A PYTHON programnyelv alapjai - Adatelemzés és Adattisztítás PYTHON-nal

Program

4 x 3 óra időtartamban / 9.00 – 12.00

I. Modul: A PYTHON PROGRAMNYELV ALAPJAI - ADATELEMZÉS ÉS ADATTISZTÍTÁS PYTHON-NAL - 4 x 3 óra

I/1. Fejezet - A Python alapjai

• Az Anaconda Navigator telepítése
• A Jupyter Notebook fejlesztői környezet elindítása
• Beviteli (input) módok
• A Python nyelv helyesírása
• Adatok kiíratása, megjelenítése
• A változók használata
• Mappák, elérési utak helyesírása
• Mappák tartalmának elérése – az „OS” modul
• Osztás, maradék
• Hatványozás, gyökvonás
• A változók főbb adattípusai

I/2. Fejezet - Szövegek tisztítása/átalakítása

• Nagybetű, kisbetű átalakítások
• Felesleges szóközök törlése
• Szövegek lecserélése
• Szöveg keresése egy másik szövegen belül (tartalmaz, kezdődik, végződik)
• A szövegek „szeletelése” (slicing: bal, közép, jobb)
• Szövegek szétbontása
• Szövegek összefűzése
• Szövegek formázása: { }
• A „backslash”, fordított per jel (\) használata

I/3. Fejezet - Adatelemzés, adatátalakítás és adattisztítás a Pandas library-vel I.

• A „Pandas” könyvtár (library)
• Mappák és fájlok alapadatai
• CSV fájlok beolvasása a Dataframe-be
• Adatok a Dataframe-ről
• Minden szó nagy kezdőbetűvel Dataframe oszlopban
• Felesleges szóközök levágása az oszlopban
• Szövegek lecserélése az oszlopban
• A Dataframe oszlopainak szétdarabolása
• Oszlopok összefűzése, egyesítése
• Oszlopok adattípusának megváltoztatása
• Oszlopok, sorok törlése
• Oszlopok átnevezése
• Oszlopok sorrendjének átrendezése
• Új oszlopok hozzáadása
• Sorok rendezése
• Adatok exportálása CSV fájlba
• Markdown létrehozása
• A feladatok külön programokba szervezése
• Más Python programok futtatása
• Az index „reset”-elése
• „Slicing” (szeletelés), szűrések a Dataframe-ben
• Ismétlődések eltávolítása
• Új „ID” indexoszlop beszúrása
• Szövegek gyors lecserélése a Python kódban
• Adatok exportálása új Excel fájlba
• Adatok exportálása meglévő Excel fájlba

I/4. Fejezet - Hasznos Python hatékonyságnövelő technikák

• Hasznos billentyűparancsok
• Dátumok kezelése
• A hibák „elfogása” (TRY – EXCEPT)
• Adatok bekérése a felhasználótól (INPUT)
• Mappák létrehozása, törlése a fájlrendszerben
• Fájlok törlése a fájlrendszerből
• Értesítések hangjelzéssel
• Notebook-ok másolása

I/5. Fejezet - Egyéni függvények létrehozása

• Egyéni, saját függvények definiálása (def)
• A futási idő mérése
• A „lambda” egyéni függvények

I/6. Fejezet - Feltételek (IF) és Ciklusok (Loop)

• Feltételek (IF)
• Szövegek keresése az IF segítségével
• Bináris változók (igaz vagy hamis)
• Ciklus (FOR)
• Ciklus (WHILE)
• Végigfutás ciklussal egy mappa fájljain
• Több fájl összefűzése egy Dataframe-ben
• Dimenziótáblák létrehozása fájlokból

I/7. Fejezet - Listák (List) használata

• Listák létrehozása
• Listaelemek hozzáadása, módosítása, törlése
• Végigfutás ciklussal a lista elemein
• Adott elemek elérése egy listában
• Szövegek felosztása listába
• Szövegek összefűzése listából
• Nem numerikus elemek eltávolítása a listából
• A listák közötti különbség megtalálása
• Változók, listák stb. törlése a memóriából

I/8. Fejezet - Adatelemzés, adatátalakítás és adattisztítás a Pandas library-vel II.

• Kódunk egyszerűsítése listákkal
• Adatok beolvasása Excel-fájlokból Dataframe-be
• Az üres értékekkel rendelkező sorok vagy oszlopok törlése
• Azonos fejlécű oszlopok kezelése
• Dataframe oszlopok szűrése szöveg alapján
• Oszlop- vagy sor értékek hozzáadása a listához
• Dataframe oszlopok szűrése listával
• Két Dataframe egyesítése az értékek kikereséséhez

I/9. Fejezet - Szótárak (Dictionary) használata

• Szótár (Dictionary) készítése
• Végigfutás ciklussal a Szótár elemein
• Listák „összepárosítása” Szótárba
• Listákban ismétlődések eltávolítása Szótárral

I/10. Fejezet - Adatelemzés, adatátalakítás és adattisztítás a Pandas library-vel III.

• Dataframe oszlopok vagy adatok átnevezése szótárral
• Végigfutás ciklussal oszlopokon
• Végigfutás ciklussal sorokon
• Számítások oszlop értékekkel
• Hiányzó (üres) értékek az oszlopokban
• Oszlop értékek összesítése (összeg, átlag stb.)
• Sor értékek összesítése
• Tartományok megadása az értékek alapján
• Csoportonkénti összesítés – Pivot tábla
• Diagramok készítése

Tréner

Jobbágy Szabolcs 

Számítógépes időhatékonyság tréner, 

Excel – Visual Basic – Power BI szakértő

A fő „misszióm”, szenvedélyem:

Felgyorsítani a munkatársak és csapatok számítógépes munkahatékonyságát, időmegtakarító technikákkal, strukturált feladatszervezéssel, a folyamatok automatizálásával, a manuális munka minimalizálásával. Ezekkel naponta akár 2-3 órát is nyerhetünk, és eltüntethetjük az improduktív időt munkanapjainkból.

2001-ben végeztem az akkori Budapesti Közgazdaságtudományi és Államigazgatási Egyetemen (a mai Corvinus). Több mint 10 éves tapasztalatot szereztem a HR területén főként multinacionális vállalatoknál, többek között a Flextronics International és az Allianz Hungária képzési vezetőjeként.

Magyarországon kívül Európa több országában (Írország, Hollandia, Ausztria, Csehország, Lengyelország, Románia, Ukrajna) és az Egyesült Államokban is volt alkalmam menedzselni HR képzési-fejlesztési rendszereket, illetve részt venni nemzetközi HR projektekben (globális képzési programok fejlesztése, a HR számítógépes támogatására szolgáló HRIS rendszerek kifejlesztése, e-Learning és e-Talent rendszerek stb.).

Munkám során megszereztem a Six Sigma Zöld Öves képesítést, ill. részt vettem Six Sigma / Lean projektekben is, az egyik legfontosabb „küldetésem” ma is a munkatársak munka-hatékonyságának javítása.