Kom i kontakt

Kursplan

Python-grunder för datatakter

  • Installation av Python och upprättande av utvecklingsmiljön
  • Språkgrunder: variabler, datatyper, kontrollstrukturer
  • Att skriva och köra enkla Python-skript

Filhantering: CSV och Excel

  • Läsning och skrivning av CSV-filer med hjälp av csv-modulen och Pandas
  • Arbete med Excel-filer via openpyxl/xlrd och Pandas
  • Praktiska övningar: automatisering av filomvandlingar

Introduktion till Pandas

  • DataFrame-grunder: skapande, indexering, urval och filtrering
  • Aggregering och grupperingsoperationer
  • Vanliga reningsoperationer: saknade värden, dubbletter och typomvandlingar

Introduktion till Polars

  • Polars begrepp och prestandakännetecken jämfört med Pandas
  • Grunderna för DataFrame-operationer i Polars
  • Användningsexempel: när du ska välja Polars framför Pandas

Avancerad datatransformering (mellannivå)

  • Komplexa joinar, fönsterfunktioner och pivotoperationer i Pandas
  • Effektiva mönster för datahantering med Polars
  • Kedjejer av operationer och optimering av minnesanvändning

Processautomatisering med Python

  • Skrivning av skript för att automatisera repetitiva datatakter och ETL-steg
  • Planering av skript med operativsystemets schemaläggare
  • Loggning, felhantering och aviseringar

Paketering av skript och bästa praxis

  • Skapa körbara program med PyInstaller eller liknande verktyg
  • Projekteringsstruktur, virtuella miljöer och hantering av beroenden
  • Grunderna i versionshantering och dokumentation av arbetssätt

Praktiskt minibyte-projekt

  • En uppgift från start till mål: läsa in råfiler, rensa och transformera data samt producera utdata
  • Automatisera arbetssättet och paketera som ett körbart skript eller program
  • Genomgång och förbättringar baserat på feedback från kollegor

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Grundläggande bekantskap med programmeringsbegrepp eller vilja att lära sig
  • Komfortabelitet vid användning av kommandotolk (terminal) för paketinstallation
  • Erfarenhet av arbete med kalkylark (CSV/Excel)

Målgrupp

  • Dataanalytiker och operationspersonal som automatiserar datatakter
  • Analytiska ingenjörer som söker lättviktiga ETL-skript
  • Yrkesverksamma med intresse för praktiska Python-baserade dataarbetssätt
 14 Timmar

Antal deltagare


Pris per deltagare

Vittnesmål (2)

Kommande Kurser

Relaterade Kategorier