Курс NT-Python for BA Язык Python для бизнес аналитиков. Построение отчетов и визуализация данных для офисных приложений | nt.ua

Курс NT-Python for BA Язык Python для бизнес аналитиков. Построение отчетов и визуализация данных для офисных приложений

Курс предоставляет знания и навыки для автоматизированного управления данными и построения отчетности с использованием языка программирования Python, а также использования разных форматов данных и BI-серверов.


По окончании курса слушатели смогут:
  • использовать мощные средства языка программирования Python для работы с данными и построения отчетности;
  • использовать язык SQL для извлечения данных из Oracle и PostgreSQL и других реляционных баз данных;
  • осуществлять экспорт данных в различные форматы;
  • автоматизировать шаблонные процедуры бизнес-анализа.
Аудитория

Курс предназначен для бизнес-аналитиков и разработчиков отчетов, которые будут использовать язык Python для построения отчетов, управления отображением данных, генерации отчетности в стандартных форматах csv, html, Word, Excel, pdf.


Для эффективного обучения на курсе, слушатели должны обладать следующими знаниями и навыками:
  • опыт работы с данными бизнес-анализа и формирования отчетов;
  • понимания концепций языка SQL;
  • понимания современных концепций программирования;
  • необходимость автоматизировать работу с помощью SQL-запросов;
  • необходимость автоматизировать подготовку отчетности.
  1. Инсталляция интерпретатора Python. Механизм PIP: создание песочницы для выполнения кода приложения, подготовка песочницы для работы с базами данных на примерах с Oracle и PostgreSQL
  2. «Привет, мир!» - первое приложение, созданное и запущенное в песочнице. Анатомия приложения. Примеры подключения и использования библиотек, использование модулей. Различные языковые конструкции, основные правила работы с языком Python
  3. Типы данных языка, встроенные типы данных. Объект. Правила PEP8, особенности использования
  4. Среда разработки для создания отчетности PyCharm. Утилита для конфигурации песочницы PIP, в которой будут работать механизмы создания отчетности, взаимодействия с Excel, Word и файлами формата pdf. Дополнение песочницы средствами для работы с базой данных Oracle и PostgreSQL, сходство и различия
  5. Обзор средств написания SQL-запросов в базы данных Oracle и PostgreSQL
  6. Что такое запрос в базу данных. Как выполняется запрос, основные синтаксические команды языка SQL. SELECT - основная команда SQL для аналитических запросов. Общее описание команды. Разделы SELECT, FROM, ORDER BY и другие на примерах простых запросов, с использованием штатных средств для работы с данными. Введение в план выполнения запроса. Что такое «декартово произведение двух множеств», и почему это «смерть» для базы данных. Аналитические функции в SQL-запросах, функции группировок и сортировок. Как ускорить выполнение сложных запросов, введение в оптимизацию SQL на примере базы данных. Обзор важности использования статистик, индексов, партиционирования данных, сохранения результатов выполнения запросов в памяти сервера для улучшения производительности SQL-запросов. Написание более сложных запросов SELECT, связывание нескольких таблиц, построение деревьев и виртуальных таблиц, оконные функции, вычисление промежуточных данных для их использования в запросе с помощью ROLLUP и CUBE. Типы данных в базе данных и как они используются в Python
  7. Программирование, объектная опция в Python, инкапсуляция, полиморфизм, наследование, абстракция. Введение в ООП и абстракции Python. Организация выгрузки данных из базы данных в стандартные файлы приложений MS Office
  8. Понятие @dataclass. Методы сортировки данных. Простые механизмы сравнения объектов, хранение объектов в Python. Списки, множества, кортежи, словари. Функциональность, разница, механизмы использования
  9. Правила доступа к данным из Python. Соединение с базой данных. Что такое курсор в Python и как он взаимодействует с базой данных. Введение в транзакционные механизмы. Передача параметров в SQL-запрос из Python, получение данных из курсора и размещение их в памяти аналитического приложения. Предварительная обработка данных перед отправкой их в отчеты, сортировки, создание дополнительных колонок, маркировка групп, выполнение дополнительных вычислений
  10. Получение данных для аналитических вычислений в Python-приложение из других источников данных, таких как REST и web-сервисы. Обзор механизмов подключения. Получение данных для дальнейшей обработки на примерах REST-сервисов. Протоколы обмена информацией и механизмы описания данных SOAP, WSDL, WADL. Стандарты для взаимодействия между приложениями JSON и XML. Python и серверы приложений и баз данных.
  11. Обзор пакетов Python для взаимодействия с файлами операционной системы, дальнейшей выгрузки данных, работы с Excel, Word, pdf-файлами, текстовыми файлами SCV
  12. Создание рабочей книги Excel средствами Python, заполнение книги листами, определение стилей форматирования, заполнение листа данными из Python, определение формул на листах, использование условного форматирования ячеек листа Excel из Python-приложения. Построение диаграмм для визуализации данных средствами Python в Excel
  13. Выгрузка данных из Python в документы Word. Использование шаблонов документов для их дальнейшего наполнения данными. Форматирование документа средствами Python

Регистрация на ближайший курс

Код курса

NT-Python for BA

Длительность, дней (часов)

5 (40)

Ближайшие даты

по запросу

Цена, грн