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Python办公自动化与数据分析线上公开课

Python办公自动化与数据分析线上公开课

2022-05-14 09:00 至 2022-05-22 17:00

线上活动  

北京中公教育科技有限公司   

100人

报名截止

推荐会议:“新质生产力背景下公文写作及行政人员综合技能提升 暨文宣新闻稿件撰写与(AI)智能助力高质量提升” 高级培训班

发票类型:增值税普通发票 增值税普通发票

参会凭证:电子票 现场凭电话姓名参会

-会议内容-

课程背景

在学习、工作中,大家肯定会有很多的文件需要处理,但是呢?重复处理这些文件,却耗费着我们大量的时间与精力,导致对其他的工作热情降低、效率降低、完成的完美程度降低!那么到底如何做?才能让我们有更多的时间、精力去处理好这些工作呢?如何能够快速、自动化地处理这些重复的文件?如何提高我们的工作效率?

不管你是在校学生、职场小白、职场老练的Excel使用者或者其他需要处理大量表格和冗杂数据的相关人员,那么解决这个问题,都将变得有必要!

那就来学习本次课程吧,将Python自动化纳入自身工作技能,对大量的、重复的、耗废精力的工作内容说No!

课程亮点

1、精心的课程设计

以实际工作中遇到的问题为课程驱动,理论结合实践,针对从业者迫切需求出发!

以能力提升为学习目标,学习路径清晰!

具有多年的科研、开发、授课经验,课程内容实践性强,拒绝枯燥的理论知识!

2、丰富的课程资源包

全程授课录屏视频, 可用于参训人员后期反复观看!

授课过程中用到的所有代码 ,轻松把握知识跟上讲师授课进度!

课堂笔记、Python解释器、Python环境搭建安装包免费提供!

课程安排

5.14日

09:00-12:00    1. Python介绍

                       2. 安装Python及工作需要相关模块

                       3. Python文件操作

14:00-17:00    1. 自动化办公需求提出

                       2. 认识自动化办公

                       3. 批量读取、保存Excel工作文件或其他文本文件

                       4. 创建Eecel工作簿与工作表

                       5. Exce l格式设置

                       6. Python操作Excel

5.22日

09:00-12:00    1. 处理需求提出

                       2. 数据处理认识

                       3.数据处理操作(数据清洗、数据合并、数据指标统计、时间数据处理)

14:00-17:00    1. 数据可视化的必要性

                              2. 数据可视化操作

                              3.案例:销售数据分析

讲师介绍

党老师

中公企易学堂高级讲师

10多年软件开发与教学经验,曾担任软件工程师,项目经理。

主导并参与开发CTAIS(中国税收征管信息系统)、平安银行口袋银行(中后台)、国泰君安量化交易(alpha及高频)等多个应用系统。在大数据+人工智能相结合的行业落地方面沉淀颇多,尤其对算法在金融行业的使用有深刻理解。

授课风格:相声式授课,项目式教学,案例讲解深入浅出;技术点组织条理清晰,结合具体业务层层推进,使学员建立更加完整的知识结构。

课程收益

1能力提升!办公效率直线上升!

具备使用Python完成Excel自动化处理的能力,提升工作效率

具备使用Python完成Windows磁盘文件自动化处理的能力

具备使用Python完成邮件自动化处理的能力

具备使用Python完成数据分析的能力,能够处理大量的数据

2知识收获!收获完整的Python自动化处理与数据分析学习路径!

掌握Python的基础知识,熟悉Python的语法

掌握Python自动化办公相关的库,包括XIwings等

掌握Python数据分析的基本方法与库,包括Pandas等


-主办方介绍-

北京中公教育科技有限公司

-会议门票-

票种名称 价格 原价 票价说明
普通票 ¥588 ¥588 1、2天线上课程听课权限 2、2天线上课程内容录屏视频无期限限制免费回看 3、课后1个月免费线上问题答疑
会议标签:

Python 办公自动化

温馨提示
酒店与住宿: 异地参会客户请注意,为防止会议临时变动,建议您先与活动家客服确认参会信息,再安排出行与住宿事宜。
退款规则: 活动各项资源需提前采购,购票后不支持退款,可以换人参加。

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