این دوره جامع طراحی شده است تا شما را از مفاهیم پایه‌ای تا کاربردهای پیشرفته پایتون در محیط اکسل راهنمایی کند. مهم‌ترین مهارت‌هایی که پس از اتمام این دوره کسب خواهید کرد عبارتند از:

• یکپارچگی پایتون و اکسل: نحوه فعال‌سازی و استفاده از محیط پایتون در داخل ورک‌شیت‌های اکسل، آشنایی با تابع جدید `xl` برای ارجاع به داده‌های اکسل، و درک جریان کار داده بین پایتون و اکسل.
• دستکاری و پاکسازی داده‌ها: استفاده از کتابخانه‌های قدرتمند پایتون مانند Pandas برای فیلتر کردن، مرتب‌سازی، ادغام، تغییر شکل و پاکسازی مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده مستقیماً در اکسل. این امکان شما را قادر می‌سازد تا با داده‌های نامنظم به سادگی کار کنید.
• تجزیه و تحلیل داده‌ها: انجام تحلیل‌های آماری پیشرفته، رگرسیون، و تحلیل‌های توصیفی با بهره‌گیری از کتابخانه‌هایی مانند NumPy و SciPy. این بخش به شما کمک می‌کند تا بینش‌های عمیق‌تری از داده‌های خود استخراج کنید.
• مصورسازی داده‌ها: ایجاد نمودارها و گرافیک‌های جذاب و سفارشی با استفاده از Matplotlib و Seaborn برای ارائه بصری داده‌ها و کشف الگوهای پنهان. نتایج بصری را می‌توان به راحتی در اکسل نمایش داد.
• خودکارسازی وظایف و گزارش‌گیری: ساخت اسکریپت‌های پایتون برای خودکارسازی گزارش‌های تکراری، به‌روزرسانی داشبوردها و اجرای تحلیل‌های مداوم بدون نیاز به جابجایی بین نرم‌افزارها، که بهره‌وری شما را به شدت افزایش می‌دهد.
• کار با داده‌های ساختاریافته و نا‌ساختاریافته: توانایی پردازش انواع مختلف داده‌ها و آماده‌سازی آن‌ها برای تحلیل، از جمله کار با رشته‌ها، تاریخ‌ها، مقادیر مفقود و داده‌های متنی.

یادگیری و تسلط بر پایتون در اکسل مزایای چشمگیری برای هر متخصص داده، تحلیلگر مالی، مدیر پروژه یا هر کسی که به طور مداوم با داده‌ها سروکار دارد، به همراه خواهد داشت:

• افزایش توانایی تحلیل داده: فراتر از محدودیت‌های فرمول‌ها و توابع سنتی اکسل رفته و به قدرت بی‌کران پایتون دست یابید تا تحلیل‌های عمیق‌تر، پیچیده‌تر و دقیق‌تری انجام دهید، مانند تحلیل رگرسیون چندگانه یا خوشه‌بندی.
• بهبود بهره‌وری و خودکارسازی: وظایف تکراری و زمان‌بر را با اسکریپت‌های پایتون خودکار کنید، زمان را ذخیره کرده و خطای انسانی را به حداقل برسانید. این شامل به‌روزرسانی گزارش‌های ماهانه یا پردازش دسته‌ای داده‌ها می‌شود.
• تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: با دسترسی به تحلیل‌های دقیق‌تر و مصورسازی‌های واضح‌تر، بینش‌های قابل عملیاتی به دست آورید و تصمیمات تجاری آگاهانه‌تر و موثرتری بگیرید.
• تقویت مهارت‌های شغلی و رقابت‌پذیری: این مهارت ترکیبی و نوآورانه، شما را به یک دارایی ارزشمند در هر سازمانی تبدیل می‌کند، زیرا توانایی پل زدن بین دنیای داده‌کاوی، هوش تجاری و کار با ابزارهای روزمره را دارید.
• انعطاف‌پذیری بیشتر: با وجود اینکه اکسل ابزار قدرتمندی است، پایتون انعطاف‌پذیری بی‌نظیری در سفارشی‌سازی تحلیل‌ها و ساخت راهکارهای منحصر به فرد برای نیازهای خاص ارائه می‌دهد که با فرمول‌های اکسل قابل دستیابی نیست.
• دسترسی به جامعه عظیم پایتون: بهره‌گیری از منابع، کتابخانه‌ها، مستندات و پشتیبانی جامعه جهانی پایتون برای حل مسائل مختلف و به‌روز ماندن با آخرین پیشرفت‌ها.

برای بهره‌گیری حداکثری از این دوره و اطمینان از یک تجربه یادگیری روان، داشتن دانش پایه در موارد زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی با اکسل: درک مفاهیم پایه اکسل مانند فرمول‌ها، سلول‌ها، محدوده‌ها، ورک‌شیت‌ها، و PivotTable ها ضروری است. شما باید در استفاده از اکسل احساس راحتی کنید.
• آشنایی اولیه با پایتون (توصیه می‌شود): اگرچه دوره ممکن است مفاهیم پایه‌ای پایتون را پوشش دهد، اما آشنایی قبلی با سینتکس پایتون، متغیرها، انواع داده، حلقه‌ها و توابع، روند یادگیری را بسیار هموارتر می‌کند و به شما اجازه می‌دهد سریع‌تر به مباحث پیشرفته بپردازید.
• دسترسی به Microsoft 365: قابلیت پایتون در اکسل در حال حاضر برای مشترکین Microsoft 365 (نسخه سازمانی یا خانگی) در کانال بتا یا پیش‌نمایش قابل دسترسی است. اطمینان حاصل کنید که نسخه اکسل شما از این قابلیت پشتیبانی می‌کند.
• ذهن تحلیل‌گر و علاقه به داده‌ها: علاقه به کار با داده‌ها، حل مسائل پیچیده از طریق تحلیل و تمایل به کاوش در روش‌های نوین، کلید موفقیت در این دوره خواهد بود.

این دوره به صورت گام به گام طراحی شده تا شما را از مقدمات تا سطوح پیشرفته‌تر راهنمایی کند. سرفصل‌های اصلی عبارتند از:

• ۱. مقدمه‌ای بر پایتون در اکسل:
  • معرفی قابلیت جدید و پتانسیل‌های بی‌نظیر آن در دنیای تحلیل داده.
  • نحوه فعال‌سازی و راه‌اندازی محیط پایتون در اکسل به صورت عملی.
  • اولین گام‌ها: نوشتن کدهای پایتون ساده در سلول‌ها و درک مفهوم سلول‌های پایتون.
• ۲. ورود و خروج داده‌ها:
  • نحوه انتقال داده‌ها از ورک‌شیت‌های اکسل به DataFrameهای پایتون با استفاده از تابع `xl` به روش‌های مختلف.
  • برعکس: نمایش نتایج تحلیل‌های پایتون (اعم از مقادیر، DataFrameها یا نمودارها) در سلول‌های اکسل.
  • آشنایی عمیق‌تر با کار با DataFrameهای Pandas در محیط اکسل.
• ۳. پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها با Pandas:
  • فیلتر کردن، انتخاب و مرتب‌سازی داده‌ها بر اساس معیارهای مختلف.
  • مدیریت مقادیر مفقود (NaN) و داده‌های نامعتبر به روش‌های استاندارد پایتون.
  • ادغام و پیوستن مجموعه‌های داده‌های مختلف (Merge/Join) برای تحلیل یکپارچه.
  • تغییر شکل و محوربندی داده‌ها (pivot tables) با قدرت و انعطاف‌پذیری پایتون.
• ۴. تحلیل آماری و محاسباتی:
  • استفاده از NumPy برای عملیات آرایه‌ای و محاسبات عددی با کارایی بالا.
  • انجام تحلیل‌های آماری پایه و پیشرفته (میانگین، میانه، انحراف معیار، واریانس، همبستگی).
  • معرفی رگرسیون خطی ساده و نحوه پیاده‌سازی آن برای پیش‌بینی و مدل‌سازی.
• ۵. مصورسازی داده‌ها:
  • ساخت نمودارهای پایه با Matplotlib (میله‌ای، خطی، پراکندگی) مستقیماً از داده‌های اکسل.
  • مصورسازی‌های پیشرفته‌تر با Seaborn (نقشه‌های حرارتی، نمودارهای توزیع، نمودارهای جفتی) برای کشف الگوهای پیچیده‌تر.
  • سفارشی‌سازی ظاهر نمودارها، افزودن عنوان و برچسب‌ها و ذخیره آن‌ها.
• ۶. موارد پیشرفته و کاربردی:
  • ساخت توابع سفارشی پایتون در اکسل برای انجام محاسبات تکراری.
  • نحوه استفاده از پایتون برای سناریوهای هوش تجاری (BI) و ساخت داشبوردهای پویا.
  • مطالعات موردی و پروژه‌های عملی: مثال‌هایی از کاربرد واقعی پایتون در اکسل برای حل مسائل تجاری و مالی.

برای درک بهتر پتانسیل پایتون در اکسل، به چند مثال کاربردی و نکات مهم اشاره می‌کنیم:

• تجزیه و تحلیل فروش پیچیده:
  تصور کنید یک مجموعه داده بزرگ از فروش دارید که شامل اطلاعات مشتری، محصول، منطقه و تاریخ است. به جای استفاده از فرمول‌های پیچیده اکسل یا PivotTable‌های محدود، می‌توانید داده‌ها را به راحتی به یک DataFrame پایتون منتقل کنید: `df = xl(“A1:G500”, headers=True)`. سپس با چند خط کد، میانگین فروش بر اساس منطقه و محصول را محاسبه کنید: `df.groupby([‘Region’, ‘Product’])[‘Sales’].mean()`. نتیجه این تحلیل را می‌توان به عنوان یک DataFrame جدید یا یک نمودار میله‌ای زیبا، مستقیماً در سلول‌های اکسل نمایش داد.
• پاکسازی و استانداردسازی داده‌های مشتری:
  در یک ستون، شماره تلفن‌ها یا آدرس‌ها با فرمت‌های مختلف ذخیره شده‌اند (مثلاً با پرانتز، خط تیره یا فواصل اضافی). با استفاده از قدرت عبارات باقاعده (regex) در پایتون، می‌توانید به راحتی تمام فرمت‌ها را استاندارد کنید یا اطلاعات اضافی را حذف کنید. مثلاً حذف پرانتز یا خط تیره از شماره تلفن با `df[‘Phone’].str.replace(r'[()-]’, ”, regex=True)`. این فرآیند در اکسل به تنهایی بسیار زمان‌بر و دشوار خواهد بود.
• پیش‌بینی ساده و مدل‌سازی:
  با در اختیار داشتن داده‌های سری زمانی (مانند فروش ماهانه یا تعداد بازدیدکنندگان وب‌سایت)، می‌توانید یک مدل رگرسیون خطی ساده در پایتون بسازید و روندهای آینده را پیش‌بینی کنید. نتایج پیش‌بینی را به راحتی می‌توانید در سلول‌های اکسل نمایش دهید تا به صورت بصری با داده‌های واقعی مقایسه شوند و به تصمیم‌گیری‌های آینده کمک کنند.
• نکته کلیدی – محیط سلول پایتون:
  به یاد داشته باشید که هر سلول پایتون در اکسل، محیط جداگانه خود را دارد، اما می‌توانید با استفاده از متغیرها و DataFrameها، داده‌ها را به صورت هوشمندانه بین سلول‌ها به اشتراک بگذارید. این رویکرد ماژولار، مدیریت و اشکال‌زدایی کدهای پیچیده را آسان‌تر می‌کند. همچنین، خروجی یک سلول پایتون می‌تواند یک مقدار واحد، یک DataFrame، یک نمودار یا حتی یک پیام خطا باشد که همگی به راحتی در اکسل نمایش داده می‌شوند. استفاده از `#` برای کامنت‌گذاری کد و میانبر `Ctrl+Alt+Shift+P` برای فعال کردن حالت سلول پایتون از نکات مهمی هستند که در دوره به آن‌ها پرداخته می‌شود.