این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که شرکت‌کنندگان را از سطح مبتدی تا پیشرفته در استفاده از پایتون در اکسل برای اهداف علم داده یاری رساند. مهم‌ترین سرفصل‌های آموزشی عبارتند از:

• یکپارچه‌سازی پایتون و اکسل: آشنایی با نحوه فعال‌سازی و استفاده از مفسر پایتون به طور مستقیم در سلول‌های اکسل.
• دستکاری و پاکسازی داده‌ها با Pandas: یادگیری کار با کتابخانه قدرتمند Pandas برای خواندن، فیلتر کردن، مرتب‌سازی، ادغام، و پاکسازی مجموعه داده‌های بزرگ. مثال: استفاده از df.dropna() برای حذف مقادیر گمشده یا df.groupby() برای تجمیع داده‌ها.
• مصورسازی داده‌ها با Matplotlib و Seaborn: ایجاد نمودارهای جذاب و اطلاعاتی مانند هیستوگرام، نمودار پراکندگی، نمودار خطی و میله‌ای برای درک بهتر الگوهای داده. مثال: ترسیم plt.hist(df['Sales']) مستقیماً در اکسل.
• تحلیل آماری پیشرفته: انجام آزمون‌های آماری، محاسبه همبستگی‌ها، و تحلیل توزیع داده‌ها برای استخراج بینش‌های عمیق.
• کار با مجموعه‌داده‌های واقعی: اعمال آموخته‌ها بر روی سناریوهای واقعی کسب‌وکار و پروژه‌های عملی برای تقویت مهارت‌ها.
• اتوماسیون وظایف تکراری: استفاده از پایتون برای خودکارسازی گزارش‌گیری‌ها، به‌روزرسانی داشبوردها و دیگر فرآیندهای زمان‌بر در اکسل.
• استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (مقدماتی): آشنایی با مفاهیم اولیه یادگیری ماشین و نحوه پیاده‌سازی مدل‌های ساده مانند رگرسیون خطی یا خوشه‌بندی در اکسل با استفاده از پایتون.

شرکت در این دوره برای افراد و سازمان‌ها مزایای متعددی به همراه خواهد داشت:

• افزایش بهره‌وری: با ترکیب قدرت پایتون و سادگی اکسل، می‌توانید وظایف پیچیده تحلیل داده را با سرعت و دقت بیشتری انجام دهید.
• تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: با دسترسی به ابزارهای تحلیلی پیشرفته‌تر، قادر به استخراج بینش‌های عمیق‌تری خواهید بود که به تصمیم‌گیری‌های آگاهانه‌تر منجر می‌شود.
• رقابت‌پذیری در بازار کار: مهارت در پایتون در اکسل، شما را به یک کاندیدای برجسته در بازار کار علم داده و تحلیل تبدیل می‌کند. این یک مهارت نوظهور و بسیار مورد تقاضا است.
• پل ارتباطی بین تحلیلگران: این ابزار به تحلیلگران اکسل کمک می‌کند تا بدون نیاز به مهاجرت کامل به محیط‌های برنامه‌نویسی، از قدرت پایتون بهره‌مند شوند.
• کاهش خطا و افزایش دقت: اتوماسیون فرآیندها با پایتون، خطاهای انسانی را کاهش داده و دقت تحلیل‌ها را افزایش می‌دهد.
• حل مسائل پیچیده‌تر: با ابزارهای موجود در پایتون، می‌توانید به سراغ مسائل تحلیلی بروید که قبلاً در اکسل قابل حل نبودند یا بسیار دشوار بودند.

این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که برای طیف وسیعی از کاربران قابل استفاده باشد. با این حال، داشتن برخی پیش‌نیازها به شما کمک می‌کند تا بهترین استفاده را از مطالب ببرید:

• آشنایی مقدماتی با اکسل: توانایی کار با فرمول‌ها، سلول‌ها و برگه‌ها در اکسل ضروری است.
• دسترسی به Microsoft 365: قابلیت پایتون در اکسل در حال حاضر فقط برای مشترکین Microsoft 365 در کانال‌های خاص (مانند بتا یا پیش‌نمایش) در دسترس است. اطمینان از دسترسی به این نسخه از اکسل حیاتی است.
• علاقه به تحلیل داده‌ها: شور و اشتیاق برای کار با داده‌ها و حل مسائل تحلیلی، عامل مهمی در موفقیت شما در این دوره خواهد بود.
• عدم نیاز به دانش قبلی پایتون: این دوره از پایه مباحث پایتون را پوشش می‌دهد، بنابراین هیچ دانش قبلی از برنامه‌نویسی پایتون لازم نیست.

این مسترکلاس به بخش‌های منطقی تقسیم شده است تا یادگیری را تسهیل کند:

• ماژول ۱: ورود به دنیای پایتون در اکسل (مقدماتی)
  • آشنایی با مفهوم پایتون در اکسل و اهمیت آن.
  • نحوه فعال‌سازی و راه‌اندازی محیط پایتون در اکسل.
  • اولین اسکریپت پایتون خود را در یک سلول اکسل بنویسید.
  • تفاوت کار با داده‌ها در اکسل و پایتون.
• ماژول ۲: بارگذاری و آماده‌سازی داده‌ها
  • وارد کردن داده‌ها از برگه‌های مختلف اکسل، فایل‌های CSV و سایر منابع.
  • مفهوم DataFrame در Pandas و نحوه ایجاد آن در اکسل.
  • پاکسازی داده‌ها: شناسایی و حذف مقادیر گمشده (NaN) و ردیف‌های تکراری.
  • تغییر فرمت و نوع داده‌ها برای تحلیل بهتر.
• ماژول ۳: تحلیل و دستکاری داده‌ها با Pandas
  • فیلتر کردن، مرتب‌سازی و انتخاب زیرمجموعه‌های داده.
  • گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها با استفاده از groupby().
  • ادغام و ترکیب چندین DataFrame.
  • ایجاد ستون‌های جدید بر اساس محاسبات و منطق.
  • مثال عملی: محاسبه میانگین فروش برای هر منطقه و نمایش آن در یک جدول اکسل.
• ماژول ۴: مصورسازی داده‌ها برای درک عمیق‌تر
  • مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های Matplotlib و Seaborn.
  • ایجاد نمودارهای میله‌ای، خطی و پای برای نمایش توزیع و روندها.
  • ترسیم نمودارهای پراکندگی و هیستوگرام برای بررسی روابط و توزیع.
  • سفارشی‌سازی نمودارها: اضافه کردن عنوان، برچسب‌ها و افسانه‌ها.
  • مثال عملی: تولید نمودار مقایسه فروش ماهانه برای محصولات مختلف و نمایش آن در سلول تصویر اکسل.
• ماژول ۵: کاربردهای پیشرفته و پروژه‌های عملی
  • انجام تحلیل‌های آماری پیشرفته: همبستگی، رگرسیون مقدماتی.
  • استفاده از پایتون برای خودکارسازی گزارش‌های پیچیده اکسل.
  • مطالعات موردی و پروژه‌های واقعی: حل مسائل کسب‌وکار با استفاده از پایتون در اکسل.
  • نکات و ترفندهای پیشرفته برای بهینه‌سازی عملکرد.
  • تولید گزارش‌های تعاملی و داشبوردها با ترکیب پایتون و ویژگی‌های بومی اکسل.