Курс NT-Python for BA Мова Python для бізнес аналітиків. Побудова звітів і візуалізація даних для офісних додатків | nt.ua

Курс NT-Python for BA Мова Python для бізнес аналітиків. Побудова звітів і візуалізація даних для офісних додатків

Курс надає знання та навички для автоматизованого управління даними та побудови звітності з використанням мови програмування Python, а також використання різних форматів даних та BI-серверів.


Після закінчення курсу слухачі зможуть:
  • використовувати потужні засоби мови програмування Python для роботи з даними та побудови звітності;
  • використовувати мову SQL для отримання даних з Oracle та PostgreSQL, а також інших реляційних баз даних;
  • здійснювати експорт даних в різні формати;
  • автоматизувати шаблонні процедури бізнес-аналізу.
Аудиторія

Курс призначений для бізнес-аналітиків та розробників звітів, які будуть використовувати мову Python для побудови звітів, управління відображенням даних, генерації звітності в стандартних форматах csv, html, Word, Excel, pdf.


Для ефективного навчання на курсі, слухачі повинні володіти такими знаннями і навичками:
  • досвід роботи з даними бізнес-аналізу та формування звітів;
  • розуміння концепцій мови SQL;
  • розуміння сучасних концепцій програмування;
  • необхідність автоматизувати роботу з допомогою SQL-запитів;
  • необхідність автоматизувати підготовку звітності.
  1. Інсталяція інтерпретатора Python. Механізм PIP: створення пісочниці для виконання коду програми, підготовка пісочниці для роботи з базами даних на прикладах з Oracle та PostgreSQL
  2. «Привіт, світ!» - перший додаток, створений та запущений у пісочниці. Анатомія додатка. Приклади приєднання та використання бібліотек, використання модулів. Різні мовні конструкції, основні правила роботи з мовою Python
  3. Типи даних мови, вбудовані типи даних. Об'єкт. Правила PEP8, особливості використання
  4. Середовище розробки для створення звітності PyCharm. Утиліта для конфігурації пісочниці PIP, в якій будуть працювати механізми створення звітності, взаємодії з Excel, Word та файлами формату pdf. Доповнення пісочниці засобами для роботи з базою даних Oracle та PostgreSQL, подібність та відмінність
  5. Огляд засобів написання SQL-запитів в бази даних Oracle та PostgreSQL
  6. Що таке запит в базу даних. Як виконується запит, основні синтаксичні команди мови SQL. SELECT - основна команда SQL для аналітичних запитів. Загальний опис команди. Розділи SELECT, FROM, ORDER BY та інші на прикладах простих запитів, з використанням штатних засобів для роботи з даними. Вступ до плану виконання запиту. Що таке «декартове множення двох множин», та чому це «смерть» для бази даних. Аналітичні функції в SQL-запитах, функції групувань та сортувань. Як прискорити виконання складних запитів, вступ до оптимізації SQL на прикладі бази даних. Огляд важливості використання статистик, індексів, партиціонування даних, збереження результатів виконання запитів в пам'яті сервера для поліпшення продуктивності SQL-запитів. Написання більш складних запитів SELECT, зв'язування декількох таблиць, побудова дерев та віртуальних таблиць, віконні функції, обчислення проміжних даних для їх використання в запиті за допомогою ROLLUP та CUBE. Типи даних в базі даних та як вони використовуються в Python
  7. Програмування, об'єктна опція в Python, інкапсуляція, поліморфізм, успадкування, абстракція. Вступ до ООП та абстракцій Python. Організація вивантаження даних з бази даних в стандартні файли додатків MS Office
  8. Поняття @dataclass. Методи сортування даних. Прості механізми порівняння об'єктів, зберігання об'єктів в Python. Списки, множини, кортежі, словники. Функціональність, різниця, механізми використання
  9. Правила доступу до даних з Python. З'єднання з базою даних. Що таке курсор в Python та як він взаємодіє з базою даних. Вступ до транзакційних механізмів. Передача параметрів в SQL-запит з Python, отримання даних з курсора та розміщення їх в пам'яті аналітичного додатка. Попередня обробка даних перед відправленням їх в звіти, сортування, створення додаткових колонок, маркування груп, виконання додаткових обчислень
  10. Отримання даних для аналітичних обчислень в Python-додаток з інших джерел даних, таких як REST та web-сервіси. Огляд механізмів приєднання. Отримання даних для подальшої обробки на прикладах REST-сервісів. Протоколи обміну інформацією та механізми опису даних SOAP, WSDL, WADL. Стандарти для взаємодії між додатками JSON та XML. Python та сервери додатків та баз даних.
  11. Огляд пакетів Python для взаємодії з файлами операційної системи, подальшого вивантаження даних, роботи з Excel, Word, pdf-файлами, текстовими файлами SCV
  12. Створення робочої книги Excel засобами Python, заповнення книги листами, визначення стилів форматування, заповнення аркуша даними з Python, визначення формул на аркушах, використання умовного форматування комірок листа Excel з Python-додатка. Побудова діаграм для візуалізації даних засобами Python в Excel
  13. Вивантаження даних з Python в документи Word. Використання шаблонів документів для їх подальшого наповнення даними. Форматування документа засобами Python
  14. Особливості вивантаження даних в pdf-формат
  15. Публікація звіту на стандартному сервері додатків, на прикладі WildFly-сервера. Конфігурація сервера для публікації звітів в реальному часі та за розкладом. Легке створення web-сервера засобами Python для відправлення аналітичного звіту кінцевому користувачеві. Тестування власного аналітичного сервера
  16. Порівняння результатів з аналогічними BI-серверами, як-от Oracle BI, Microsoft BI тощо. Переваги та недоліки.

Реєстрація на найближчий курс

Код курсу

NT-Python for BA

Тривалість, днів (годин)

5 (40)

Найближчі дати

Ціна, грн

Графік занять

Дата

Час

25.08.20
09:30 - 17:00
26.08.20
09:30 - 17:00
27.08.20
09:30 - 17:00
28.08.20
09:30 - 17:00
29.08.20
09:30 - 17:00