Цель тренинга
-
Научиться применять продвинутые методы работы с данными.
-
Посмотреть на практических примерах, как применяется Python для решения повседневных задач специалистов, работающих с большим объемом данных.
Целевая аудитория
Специалисты финансово-экономических и иных подразделений:
-
работающие со сложными данными в Excel (расчетные модели, модели данных, справочники, реестры и т.д.);
-
участвующие в проектах цифровизации, внедрения новых технологий работы с данными;
-
интересующиеся применением Python для решения практических задач бизнеса.
Содержание тренинга
- Что такое данные и по каким законам они живут. Типичные задачи, связанные с обработкой данных. Требования к подготовке данных.
- Эффективное проектирование комплекта таблиц (кейсовый пример).
- Перевод данных в плоскую таблицу для дальнейшего анализа.
- Продвинутые кейсы использование сводных таблиц (pivot table).
- Работа со связанными таблицами, соединение таблиц.
- Сравнение перечней/списков.
- Текстовые данные в таблице, продвинутые приемы обработки (неточный поиск, регулярные выражения).
- Визуализация связей в сложных системах – бюджетные формы, транспортные потоки (графы).
- Файл Excel медленно работает/много весит, что делать?
- Как сделать архитектурный анализ любой таблицы.
- Автоматическое определение связей в расчетной модели Excel.
- Python и его применение бизнесе. Обзор полезных возможностей и библиотек, организационные и технические особенности применения. Практические кейсы.
- Case study: сквозной пример по проектированию и оптимизации таблиц.