Чему вы научитесь
- Понимать, какие офисные и аналитические задачи стоит автоматизировать.
- Работать с папками и файлами через Python.
- Находить нужные файлы по расширению и имени.
- Читать CSV-выгрузки и обрабатывать простые текстовые таблицы.
- Открывать и заполнять Excel-файлы через openpyxl.
- Работать с Excel-шаблонами.
- Читать Excel и CSV в `pandas`.
- Фильтровать, очищать и объединять табличные данные.
- Искать пропуски, дубликаты и типовые ошибки в данных.
- Объединять много Excel-файлов в одну таблицу.
- Подключать справочники к основной таблице.
- Считать показатели: выручку, количество заказов, средний чек, итоги по филиалам и категориям.
- Формировать Excel-отчет с несколькими листами.
- Делать отчет понятным для человека, который не видел ваш код.
О курсе
Научитесь автоматизировать работу с Excel, CSV, папками и отчетами с помощью Python. На курсе мы разберем, как находить файлы, читать таблицы, объединять выгрузки, чистить данные, искать ошибки, считать показатели и формировать готовый Excel-отчет. Без лишней теории: идем от рабочей рутины к сквозному проекту.
Для кого этот курс
Курс подойдет тем, кто:
- работает с Excel-файлами и отчетами;
- регулярно получает таблицы от филиалов, коллег, клиентов или информационных систем;
- устал вручную объединять файлы;
- хочет автоматизировать повторяющиеся действия;
- уже знает основы Python и хочет применить их к реальным задачам;
- работает аналитиком, экономистом, бухгалтером, HR-специалистом, специалистом по отчетности или просто часто имеет дело с таблицами;
- прошел "Просто Python" и хочет понять, где Python полезен в работе;
- прошел курсы по Excel и хочет сделать следующий шаг в сторону автоматизации.
Курс не рассчитан на профессиональных разработчиков, которым нужны сложные архитектуры, веб-сервисы и промышленная разработка. Здесь фокус другой: понятные прикладные задачи, файлы, таблицы и отчеты.
Начальные требования
Желательно знать:
- переменные;
- списки и словари;
- условия;
- циклы;
- функции;
- базовую работу с файлами;
- установку библиотек через
pip.
Все указанные темы мы изучали в бесплатном курсе Просто Python
Также полезно понимать, что такое Excel-таблица, строки, столбцы, фильтры и простые отчеты.
Не требуется:
- опыт работы программистом;
- знание ООП на продвинутом уровне;
- знание SQL;
- опыт работы с базами данных;
- высшая математика;
- опыт промышленной разработки.
Если вы умеете писать простые программы на Python и регулярно сталкиваетесь с таблицами, курс будет как раз в нужной точке: уже не "что такое переменная", но еще без тяжелой профессиональной разработки.