在数字化浪潮中，数据已成为企业最宝贵的资产。作为财务领域专家，掌握着企业运营的命脉——数据。但数据的价值，只有在深度挖掘和理解后，才能转化为推动业务发展的强大动力。
面对Python这一强大的数据分析工具，许多财务人员可能会因缺乏技术背景而感到畏惧。但事实上，Python以其用户友好的设计、丰富的库支持和活跃的社区，让数据分析和自动化处理变得触手可及。
铂略深知财务人员面临的挑战，本课程专为没有编程基础的财务人员设计，以数据处理为核心，带您一步步掌握Python，实现从零基础到应用的飞跃，让财务工作更加高效精准，让您在数据分析的海洋中游刃有余。

通过这门课程，您将获得：
【从零基础到入门】结合场景对Python的使用进行循序渐进的实战讲解
【数据分析自动化】实现基于Python进行数据操作的自动化方法，为分析打下基础
【数据展示可视化】能够使用Python/Pandas进行数据分析和可视化

【课程内容】

模块一：Python环境安装与配置
Anaconda的安装及jupyter notebook简单演示
Python分析第一个程序

模块二：Python常用语法
数据的存储
- 基本数据存储——数值类型的使用
- 基本数据存储——变量的使用
- 基本数据存储——字符串的使用
- 数据存储进阶——高级数据类型list的使用
数据分析处理逻辑的自动化
- 条件控制——分析过程中的判断自动化
- For循环——重复计算分析的自动化方法1
- While循环——重复计算分析的自动化方法2

模块三：Python数据分析利器——Pandas基本数据分析
Pandas基础
- Pandas介绍
- Pandas安装
- 两个重要数据类型DataFrames和Series对数据表的初步处理
【练习与点评】数据表操作
数据输入和验证——快速观察数据结构和特征
- Pandas数据输入方法——提取数据表的数据
- Shape显示数据表的格式
- Head和tail方法验证数据表的结构
- Info方法分析查看数据表内容信息
Pandas实现基本数据分析
- Value_counts分析数据表数据频率及数据检查
- 数据排序—sort_values方法操作数据表
- 布尔值索引快速筛选数据方法操作数据表
- 字符串处理——模糊查询方法操作数据表
【练习与点评】数据表的基本数据分析

模块四：利用Pandas进行可视化
Pandas实现数据基本可视化——Matplotlib工具的使用
- Matplotlib介绍
- 基于数据表的绘制线形图、柱状图及饼状图
- 基于数据表的绘制图形颜色和尺寸设置
- 基于数据表的多颜色自动匹配-colormaps使用
【练习与点评】数据表的基本可视化
Pandas数据可视化进阶——Seaborn工具的使用
- 数据表的heatmap数据总结图绘制
- colormap定制数据表带颜色的柱状图
【练习与点评】数据表的数据总结图和带颜色图的绘制

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10月17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。