Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Nastavení prostředí pro obchodní automatizaci
- Konfigurace Pythonu 3.12+ pro pracovní postupy obchodní automatizace.
- Správa závislostí pomocí pip a virtuálních prostředí.
- Instalace a přehled klíčových knihoven: pandas, openpyxl, xlwings, requests, schedule.
- Strukturování projektů v Pythonu pro udržitelné obchodní skripty.
Integrace s Excelem a automatizace sešitů
- Čtení a zápis souborů Excelu pomocí openpyxl.
- Formátování buněk, přidávání vzorců a vytváření grafů programově.
- Použití xlwings pro interakci s Excelem v reálném čase a náhradu makro.
- Integrace pandas s Excelem pro hromadný import a export dat.
- Automatizace generování reportů z více listů a vyplňování šablon.
Vytváření automatizovaných systémů kvót a cílů
- Modelování prodejních teritorií, kvót a výkonových cílů v Pythonu.
- Výpočet dosažení, odchylek a forecasting pomocí pandas.
- Generování matic pro přiřazení kvót a jejich distribuce prostřednictvím Exceli.
- Vytváření přehledů a shrnujících reportů pro obchodní vedení.
- Ověřování integrity dat kvót a řešení okrajových případů.
Optimalizace datové analýzy
- Efektivní načítání dat a správa paměti s pandas.
- Vektorizované operace a vyhýbání se iterativnímu zpracování po řádcích.
- Použití NumPy pro numerickou optimalizaci a agregaci.
- Agregace a pivoting obchodních dat pro získatelné poznatky.
- Připojení k databázím a API pro live získávání dat.
Pokročilé zpracování řetězců a regulární výrazy pro obchodní data
- Shoda vzorů a extrakce dat s regulárními výrazy.
- Čištění a standardizace obchodních textových dat (jména, adresy, identifikátory).
- Ověřování formátů, jako jsou e-maily, telefonní čísla a fakturační kódy.
- Použití regulárních výrazů na logovací soubory a nestrukturované obchodní dokumenty.
Automatizace souborů a dokumentů
- Zpracování dat CSV a JSON pro ETL a reportovací pipeline.
- Čtení a extrakce dat z PDF pro zpracování faktur a výpisů.
- Automatizace generování dokumentů Wordu pro smlouvy a nabídky.
- Organizace, přejmenovávání a archivace souborů na základě obchodních pravidel.
Extrakce webových dat pro business intelligence
- Získávání a parsování HTML obsahu pomocí requests a BeautifulSoup.
- Extrakce cen, konkurenčních a tržních dat z veřejných zdrojů.
- Zvládání paginace, ověřování a limitů rychlosti API.
- Ukládání scrapeovaných dat do strukturovaných formátů pro downstream analýzu.
Automatizace reportů a komunikace
- Generování formátovaných HTML a Excel reportů z výsledků analýzy.
- Odesílání automatizovaných e-mailů s přílohami pomocí SMTP.
- Vytváření naplánovaných shrnujících reportů pro stakeholdery.
- Templatování dynamického obsahu na základě obchodní logiky a prahových hodnot.
Naplánování a koordinace obchodních procesů
- Automatizace spouštění skriptů pomocí schedule a cron.
- Vazba závislých úkolů do end-to-end pracovních postupů.
- Správa logů provedení a výstupních adresářů.
- Řízení chyb a strategie opakování pro produkční automatizaci.
Ladění, testování a ladění výkonu
- Použití nástrojů pro ladění Pythonu k trasování selhání automatizace.
- Psaní asercí a jednotkových testů pro komponenty obchodní logiky.
- Profilování výkonu skriptů a identifikování úzkých hrdel.
- Nejlepší postupy pro psání spolehlivého a udržitelného automatizačního kódu.
Capstone: End-to-end pracovní postup obchodní automatizace
- Navrhování kompletní automatizační pipeline od surových dat po finální report.
- Integrace Exceli, pandas, e-mailu a plánování v jednom projektu.
- Aplikace logiky kvót, datové analýzy a generování reportů na reálný scénář.
- Přehled, zpětná vazba a další kroky pro pokračující vývoj automatizace.
Požadavky
- Pochopení základů Pythonu včetně proměnných, cyklů, funkcí a základních datových struktur.
- Zkušenosti s prací se soubory a základní manipulací s daty v Pythonu.
- Znalost konceptů tabulkových procesorů a základních pracovních postupů obchodního reportování.
Cílová skupina
- Obchodní analytici a provozní specialisté s pokročilými znalostmi Pythonu.
- Datoví analytici, kteří chtějí automatizovat reportování a integraci s Excelem.
- Obchodní týmy hledající způsob, jak programově budovat a spravovat systémy kvót.
- Profesionálové zodpovědní za optimalizaci opakujících se úkolů analýzy dat a reportování.
21 Hodiny
Reference (2)
Praktické cvičení související s obsahem skutečně pomáhají lépe pochopit každý téma. Navíc, styl začínání hodiny přednáškou a pokračování praktickým cvičením je dobrý a užitečný pro propojení s přednáškou prezentovanou dříve.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Kurz - Introduction to Data Science and AI using Python
Přeloženo strojem
Příklady a cvičení dokonale přizpůsobené našemu oboru
Luc - CS Group
Kurz - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Přeloženo strojem
