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体验前沿技术魅力,用Python编写第一个自动化程序

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课程详情

回看财务数据处理的过程,其中有大量的重复劳动或者有规律的数字运行,对于财务人员来说,一直在寻求一种方式去减少自己数据处理的时间,将精力更多释放到有价值的分析洞见中的方法。
与此同时,随着社会发展速度加快,各行业信息化和智能化发展的趋势也逐渐明显,尤其是对财务工作而言,实际上是一种前所未有的行业冲击。在当下的财务工作当中,各种计算机软件都可以替代人工处理账务,且先进的信息处理技术也能够为用户提供十分精准的财务分析数据。面对多且杂的数据处理工具,如何选择成为财务人员的棘手问题。

如果您也有这样的困惑,那么可以参考大企业的做法,用Python语言去解决这些问题。Python的功能,不但覆盖数据处理、统计分析、数据挖掘,更能结合机器学习、人工智能等不同应用操作,是成为数据高手的必备技能。

铂略本次课程,以培养财会人员数字化能力为目标,围绕Python在财务中的应用场景,学习 Python进行数据读取与保存、清洗与加工、数据分析和数据可视化,以及对会计业务的智能化处理。课程所有知识点都结合具体实例进行讲解,涉及的程序代码给出了详细的注释,可以使学员轻松领会 Python 程序开发的精髓,快速提高数据管理技能。

【课程收益】
【财务专属+量身定制】20年+对数据情有独钟的数据分析专家倾情分享
【循序渐进+体系学习】从基础数据操作的自动化到财务数据分析与可视化
【讲授+实操+辅导】财务场景下的实操案例分析,快速解决你的实践问题

课程流程
8:30 签到
9:00 课程开始
模块一 数据分析基础
1. 了解数据分析的重要性及数据分析步骤
2. 知道如何调用和使用IDLE编写代码
3. 知悉Python数据类型
4. 掌握Python不同数据类型间的转换方法
5. 知悉代码运行报错原因及解决办法

模块二 财务数据的读取与保存
1. 了解数据文件有哪些类型
2. 掌握上载数据文件到IDLE的方法
3. 掌握股票交易数据的获取方法
4. excel文件的读取与保存
5. csv文件的读取与保存
6. txt文件的读取与保存

模块三 财务数据的清洗与加工
1. 掌握数据清洗的方法
2. 掌握数据加工的方法
3. 财务数据的清洗
4. 财务数据的加工

模块四 财务数据可视化
1. 了解有哪些绘图工具可实现数据可视化
2. 区分Matplotlib、Seaborn和Pyecharts绘制图表的差异
3. 掌握折线图、饼形图、柱状图、散点图、组合图、股票K线图等的绘制方法
4. 具备根据不同目的选择合适图表的能力
5. 使用matplotlib绘图
6. 使用seaborn绘图
7. 使用pyecharts绘图

模块五 搞财务数据分析
1. 领会财务数据分析能力对当今财会人员的重要性
2. 掌握Python数据排序与排名
3. 掌握如何用Python进行描述性统计分析、方差分析和相关性分析
4. 掌握定比、环比和同比增长率的计算
5. 掌握调用第三方库进行多元回归分析和进行财务预测的方法
6. 应用Python的基本运算方法计算各项财务指标

16:30 讲解结束,互动问答
17:00 课程结束

参课须知

参会费用涵盖会议资料、茶点以及午餐。
线下课程参与须知:
1、如确认参加此课程,请尽快与您的客户代表联系或在线注册,以便为您保留席位;
2、如您有问题希望与演讲嘉宾互动及咨询,请尽快将您的问题提交给我们,本次课程问题收集将于11月21日下午17: 00截止,请于此时间之前将问题发送至指定邮箱,我们会安排您与嘉宾互动,互动机会有限,请从速报名。互动问题提交邮箱:info@bolue.cn;
3、课程确认函将于课程前1 - 3个工作日发送至参会代表邮箱,届时请注意查收,若未如期收到请及时致电咨询;
铂略财务培训客服电话:400 616 3899;
4、铂略财务培训不排除课程嘉宾因临时时间变动无法如期出席的可能,如发生类似情况,我们将第一时间通知参会代表;
5、铂略财务培训对上述内容具有最终解释权,课程参与细则请详见报名表格中的相应条款。

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讲师介绍

刘老师

资深实战OFFICE专家
微软全球认证讲师(MCT)

讲师最近课程 共计2门 >

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    学习时长规则说明

    1、学习时长指用户看课所用的实际时间,也就是说一个用户一天的学习时长最多为24小时。

    2、一个用户一天中的同一时刻如果播放多门课,只有最先进入的一门课计入该时刻的学习时长,如例1。

    3、用户倍速播放时产生的学习时长以实际时间为准,如例2。

    例1:用户某天9点到10点在PC上看了A课,9点30分到10点30分在手机上看了B课,那么学习时长为1.5小时,其中A课1小时,B课0.5小时。

    例2:用户以2倍速观看了1小时的课程,那么学习时长为0.5小时。

    *学习任务的完成情况统计与学习时长无关,是以在整个课程内容中,已观看部分的覆盖情况来判定的。