję