培訓安排：2021年7月12-14日北京
培訓費用：6800元/人（含培訓費、場地費、考試證書費、資料費、學習期間午餐），食宿可統一安排，費用自理。
課程概述：
如何利用Python將大量的重復工作自動化?如何利用Python提高100倍的工作效率？如何將Python應用到工作中？如何利用Python進行大量的數據分析？相信不管是你是在職大學生，還是初入職場的小白學員，或者是職場老練的Excel重度使用者，或者是對python癡迷，學習本課程都會有所收獲。
課程亮點：
1. 理論與實踐結合，案例驅動式教學，學習針對性強；
2. 以能力提升為學習目標，學習路徑清晰；
3. 講師具備多年的Python辦公自動化運用經驗，課程內容實踐性強，拒絕枯燥的理論知識。
學習收獲：
1. 能力提升！100倍工作效率的提升
(1) 具備使用Python完成Excel自動化處理的能力，提升100倍工作效率；
(2) 具備使用Python完成Windows磁盤文件的自動化處理的能力；
(3) 具備使用Python完成郵件自動化處理的能力提升；
(4) 具備使用Python完成數據分析的能力，能夠處理大量的數據。
2. 知識收獲！收獲完整的Python自動化處理與數據分析學習路徑
(1) 掌握Python的基礎知識，熟悉Python的語法；
(2) 掌握Python自動化辦公相關的庫，包括Xlwings等；
(3) 掌握Python數據分析的基本方法與庫，包括Pandas等。
預備知識：
掌握Python基本語法。
課程大綱：
第一天上午
八方來源：炙手可熱的Python
1、辦公與數據分析常遇到的問題
◇ 辦公環境中常常遇到的一些問題：重復操作文件，無法處理海量文件、圖片等
◇ Excel數據分析遇到的一些問題：處理速度慢，自動化程度低
◇ 郵件內容處理重復勞動大
2、認識Python
◇ 什么是Python
◇ 編程思維的構建
◇ Python的主要應用場景
◇ Python的語法
演練：Python 環境安裝
演練：Python語法快速預覽
3、Python入門實戰演練
◇ 什么是包
◇ 什么是函數
◇ 什么是函數的思維
演練：財務數據處理
演練：工資收入數據處理
第一天下午
厲兵秣馬: 自動化辦公基礎 - 使用Python處理Excel
1、 自動化辦公的需求
◇ 什么是自動化辦公
◇ 為什么需要自動化辦公
◇ 如何開展自動化辦公
商業問題：行政部門如何處理海量的員工報銷單
商業問題：財務部門如何歸檔員工的證件照
2、 將Python用于自動化辦公
◇ Python自動化辦公相關的庫:os, xlwt等
◇ Python自動化辦公庫安裝
案例：人力部門使用Python完成海量簡歷處理
案例：財務部門使用Python完成基礎數據整理工作
3、 Python處理Excel數據
◇ 獲取excel工作簿與工作表
◇ 寫入Excel數據與行高列寬設置
◇ 追加數據到表格
◇ 合并單元格與設置樣式
演練：100倍效率提升 - 中信銀行信用卡中心企業運營信用卡購買商品交易明細數據自動化處理
項目介紹: 信用卡中心企業白金VIP運營部門每年都需要提交白金VIP客戶商品交易記錄清單，以呈現白金VIP全年的商品購買情況，進而有助于后續的營銷策略制定與用戶關懷業務的開展。對于提交的商品交易記錄清單，要求按日期來匯總，每日只要有VIP的商品購買，就會產生一份交易記錄清單。作為運營部門的分析師，我們從開發部門的數據庫中導出的是一份全年交易記錄的Excel表，總表包含數百條出貨記錄。假設一年有200天VIP都購買過用戶，那按照常規的方法，需要從總表中復制每天的交易記錄，然后粘貼到每日交易清單里面，重復200次。效率低下不說，還容易出錯。下面我們就讓Python來代勞，一次寫碼，終身受益！
第二天上午
千錘百煉: 自動化辦公進階 - 使用Python對Excel工作表批處理操作
4、 Xlwings與Excel批處理操作
◇ 對多個工作簿中的工作表分別進行分類匯總
◇ 使用方差分析對比數據的差異
◇ 導入并調用Python自定義函數
◇ VBA代碼和Python代碼的混合使用
演練：重復勞動的噩夢破碎者 - Excel自動化批處理實現
項目介紹: 在工作中經常碰到Excel有一些重復的工作，例如集團要把下屬分公司提交的文件批量重命名，每個工作表的數據不同，需要處理的業務和計算的公式都相同。采用Python的函數吧具體業務封裝起來，然后讓Excel去調用Python的庫或者VBA引入Py模塊，這樣操作，簡單、方便、快捷，且不需要特殊的操作平臺，一起來看看吧。
第二天下午
千錘百煉: 自動化辦公進階 - 使用Python處理郵件
5、 Python處理郵件數據
◇ 獲取郵件數據，讀取郵件內容
◇ 添加段落，添加標題，添加內容
◇ 格式化內容
◇ 添加水印
演練：自動化審核工作的核心戰力 - 人力部門自動郵件審核
項目介紹: 聯想人力部門每天都要發送大量的郵件與接受大量的郵件，由于聯想是一個國際型的大企業，需要對郵件內容進行審核，該工作量巨大，但是又不得不做。作為HR部門的工作人員，我們希望開發一個郵件內容合規性檢測程序，來降低我們每天的重復勞動。下面我們就讓Python來代勞，一次寫碼，終身受益！
第三天上午
更進一步: 使用Python完成數據分析工作
1、 數據分析入門
講解統計分析基礎，包括統計學基本概念，假設檢驗，置信區間等基礎，并結合數據案例說明其使用場景和運用方法。介紹數據分析流程和常見分析思路，并結合案例進行講解。
商業問題：營銷費用會營銷銷售額么？影響進程大么
商業問題：哪些因素才是影響效率的關鍵因素
2、 數據分析思維的培養
◇ 什么是數據思維
◇ 如何提升自己的數據思維
◇ 如何驅動數據思維
案例：市場線下活動真的有效么
案例：中小企業與大企業真的有區別么
案例：學生參加補習班真的有用么
3、 Python數據分析入門
◇ Python數據工具包：Pandas，Numpy等
◇ Python數據分析工具與Excel的對比
◇ Python數據分析工具的使用流程
演練：Excel的繼承者Python - 財務部門自動化數據分析程序
項目介紹: 聯想財務部門每天都需要完成大量數據分析工作，過去我們使用的是Excel完成數據分析工作。優點很多，但是缺點同樣存在。最近我們遇到一個棘手的問題，老板需要一個統計報表，但是報表數據散落在多個不同的Excel中，進行整合分析的難度較大，為此我們希望編寫一個Python程序，完成數據分析任務。Go!Go!Go!
第三天下午
面向未來: Python數據分析進階 演練：存量之爭 - 信用卡白金用戶分析
項目介紹: 信用卡市場經過幾年的快速增長，早已從增量市場進入存量之爭。中高端優質客群是各行爭先搶奪的客戶，掌握客戶的用卡行為有助于我們更好的做好中高端客戶的經營和維護。在本項目中，我們將以白金卡的數據為例，利用Python對數據的多個維度進行分析，最終輸出分析報告，以支持市場部同事。
項目拆解:
本項目中，我們的核心目標是通過完成每個任務，快速的了解在中高端客戶用卡行為分析中經常面對的業務場景以及必備的Python數據分析技能，同時掌握Python數據分析的復雜查詢方法。
任務1：中高端客戶用卡行為數據理解
在本任務中，我們主要的目標是熟悉中高端客戶用卡行為的數據結構，為后續分析打下一個鋪墊。
任務2：分析白金卡隨時間的走勢圖
在本任務中，我們主要是分析存量白金卡每個月消費金額走勢以及用戶數量走勢。
任務3：存量有效白金卡的客戶畫像：年齡、學歷、行業、族群、分期屬性
在本任務中，我們主要是根據客戶表，分析有效白金卡的客戶畫像。從多個維度了解與熟悉客戶，為后續營銷做出準備。
經驗總結與考核
授課專家：
劉老師：金牌講師，十幾年軟件研發經驗，8年企業培訓經驗，對Java、Python、區塊鏈等技術領域有獨特的研究，精通J2EE企業級開發技術。Java方向：設計模式、Spring MVC、MyBatis、Spring、StringBoot、WebService、CXF并且對Java源碼有深入研究。Python方向：Python、OOP、Mongodb、Django、Scrapy爬蟲技術、基于Scikit-Learn機器學習框，Tensorflow深度學習框架、人臉識別技術。
錢老師：資深數據思維教練。2010年畢業以后加入阿里巴巴，任職數據平臺開發、資深架構等職位，負責阿里基礎數據平臺的開發與運維工作，先后參與過阿里彩票、淘寶推薦、一淘、阿里云、數據魔方等多個內部項目的開發與產品設計工作。在工作期間創立了某科技公司，公司主要業務方向為圖像廣告服務，具體應用領域為新浪微博提供基于用戶圖像的識別與廣告服務，是國內率先將深度學習技術應用在圖像廣告領域：實現了以圖搜圖，以圖搜物，無痛廣告植入的企業。后續公司被新浪微博收購。2014年加入聯想，負責聯想電商數據平臺架構產品設計，涉及推薦系統、CRM系統、精準營銷系統、用戶畫像、流量監測平臺等產品，實現了聯想電商平臺的數據化運營。2016年4月，加入博彥科技，任職大數據事業部副總裁，負責公司全球大數據數據業務建設，技術研發等。專門負責對與金融行業大數據應用產品建設，包括金融企業風險畫像識別系統，金融企業互聯網品牌建設監控系統，金融企業互聯網口碑分析與新品研發挖掘系統，金融行業下一代CRM系統，金融企業智能運維服務管理平臺等。2017年底，創立楚門智能科技有限公司，公司專注于為金融與電信行業提供圖像NLU、NLP方向的AI落地產品及提供解決方案，目前承接某銀行電商智能化改造，某銀行OCR服務平臺，某銀行金融欺詐挖掘分析平臺，清華大學醫療影像實驗室課題研究等，建設銀行人工智能咨詢項目，廣發銀行人工智能咨詢服務等。
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