聯繫我們

課程簡介

Python 基礎知識(針對數據任務)

  • 安裝 Python 並設定開發環境。
  • 語言基礎:變數、資料類型、控制結構。
  • 編寫與執行簡單的 Python 腳本。

文件處理:CSV 和 Excel

  • 使用 csv 模組和 Pandas 讀取與寫入 CSV 文件。
  • 使用 openpyxl/xlrd 和 Pandas 處理 Excel 文件。
  • 實作練習:自動化文件轉換。

Pandas 入門

  • DataFrame 基礎:建立、索引、選取與篩選。
  • 聚合與分組操作。
  • 常見的清理操作:缺失值、重複項與類型轉換。

Polars 入門

  • Polars 的概念及其與 Pandas 相比的性能特徵。
  • Polars 中的基本 DataFrame 操作。
  • 案例示範:何時選擇 Polars 而非 Pandas。

進階數據轉換(中级級)

  • Pandas 中的複雜連接、視窗函數與樞紐操作。
  • 使用 Polars 進行高效的數據處理模式。
  • 鏈式操作與優化記憶體使用。

使用 Python 自動化流程

  • 編寫腳本以自動化重複的數據任務和 ETL 步驟。
  • 使用作業系統排程器或任務排程器設定腳本排程。
  • 日誌記錄、錯誤處理與通知。

腳本打包與最佳實踐

  • 使用 PyInstaller 或其他工具建立可執行文件。
  • 專案結構、虛擬環境與依賴性管理。
  • 版本控制基礎知識與工作流文檔化。

實作迷你專案

  • 端到端任務:讀取原始文件,清理與轉換數據,產生輸出結果。
  • 自動化工作流並將其打包為可運行腳本或可執行文件。
  • 根據同儕回饋進行審查與改進。

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備基本的編程概念知識,或願意學習。
  • 熟悉使用命令列或終端機安裝套件。
  • 有處理試算表(CSV/Excel)的經驗。

適用對象

  • 需要自動化數據任務的數據分析師與營運人員。
  • 尋求輕量級 ETL 腳本的分析工程師。
  • 對實用 Python 數據工作流感興趣的專業人士。
 14 小時

客戶評論 (2)

課程分類