با شرکت در این دوره جامع، شما مهارت‌ها و دانش‌های کلیدی زیر را کسب خواهید کرد که به شما کمک می‌کند تا به طور موثرتر و حرفه‌ای‌تر با داده‌های خود کار کنید:

• آشنایی کامل با ادغام پایتون و اکسل: یاد خواهید گرفت چگونه پایتون را در محیط اکسل فعال کرده و از آن برای اجرای کدهای پایتون به صورت مستقیم در سلول‌ها استفاده کنید. این شامل فهمیدن چگونگی ورودی و خروجی داده‌ها بین پایتون و اکسل است.
• کار با دیتافریم‌های پانداس: قلب این دوره آموزش نحوه ایجاد، دستکاری و تحلیل داده‌ها با استفاده از دیتافریم‌های پانداس است. شما قادر خواهید بود داده‌های اکسل خود را به اشیاء دیتافریم تبدیل کرده و از قدرت پانداس برای عملیات‌های پیچیده استفاده کنید، از جمله انتخاب، فیلتر کردن و مرتب‌سازی داده‌ها.
• پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها: یادگیری تکنیک‌های ضروری برای پاکسازی داده‌های نامنظم و ناکامل، از جمله مدیریت مقادیر تهی، حذف ردیف‌های تکراری، تبدیل انواع داده و استانداردسازی فرمت‌ها برای اطمینان از دقت تحلیل‌ها.
• تحلیل پیشرفته داده‌ها: انجام عملیات‌های پیچیده‌تر مانند گروه‌بندی داده‌ها، ادغام دیتافریم‌ها از منابع مختلف، فیلتر کردن پیشرفته بر اساس معیارهای متعدد و اعمال توابع سفارشی بر روی داده‌ها برای استخراج بینش‌های عمیق‌تر.
• تجسم داده‌ها: استفاده از پایتون برای ایجاد نمودارها و گرافیک‌های بصری جذاب و اطلاعاتی به صورت مستقیم در اکسل، که به شما امکان می‌دهد نتایج تحلیل‌های خود را به طور موثرتری نمایش دهید و تصمیم‌گیری‌ها را تسهیل کنید.
• اتوماسیون وظایف تکراری: با استفاده از پایتون، یاد خواهید گرفت چگونه کارهای تکراری مانند فرمت‌بندی داده‌ها، گزارش‌گیری و به‌روزرسانی داشبوردها را خودکار کنید، که به طور چشمگیری بهره‌وری شما را افزایش داده و زمان شما را آزاد می‌کند.

این دوره فراتر از یک آموزش صرفاً فنی است؛ این یک سرمایه‌گذاری استراتژیک در آینده شغلی و کارایی شخصی شماست که مزایای بسیاری را به همراه خواهد داشت:

• افزایش چشمگیر بهره‌وری: با ترکیب قدرت پایتون و راحتی اکسل، می‌توانید وظایف تحلیل داده را با سرعت و دقت بی‌نظیری انجام دهید که فراتر از قابلیت‌های فرمولی سنتی اکسل است.
• توانمندسازی تحلیل داده: به ابزارهایی دسترسی پیدا می‌کنید که قبلاً فقط در اختیار برنامه‌نویسان پایتون بود، و این امکان را به شما می‌دهد تا تحلیل‌های پیچیده‌تری را در محیط آشنای اکسل انجام دهید.
• جبران فاصله بین اکسل و پایتون: این دوره به شما کمک می‌کند تا به راحتی از یک کاربر پیشرفته اکسل به یک تحلیلگر داده ترکیبی تبدیل شوید که می‌تواند از هر دو ابزار به بهترین شکل استفاده کند.
• آماده‌سازی برای فرصت‌های شغلی آینده: مهارت‌های پایتون در اکسل به سرعت در حال تبدیل شدن به یک نیاز در بازار کار هستند، و کسب این مهارت‌ها شما را در موقعیت رقابتی بالاتری قرار می‌دهد.
• حل مشکلات پیچیده داده: توانایی پردازش و تحلیل مجموعه‌داده‌های بزرگ و پیچیده که با فرمول‌های سنتی اکسل به سختی قابل مدیریت هستند، مانند داده‌های کلان.
• قابلیت‌های تجسم داده پیشرفته: ایجاد نمودارهای سفارشی و پیشرفته که فراتر از قابلیت‌های داخلی اکسل هستند، برای نمایش داده‌ها به شکلی جذاب، دینامیک و قابل فهم که تصمیم‌گیری را بهبود می‌بخشد.

برای بهره‌مندی حداکثری و بهینه از این دوره، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی اولیه با مایکروسافت اکسل: توانایی کار با برگه‌های کاری، وارد کردن داده‌ها، و استفاده از فرمول‌های پایه اکسل. نیازی به تسلط کامل نیست، اما درک اصول اساسی کار با اکسل ضروری است.
• مبانی زبان پایتون (توصیه شده): اگرچه مفاهیم پایه پایتون در طول دوره مرور می‌شوند و نحوه کار با دیتافریم‌های پانداس از صفر آموزش داده می‌شود، اما داشتن آشنایی قبلی با متغیرها، انواع داده، حلقه‌ها و توابع در پایتون، روند یادگیری را سریع‌تر و آسان‌تر می‌کند.
• دسترسی به Microsoft 365: قابلیت “پایتون در اکسل” در حال حاضر فقط برای مشترکین Microsoft 365 با کانال‌های به‌روزرسانی خاصی در دسترس است. اطمینان حاصل کنید که نسخه اکسل شما این قابلیت را پشتیبانی می‌کند تا بتوانید تمرینات را عملی کنید.
• اشتیاق به یادگیری و حل مسئله: این دوره شما را با ابزارهای قدرتمندی آشنا می‌کند و برای استفاده مؤثر از آن‌ها، نیاز به رویکرد حل مسئله و کنجکاوی دارید.

این دوره به صورت ساختاریافته و منطقی طراحی شده تا شما را گام به گام از مفاهیم پایه تا کاربردهای پیشرفته پایتون در اکسل هدایت کند. بخش‌های اصلی شامل:

مقدمه‌ای بر پایتون در اکسل

در این بخش با اهمیت و جایگاه پایتون در اکسل آشنا می‌شوید. یاد می‌گیرید چگونه محیط پایتون را در اکسل فعال کرده و اولین کدهای پایتون خود را در سلول‌های اکسل اجرا کنید. این بخش شامل فهمیدن چگونگی ورودی و خروجی داده‌ها و انتقال آن‌ها بین اکسل و پایتون است.

• چرا پایتون در اکسل؟ مزایا و کاربردها در سناریوهای مختلف
• فعال‌سازی قابلیت پایتون در اکسل و تنظیمات اولیه
• اولین کد پایتون شما در اکسل (مثال: `import pandas as pd; xl(“A1:B5”, headers=True)` و نحوه اجرای آن)
• مفهوم xl() و نحوه تعامل با داده‌های اکسل به صورت دوطرفه

آشنایی با دیتافریم‌های پانداس

این بخش قلب دوره است که به طور کامل به کتابخانه پانداس و ساختار داده دیتافریم می‌پردازد. یاد می‌گیرید چگونه داده‌های خود را از اکسل به دیتافریم‌های پانداس تبدیل کرده و عملیات‌های پایه مانند انتخاب ستون‌ها و ردیف‌ها، و فیلتر کردن داده‌ها را انجام دهید.

• دیتافریم چیست و چرا برای تحلیل داده‌ها حیاتی است؟
• ساخت دیتافریم از داده‌های اکسل و وارد کردن داده‌های خارجی
• انتخاب ستون‌ها و ردیف‌ها (مثال: `df[[‘ستون1’, ‘ستون2’]]` یا `df.iloc[0:5]`)
• فیلتر کردن داده‌ها بر اساس یک یا چند شرط (مثال: `df[df[‘سن’] > 30]` یا `df[(df[‘شهر’] == ‘تهران’) & (df[‘فروش’] > 100)]`)

پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها

داده‌های واقعی غالباً نامنظم و ناکامل هستند. این بخش شما را با روش‌های حرفه‌ای برای پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها با پانداس آشنا می‌کند تا داده‌ها برای تحلیل‌های دقیق‌تر آماده شوند.

• مدیریت مقادیر گمشده (NaN) (مثال: `df.fillna(0)`, `df.dropna()`, یا روش‌های پیشرفته‌تر)
• حذف ردیف‌ها یا ستون‌های تکراری (مثال: `df.drop_duplicates()`)
• تبدیل انواع داده (مثال: `df[‘تاریخ’].astype(‘datetime64’)` یا `df[‘قیمت’].astype(float)`)
• تغییر نام ستون‌ها، تنظیم ایندکس و سازماندهی مجدد داده‌ها

تحلیل و دستکاری داده‌ها

پس از آماده‌سازی، نوبت به تحلیل عمیق‌تر داده‌ها می‌رسد. در این بخش، عملیات‌های پیچیده‌تری مانند گروه‌بندی، ادغام و اعمال توابع سفارشی را فرا خواهید گرفت تا بینش‌های عملی را استخراج کنید.

• گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها با groupby() (مثال: `df.groupby(‘منطقه’)[‘فروش’].sum()`)
• ادغام و الحاق دیتافریم‌ها (merge و concat) برای ترکیب داده‌ها از منابع مختلف
• ایجاد ستون‌های جدید بر اساس محاسبات پیچیده یا منطق شرطی
• اعمال توابع لامبدا و سفارشی بر روی دیتافریم‌ها برای انعطاف‌پذیری بیشتر

تجسم داده‌ها

نتایج تحلیل‌ها باید به صورت بصری و قابل فهم نمایش داده شوند. این بخش به شما می‌آموزد چگونه با استفاده از پایتون، نمودارهای مختلفی را مستقیماً در اکسل ایجاد کنید و آن‌ها را سفارشی‌سازی نمایید.

• نمودارهای پایه با پانداس و Matplotlib (میله‌ای، خطی، پای، هیستوگرام)
• سفارشی‌سازی ظاهر نمودارها (عنوان، برچسب‌ها، رنگ‌ها و اندازه‌ها)
• نمودارهای پیشرفته برای نمایش روابط و توزیع داده‌ها
• ارسال نمودارها به عنوان خروجی در اکسل برای گزارش‌دهی آسان

مثال‌های کاربردی و موارد استفاده

در نهایت، این بخش به شما نشان می‌دهد که چگونه تمام آموخته‌های خود را در سناریوهای واقعی به کار بگیرید. از تحلیل مالی تا گزارش‌گیری فروش و پردازش داده‌های منابع انسانی، این بخش به شما کمک می‌کند تا به یک متخصص واقعی در پایتون در اکسل تبدیل شوید.

• تحلیل فروش و عملکرد منطقه‌ای با ایجاد داشبوردهای پویا
• پیش‌بینی ساده و تحلیل روند با استفاده از داده‌های سری زمانی
• گزارش‌گیری خودکار از داده‌های پیچیده و آماده‌سازی برای ارائه
• مدیریت پروژه‌ها، ردیابی وظایف و داده‌های عملیاتی با پایتون
• تحلیل داده‌های مشتری و طبقه‌بندی آن‌ها برای استراتژی‌های بازاریابی