Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Duration 21 hours
Course Outline
Podešavanje okruženja za poslovnu automatizaciju
- Konfiguracija Python 3.12+ za tokove posla u automatizaciji
- Upravljanje zavisnostima pomoću pip-a i virtuelnih okruženja
- Instalacija i pregled ključnih biblioteka: pandas, openpyxl, xlwings, requests, schedule
- Strukturisanje Python projekata za održive poslovne skripte
Integracija sa Excelom i automatizacija radnih svezaka
- Čitanje i pisanje Excel datoteka pomoću openpyxl
- Formatiranje ćelija, dodavanje formula i kreiranje grafikona programski
- Korišćenje xlwings za interakciju sa Excelom u stvarnom vremenu i zamenu makroa
- Integracija pandas-a sa Excelom za uvoz i izvoz podataka u velikim obimima
- Automatizacija generisanja izveštaja u više listova i popunjavanja predloška
Izgradnja automatizovanih sistema za kvote i ciljeve
- Modeliranje prodajnih teritorija, kvota i ciljeva performansama u Python-u
- Izračunavanje ostvarenja, varijansi i prognoza koristeći pandas
- Generisanje matrica dodele kvota i njihova distribucija putem Excel-a
- Izgradnja nadzornih tabli i zbirnih izveštaja za prodajno rukovodstvo
- Validacija integriteta podataka o kvotama i rukovanje rubnim slučajevima
Optimizacija analize podataka
- Efikasno učitavanje podataka i upravljanje memorijom pomoću pandas-a
- Vektorske operacije i izbegavanje iterativne obrade red po red
- Korišćenje NumPy za numeričku optimizaciju i agregaciju
- Agregacija i pivoting poslovnih podataka za operativne uvide
- Povezivanje sa bazama podataka i API-jevima za preuzimanje podataka uživo
Napredna obrada niza i regularni izrazi za poslovne podatke
- Uspoređivanje obrazaca i izdvajanje podataka pomoću regularnih izraza
- Čišćenje i standardizacija tekstualnih poslovnih podataka (ime, adresa, identifikatori)
- Validacija formata kao što su e-adrese, brojevi telefona i kodovi faktura
- Primena regularnih izraza na dnevničke datoteke i nestrukturisane poslovne dokumente
Automatizacija datoteka i dokumenata
- Obrada CSV i JSON podataka za ETL i tokove izveštavanja
- Čitanje i izdvajanje podataka iz PDF-ova za obradu faktura i izjava
- Automatizacija generisanja Word dokumenata za ugovore i predloge
- Organizacija, preimenovanje i arhiviranje datoteka na osnovu poslovnih pravila
Izdvajanje veb podataka za poslovnu inteligenciju
- Preuzimanje i parsiranje HTML sadržaja pomoću requests-a i BeautifulSoup-a
- Izdvajanje podataka o cenama, konkurentima i tržištu iz javnih izvora
- Rukovanje paginacijom, autentifikacijom i ograničenjima brzine API-ja
- Čuvanje skrepljenih podataka u strukturisane formate za dalje analize
Automatizacija izveštaja i komunikacije
- Generisanje formatiranih HTML i Excel izveštaja iz rezultata analize
- Slanje automatizovane e-pošte sa privicima pomoću SMTP-a
- Kreiranje zakazanih zbirnih izveštaja za interesne grupe
- Predloženje dinamičnog sadržaja na osnovu poslovnih logika i praga
Zakazivanje i orkestracija poslovnih procesa
- Automatizacija izvršavanja skripti pomoću schedule-a i cron-a
- Slanje zavisnih zadataka u end-to-end tokove posla
- Upravljanje dnevnicima izvršavanja i direktorijumima za izlaz
- Rukovanje greškama i strategije ponovnih pokušaja za automatizaciju u produkciji
Ispravka grešaka, testiranje i podešavanje performansi
- Korišćenje Python alatki za ispravku grešaka za praćenje kvarova u automatizaciji
- Pisanje asercija i unit testova za komponente poslovne logike
- Profilisanje performansi skripti i identifikacija uskih grla
- Best praktične za pisanje pouzdane i održive kod automatizacije
Kapstone: End-to-end poslovan tok automatizacije
- Dizajniranje kompletnog toka automatizacije od sirovih podataka do finalnog izveštaja
- Integracija Excel-a, pandas-a, e-pošte i zakazivanja u jedinstvenom projektu
- Primena logike kvota, analize podataka i generisanja izveštaja na stvaran scenario
- Prilika, povratne informacije i sledeći koraci za kontinuirani razvoj automatizacije
Requirements
- Razumevanje Python osnova uključujući promenljive, petlje, funkcije i osnovne strukture podataka.
- Ispitivanje rada sa obradom datoteka i osnovnom manipulacijom podacima u Python-u.
- Poznati rad sa konceptima kalkulatora i osnovnim poslovnim tokovima izveštavanja.
Publika
- Poslovni analitičari i profesionalci za operacije sa srednjim znanjem Pythona.
- Analitičari podataka koji žele da automatizuju tokove izveštavanja i integracije sa Excelom.
- Timovi za prodajne operacije koji žele da grade i upravljaju sistemima kvota programski.
- Profesionalci odgovorni za optimizaciju ponavljajućih zadataka analize podataka i izveštavanja.
Testimonials (2)
The trainer was very available to answer all te kind of question I did
Caterina - Stamtech
Course - Developing APIs with Python and FastAPI
Trainer develops training based on participant's pace
