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課程簡介

Python 數據任務基礎

  • 安裝 Python 並設置開發環境
  • 語言基礎:變量、數據類型、控制結構
  • 編寫並運行簡單的 Python 腳本

文件處理:CSV 和 Excel

  • 使用 csv 模塊和 Pandas 讀取和寫入 CSV 文件
  • 使用 openpyxl/xlrd 和 Pandas 處理 Excel 文件
  • 實踐練習:自動化文件轉換

Pandas 簡介

  • DataFrame 基礎:創建、索引、選擇和過濾
  • 聚合與分組操作
  • 常見清理操作:缺失值、重複值和類型轉換

Polars 簡介

  • Polars 概念及其與 Pandas 的性能對比
  • Polars 中的基本 DataFrame 操作
  • 用例示例:何時選擇 Polars 而非 Pandas

高級數據轉換(中級)

  • Pandas 中的複雜連接、窗口函數和透視操作
  • 使用 Polars 的高效數據處理模式
  • 操作鏈式調用與內存優化

使用 Python 進行流程自動化

  • 編寫腳本以自動化重複數據任務和 ETL 步驟
  • 使用操作系統調度程序或任務調度程序安排腳本
  • 日誌記錄、錯誤處理與通知

腳本打包與最佳實踐

  • 使用 PyInstaller 或類似工具創建可執行文件
  • 項目結構、虛擬環境與依賴管理
  • 版本控制基礎與工作流程文檔化

動手迷你項目

  • 端到端任務:讀取原始文件、清理和轉換數據、生成輸出
  • 自動化工作流程並將其打包爲可運行腳本或可執行文件
  • 基於同伴反饋的回顧與改進

總結與下一步

最低要求

  • 對編程概念有基本瞭解或願意學習
  • 熟悉使用命令行或終端安裝包
  • 有處理電子表格(CSV/Excel)的經驗

受衆

  • 自動化數據任務的數據分析師和運營人員
  • 尋求輕量級 ETL 腳本的分析工程師
  • 對基於 Python 的實用數據工作流程感興趣的專業人士
 14 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (2)

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