آنچه در این دوره خواهید آموخت

این دوره جامع برای توانمندسازی شما در اتوماسیون، تحلیل و مدیریت داده‌ها با استفاده از پایتون در کنار اکسل طراحی شده است. پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود:

• به صورت برنامه‌ریزی شده به فایل‌های اکسل متصل شده و داده‌ها را بخوانید یا بنویسید.
• وظایف تکراری و خسته‌کننده اکسل را با کد پایتون اتوماتیک کنید.
• داده‌های اکسل را با استفاده از کتابخانه قدرتمند Pandas در پایتون تحلیل و پاکسازی نمایید.
• گزارش‌های پیچیده را به صورت خودکار تولید کرده و آن‌ها را مستقیماً در قالب اکسل ذخیره کنید.
• با استفاده از پایتون، جداول محوری (PivotTables) و فرمول‌های پیشرفته (VLOOKUP, SUMIFS) را مدیریت و ایجاد کنید.
• مهارت‌های لازم برای کار با فایل‌های اکسل حجیم و بهینه‌سازی عملکرد را کسب کنید.
• با مدیریت خطاها و بهترین روش‌های برنامه‌نویسی برای تعامل پایتون و اکسل آشنا شوید.

مزایای شرکت در این دوره

شرکت در این دوره آموزشی مزایای متعددی برای متخصصان داده، تحلیلگران، و هر کسی که به طور منظم با اکسل سروکار دارد، به همراه خواهد داشت:

• افزایش بهره‌وری چشمگیر: با اتوماسیون وظایف دستی، زمان زیادی را ذخیره کرده و به فعالیت‌های ارزش‌افزاتر بپردازید.
• کاهش خطاهای انسانی: اسکریپت‌های پایتون، فرآیندها را تکرارپذیر و دقیق‌تر می‌کنند.
• تحلیل‌های پیشرفته‌تر: به ابزارهای تحلیلی پایتون مانند مدل‌سازی آماری و یادگیری ماشین دسترسی پیدا کنید.
• انعطاف‌پذیری بیشتر: قادر خواهید بود داده‌ها را از منابع مختلف (پایگاه داده، وب) دریافت کرده و آن‌ها را در اکسل ادغام کنید.
• ارتقای مهارت‌های شغلی: ترکیب پایتون و اکسل یکی از پرتقاضاترین مهارت‌ها در بازار کار امروز است.
• تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: با دسترسی به تحلیل‌های عمیق‌تر، تصمیمات هوشمندانه‌تری بگیرید.

پیش‌نیازهای دوره

برای بهره‌مندی حداکثری از این دوره، توصیه می‌شود که پیش‌نیازهای زیر را داشته باشید:

• آشنایی مقدماتی با پایتون: درک مفاهیم پایه مانند متغیرها، حلقه‌ها، توابع و ساختارهای داده (لیست، دیکشنری).
• آشنایی با اکسل: توانایی کار با شیت‌ها، سلول‌ها، فرمول‌های پایه و فیلتر کردن داده‌ها.
• نصب پایتون و pip: اطمینان از نصب صحیح پایتون و ابزار مدیریت پکیج pip بر روی سیستم شما.
• دسترسی به اینترنت: برای دانلود کتابخانه‌های مورد نیاز.

۱. مقدمه‌ای بر ادغام پایتون و اکسل: چرا و چگونه؟

این بخش با معرفی دلایل اصلی و مزایای بی‌شمار ترکیب پایتون و اکسل آغاز می‌شود. ما به بررسی سناریوهایی می‌پردازیم که پایتون می‌تواند محدودیت‌های اکسل را برطرف کند، مانند اتوماسیون وظایف تکراری، تحلیل داده‌های حجیم، و ایجاد گزارش‌های پویا. همچنین، به بررسی کتابخانه‌های اصلی پایتون برای تعامل با اکسل، از جمله openpyxl و pandas و xlwings می‌پردازیم و کاربردهای هر یک را توضیح می‌دهیم.

۲. نصب و پیکربندی محیط کار

در این بخش، شما گام به گام با نحوه نصب پایتون و ابزارهای مورد نیاز برای این دوره آشنا خواهید شد. ما به شما نشان می‌دهیم که چگونه یک محیط مجازی (Virtual Environment) ایجاد کنید تا پروژه‌هایتان سازمان‌یافته باقی بمانند و تداخلات بین پکیج‌ها به حداقل برسد. همچنین، نحوه نصب کتابخانه‌های کلیدی مانند openpyxl, pandas و xlwings با استفاده از pip آموزش داده خواهد شد.

مثال عملی: تنظیم یک محیط توسعه مجزا برای پروژه “گزارش‌گیری خودکار فروش”.

۳. خواندن و نوشتن داده‌ها با openpyxl

openpyxl کتابخانه‌ای قدرتمند برای کار با فایل‌های اکسل (xlsx) در پایتون است. در این بخش، شما یاد می‌گیرید که چگونه یک فایل اکسل را باز کرده، به شیت‌های مختلف دسترسی پیدا کنید، و داده‌ها را از سلول‌های خاص، ردیف‌ها یا ستون‌ها بخوانید. همچنین، نحوه نوشتن داده به سلول‌ها، ایجاد شیت‌های جدید، قالب‌بندی سلول‌ها (مانند تغییر رنگ، فونت، border) و ذخیره تغییرات را خواهید آموخت.

• خواندن داده از یک سلول خاص: `ws[‘A1’].value`
• نوشتن داده در یک سلول: `ws[‘B2’] = ‘New Value’`
• پیمایش بر روی ردیف‌ها و ستون‌ها برای استخراج داده‌های انبوه.

مثال عملی: خواندن یک لیست محصولات از اکسل و به‌روزرسانی قیمت‌ها بر اساس یک درصد افزایش و ذخیره مجدد در فایل جدید.

۴. مدیریت داده با Pandas و اکسل

Pandas یکی از پرکاربردترین کتابخانه‌ها برای تجزیه و تحلیل و دستکاری داده‌ها در پایتون است. این بخش به شما می‌آموزد که چگونه فایل‌های اکسل را به DataFrame‌های Pandas تبدیل کنید. سپس به تکنیک‌های مهمی مانند پاکسازی داده (حذف مقادیر گمشده و تکراری)، فیلتر کردن، مرتب‌سازی، و گروه‌بندی داده‌ها با استفاده از Pandas می‌پردازیم. در نهایت، نحوه تبدیل DataFrame‌ها به فایل‌های اکسل را خواهید آموخت.

• خواندن فایل اکسل به DataFrame: `pd.read_excel(‘data.xlsx’)`
• فیلتر کردن داده‌ها: `df[df[‘Sales’] > 1000]`
• گروه‌بندی داده‌ها: `df.groupby(‘Region’)[‘Sales’].sum()`

مثال عملی: تحلیل داده‌های فروش ماهانه از یک فایل اکسل بزرگ، شناسایی مشتریان برتر، و ایجاد یک گزارش خلاصه در فایل اکسل جدید.

۵. اتوماسیون وظایف تکراری اکسل

این بخش قلب دوره است و به شما نشان می‌دهد که چگونه با استفاده از پایتون، ساعت‌ها کار دستی را به ثانیه‌ها تبدیل کنید. ما سناریوهایی مانند تولید خودکار گزارش‌های روزانه/هفتگی، ترکیب داده‌ها از چندین فایل اکسل مختلف، استخراج داده‌های خاص بر اساس شرایط پیچیده، و به‌روزرسانی داشبوردهای اکسل را پوشش خواهیم داد.

مثال عملی: اتوماسیون فرآیند ادغام داده‌های فروش از شعب مختلف یک شرکت به یک فایل جامع و تولید یک گزارش PDF از آن.

۶. کاربرد پایتون برای تحلیل پیشرفته در اکسل

در این بخش، ما از توانایی‌های تحلیلی پایتون فراتر از دستکاری ساده داده‌ها استفاده می‌کنیم. شما یاد می‌گیرید که چگونه با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند Matplotlib و Seaborn، نمودارهای پیشرفته ایجاد کرده و آن‌ها را مستقیماً در شیت‌های اکسل قرار دهید (با استفاده از xlwings). همچنین، به چگونگی پیاده‌سازی توابع سفارشی (UDFs) در اکسل با پایتون برای انجام محاسبات پیچیده که در اکسل دشوار هستند، می‌پردازیم.

• ایجاد نمودارها و ذخیره آن‌ها: `plt.plot(x, y)`
• استفاده از xlwings برای تعامل مستقیم با اکسل: `xw.Book(‘my_file.xlsx’).sheets[0].range(‘A1’).value = ‘Hello’`

مثال عملی: انجام رگرسیون خطی روی داده‌های فروش در اکسل با پایتون و نمایش نتایج (ضرایب، R-squared) به صورت خودکار در یک شیت جدید اکسل.

۷. بهینه‌سازی، رفع اشکال و بهترین روش‌ها

در این بخش پایانی، به نکات پیشرفته‌ای برای بهبود عملکرد اسکریپت‌های پایتون در کار با فایل‌های بزرگ اکسل می‌پردازیم. همچنین، تکنیک‌های مدیریت خطا (Error Handling) را برای ساختن اسکریپت‌های پایدارتر و قابل اطمینان‌تر آموزش می‌دهیم. در نهایت، بهترین روش‌های برنامه‌نویسی شامل نوشتن کد تمیز، مستندسازی مناسب، و استفاده از کنترل نسخه برای پروژه‌های پایتون و اکسل مورد بحث قرار می‌گیرد.

نکات کلیدی:

• استفاده از `try-except` برای مدیریت خطاهای فایل.
• اجتناب از حلقه‌های تودرتو غیرضروری هنگام کار با داده‌های بزرگ.
• مستندسازی کد با Docstrings و کامنت‌ها.