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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
客戶評論 (2)
一切都很完美
Florin Vrincianu
課程 - Python Programming Fundamentals
機器翻譯
與內容相關的實踐練習確實有助於更好地理解每個主題。此外,以講座開始課程並繼續進行實踐練習的方式很好,有助於將練習與之前介紹的講座內容聯繫起來。
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
課程 - Introduction to Data Science and AI using Python
機器翻譯