Скачать 

[Udemy] Python для Excel: Используйте xlwings для науки о данных и финансах [Alexander Hagmann]

Цена: 75 РУБ
Организатор: Fenix Fox
Список участников складчины:
  • 1. Waytoomany
  • 2. ник скрыт
  • 3. микеланджело
Fenix Fox
Fenix Fox
Организатор
  • #1

[Udemy] Python для Excel: Используйте xlwings для науки о данных и финансах [Alexander Hagmann]

Ссылка на картинку
Интегрируйте Excel и Python и получите лучшее из двух миров! Новички Python приветствуются. Используйте Pandas, Seaborn & co. в Excel

Язык: Английский + англ. субтитры

Описание
Excel против Python - что является лучшим инструментом для науки о данных, бизнеса и финансов?
Ответ таков: Используйте Excel и Python вместе и интегрируйте оба инструмента с xlwings. Получите лучшее из двух миров!

С xlwings вы можете использовать библиотеки Python Data Science, такие как Numpy, Pandas, Scipy, Matplotlib, Seaborn и Scikit-учитесь прямо в Excel! Вы можете запускать код Python в Excel и улучшать свои проекты Excel! Все больше и больше профессионалов и разработчиков используют
  • Excel как Frontend
  • Python как аналитический бэкэнд.
Этот курс является идеальным выбором для
  • Опытные кодеры Python: Используйте Excel в качестве графического интерфейса пользователя (GUI) | Запускайте свои скрипты Python с помощью Excel | Представляйте свои результаты с помощью панелей мониторинга Excel
  • Пользователи Excel и полные новички Python: Улучшайте свои проекты Excel с помощью чистого и мощного кода Python!
  • Смешанные группы: Некодеры могут запускать и использовать код Python, просто нажав на кнопки в Excel.
Зачем брать этот курс?
  • Вы будете изучать и осваивать библиотеку xlwings с нуля
  • Для пользователей Excel и полных новичков Python: Этот курс включает в себя ускоренный курс Python, который специально разработан для вас!
  • Это самый полный и практичный (практический) курс xlwings в Интернете
  • Она охватывает три всеобъемлющих реальных проекта.
  • Проект 1: Вы узнаете, как повысить свою финансовую модель в Excel, добавив симуляцию Python Monte Carlo - Запустите расчет Excel 10 000 раз с различными наборами входных данных и проанализируйте результаты!
  • Проект 2: Вы узнаете, как создавать приложения Dashboard с помощью Excel (графический пользовательский интерфейс) и Python (аналитический бэкэнд).
  • Проект 3: Вы узнаете, как использовать методы и функции Pandas для ваших наборов данных непосредственно в Excel.
Зачем использовать Excel?
  • Нет лучшего графического интерфейса пользователя (GUI) и инструмента отчетности, чем Excel. Excel-это
  • широкое распространение (750 миллионов пользователей)
  • стандартизированный
  • интуитивно понятный в использовании
  • большинство пользователей хорошо обучены
  • он требует низкой/нулевой настройки
  • он требует низкого/нулевого технического обслуживания
  • и это по-прежнему лучший выбор для финансовых моделей и расчетов электронных таблиц
Зачем использовать Python?
Обладая сотнями мощных библиотек, Python является первым выбором для науки о данных, машинного обучения и продвинутой аналитики в бизнесе и финансах. Экосистема Python намного мощнее и универсальнее, чем VBA. И его чище и легче изучать и применять!

Зачем учиться и осваивать xlwings?
xlwings-это идеальный инструмент для интеграции Excel и Python! xlwings позволяет вам
  • Автоматизируйте Excel из Python, например, для создания отчетов или взаимодействия с записными книжками Jupyter.
  • Напишите макросы на Python, которые вы можете запускать с помощью кнопок в Excel, например, для загрузки данных из базы данных или внешнего API.
  • Пишите UDFS (пользовательские функции) и используйте возможности библиотек NumPy, Pandas и машинного обучения.
  • Используйте научный стек Python для интерактивного анализа данных с помощью ноутбуков Jupyter, NumPy, Pandas, scikit-learn и т. Д.
  • Используйте xlwings для автоматизации отчетов Excel с помощью Python.
  • Напишите инструменты Excel с помощью Python вместо VBA и вызовите свой код непосредственно из Excel, например, с помощью кнопки на листе.
  • Это также отлично подходит для создания прототипов веб-приложений.
  • Напишите (массив) UDFS в мгновение ока, используя все функциональные возможности, уже доступные в таких библиотеках, как NumPy и Pandas.
  • Поддерживаются формулы динамических массивов.
 
Зарегистрируйтесь , чтобы посмотреть скрытый авторский контент.

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы комментировать и скачивать складчины!

Учетная запись позволит вам участвовать в складчинах и оставлять комментарии

Регистрация

Создайте аккаунт на форуме. Это не сложно!

Вход

Вы уже зарегистрированы? Войдите.

Сверху