培训安排：2021年7月12-14日北京
培训费用：6800元/人（含培训费、场地费、考试证书费、资料费、学习期间午餐），食宿可统一安排，费用自理。
课程概述：
如何利用Python将大量的重复工作自动化?如何利用Python提高100倍的工作效率？如何将Python应用到工作中？如何利用Python进行大量的数据分析？相信不管是你是在职大学生，还是初入职场的小白学员，或者是职场老练的Excel重度使用者，或者是对python痴迷，学习本课程都会有所收获。
课程亮点：
1. 理论与实践结合，案例驱动式教学，学习针对性强；
2. 以能力提升为学习目标，学习路径清晰；
3. 讲师具备多年的Python办公自动化运用经验，课程内容实践性强，拒绝枯燥的理论知识。
学习收获：
1. 能力提升！100倍工作效率的提升
(1) 具备使用Python完成Excel自动化处理的能力，提升100倍工作效率；
(2) 具备使用Python完成Windows磁盘文件的自动化处理的能力；
(3) 具备使用Python完成邮件自动化处理的能力提升；
(4) 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
(1) 掌握Python的基础知识，熟悉Python的语法；
(2) 掌握Python自动化办公相关的库，包括Xlwings等；
(3) 掌握Python数据分析的基本方法与库，包括Pandas等。
预备知识：
掌握Python基本语法。
课程大纲：
第一天上午
八方来源：炙手可热的Python
1、办公与数据分析常遇到的问题
◇ 办公环境中常常遇到的一些问题：重复操作文件，无法处理海量文件、图片等
◇ Excel数据分析遇到的一些问题：处理速度慢，自动化程度低
◇ 邮件内容处理重复劳动大
2、认识Python
◇ 什么是Python
◇ 编程思维的构建
◇ Python的主要应用场景
◇ Python的语法
演练：Python 环境安装
演练：Python语法快速预览
3、Python入门实战演练
◇ 什么是包
◇ 什么是函数
◇ 什么是函数的思维
演练：财务数据处理
演练：工资收入数据处理
第一天下午
厉兵秣马: 自动化办公基础 - 使用Python处理Excel
1、 自动化办公的需求
◇ 什么是自动化办公
◇ 为什么需要自动化办公
◇ 如何开展自动化办公
商业问题：行政部门如何处理海量的员工报销单
商业问题：财务部门如何归档员工的证件照
2、 将Python用于自动化办公
◇ Python自动化办公相关的库:os, xlwt等
◇ Python自动化办公库安装
案例：人力部门使用Python完成海量简历处理
案例：财务部门使用Python完成基础数据整理工作
3、 Python处理Excel数据
◇ 获取excel工作簿与工作表
◇ 写入Excel数据与行高列宽设置
◇ 追加数据到表格
◇ 合并单元格与设置样式
演练：100倍效率提升 - 中信银行信用卡中心企业运营信用卡购买商品交易明细数据自动化处理
项目介绍: 信用卡中心企业白金VIP运营部门每年都需要提交白金VIP客户商品交易记录清单，以呈现白金VIP全年的商品购买情况，进而有助于后续的营销策略制定与用户关怀业务的开展。对于提交的商品交易记录清单，要求按日期来汇总，每日只要有VIP的商品购买，就会产生一份交易记录清单。作为运营部门的分析师，我们从开发部门的数据库中导出的是一份全年交易记录的Excel表，总表包含数百条出货记录。假设一年有200天VIP都购买过用户，那按照常规的方法，需要从总表中复制每天的交易记录，然后粘贴到每日交易清单里面，重复200次。效率低下不说，还容易出错。下面我们就让Python来代劳，一次写码，终身受益！
第二天上午
千锤百炼: 自动化办公进阶 - 使用Python对Excel工作表批处理操作
4、 Xlwings与Excel批处理操作
◇ 对多个工作簿中的工作表分别进行分类汇总
◇ 使用方差分析对比数据的差异
◇ 导入并调用Python自定义函数
◇ VBA代码和Python代码的混合使用
演练：重复劳动的噩梦破碎者 - Excel自动化批处理实现
项目介绍: 在工作中经常碰到Excel有一些重复的工作，例如集团要把下属分公司提交的文件批量重命名，每个工作表的数据不同，需要处理的业务和计算的公式都相同。采用Python的函数吧具体业务封装起来，然后让Excel去调用Python的库或者VBA引入Py模块，这样操作，简单、方便、快捷，且不需要特殊的操作平台，一起来看看吧。
第二天下午
千锤百炼: 自动化办公进阶 - 使用Python处理邮件
5、 Python处理邮件数据
◇ 获取邮件数据，读取邮件内容
◇ 添加段落，添加标题，添加内容
◇ 格式化内容
◇ 添加水印
演练：自动化审核工作的核心战力 - 人力部门自动邮件审核
项目介绍: 联想人力部门每天都要发送大量的邮件与接受大量的邮件，由于联想是一个国际型的大企业，需要对邮件内容进行审核，该工作量巨大，但是又不得不做。作为HR部门的工作人员，我们希望开发一个邮件内容合规性检测程序，来降低我们每天的重复劳动。下面我们就让Python来代劳，一次写码，终身受益！
第三天上午
更进一步: 使用Python完成数据分析工作
1、 数据分析入门
讲解统计分析基础，包括统计学基本概念，假设检验，置信区间等基础，并结合数据案例说明其使用场景和运用方法。介绍数据分析流程和常见分析思路，并结合案例进行讲解。
商业问题：营销费用会营销销售额么？影响进程大么
商业问题：哪些因素才是影响效率的关键因素
2、 数据分析思维的培养
◇ 什么是数据思维
◇ 如何提升自己的数据思维
◇ 如何驱动数据思维
案例：市场线下活动真的有效么
案例：中小企业与大企业真的有区别么
案例：学生参加补习班真的有用么
3、 Python数据分析入门
◇ Python数据工具包：Pandas，Numpy等
◇ Python数据分析工具与Excel的对比
◇ Python数据分析工具的使用流程
演练：Excel的继承者Python - 财务部门自动化数据分析程序
项目介绍: 联想财务部门每天都需要完成大量数据分析工作，过去我们使用的是Excel完成数据分析工作。优点很多，但是缺点同样存在。最近我们遇到一个棘手的问题，老板需要一个统计报表，但是报表数据散落在多个不同的Excel中，进行整合分析的难度较大，为此我们希望编写一个Python程序，完成数据分析任务。Go!Go!Go!
第三天下午
面向未来: Python数据分析进阶 演练：存量之争 - 信用卡白金用户分析
项目介绍: 信用卡市场经过几年的快速增长，早已从增量市场进入存量之争。中高端优质客群是各行争先抢夺的客户，掌握客户的用卡行为有助于我们更好的做好中高端客户的经营和维护。在本项目中，我们将以白金卡的数据为例，利用Python对数据的多个维度进行分析，最终输出分析报告，以支持市场部同事。
项目拆解:
本项目中，我们的核心目标是通过完成每个任务，快速的了解在中高端客户用卡行为分析中经常面对的业务场景以及必备的Python数据分析技能，同时掌握Python数据分析的复杂查询方法。
任务1：中高端客户用卡行为数据理解
在本任务中，我们主要的目标是熟悉中高端客户用卡行为的数据结构，为后续分析打下一个铺垫。
任务2：分析白金卡随时间的走势图
在本任务中，我们主要是分析存量白金卡每个月消费金额走势以及用户数量走势。
任务3：存量有效白金卡的客户画像：年龄、学历、行业、族群、分期属性
在本任务中，我们主要是根据客户表，分析有效白金卡的客户画像。从多个维度了解与熟悉客户，为后续营销做出准备。
经验总结与考核
授课专家：
刘老师：金牌讲师，十几年软件研发经验，8年企业培训经验，对Java、Python、区块链等技术领域有独特的研究，精通J2EE企业级开发技术。Java方向：设计模式、Spring MVC、MyBatis、Spring、StringBoot、WebService、CXF并且对Java源码有深入研究。Python方向：Python、OOP、Mongodb、Django、Scrapy爬虫技术、基于Scikit-Learn机器学习框，Tensorflow深度学习框架、人脸识别技术。
钱老师：资深数据思维教练。2010年毕业以后加入阿里巴巴，任职数据平台开发、资深架构等职位，负责阿里基础数据平台的开发与运维工作，先后参与过阿里彩票、淘宝推荐、一淘、阿里云、数据魔方等多个内部项目的开发与产品设计工作。在工作期间创立了某科技公司，公司主要业务方向为图像广告服务，具体应用领域为新浪微博提供基于用户图像的识别与广告服务，是国内率先将深度学习技术应用在图像广告领域：实现了以图搜图，以图搜物，无痛广告植入的企业。后续公司被新浪微博收购。2014年加入联想，负责联想电商数据平台架构产品设计，涉及推荐系统、CRM系统、精准营销系统、用户画像、流量监测平台等产品，实现了联想电商平台的数据化运营。2016年4月，加入博彦科技，任职大数据事业部副总裁，负责公司全球大数据数据业务建设，技术研发等。专门负责对与金融行业大数据应用产品建设，包括金融企业风险画像识别系统，金融企业互联网品牌建设监控系统，金融企业互联网口碑分析与新品研发挖掘系统，金融行业下一代CRM系统，金融企业智能运维服务管理平台等。2017年底，创立楚门智能科技有限公司，公司专注于为金融与电信行业提供图像NLU、NLP方向的AI落地产品及提供解决方案，目前承接某银行电商智能化改造，某银行OCR服务平台，某银行金融欺诈挖掘分析平台，清华大学医疗影像实验室课题研究等，建设银行人工智能咨询项目，广发银行人工智能咨询服务等。
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