Bądźmy w kontakcie

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

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Opinie uczestników (4)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie