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Schulungsübersicht

Einrichtung der Geschäftsautomatisierungsumgebung

  • Konfiguration von Python 3.12+ für Geschäftsautomatisierungs-Workflows
  • Verwalten von Abhängigkeiten mit pip und virtuellen Umgebungen
  • Installation und Überblick über die wichtigsten Bibliotheken: pandas, openpyxl, xlwings, requests, schedule
  • Strukturierung von Python-Projekten für wartbare Geschäftsskripte

Excel-Integration und Arbeitsmappen-Automatisierung

  • Lese- und Schreibzugriff auf Excel-Dateien mit openpyxl
  • Programmatische Formatierung von Zellen, Hinzufügen von Formeln und Erstellen von Diagrammen
  • Einsatz von xlwings für die Echtzeit-Interaktion mit Excel und den Ersatz von Makros
  • Integration von pandas mit Excel für den Import und Export großer Datenmengen
  • Automatisierte Generierung von Berichten mit mehreren Blättern und das Ausfüllen von Vorlagen

Erstellung automatisierter Quoten- und Zielsysteme

  • Modellierung von Vertriebsgebieten, Quoten und Leistungszielen in Python
  • Berechnung der Erfüllung, der Abweichungen und der Prognosen mittels pandas
  • Generierung von Quoten-Zuweisungs-Matrizen und deren Verteilung über Excel
  • Erstellung von Dashboards und Zusammenfassungsberichten für die Vertriebsleitung
  • Validierung der Datenintegrität der Quoten und Umgang mit Randfällen

Optimierung der Datenanalyse

  • Effizientes Laden von Daten und Speicheradministration mit pandas
  • Vektorisierte Operationen und Vermeidung iterativer zeilenweiser Verarbeitung
  • Einsatz von NumPy zur numerischen Optimierung und Aggregation
  • Aggregierung und Pivotierung von Betriebsdaten für umsetzbare Erkenntnisse
  • Verbindung zu Datenbanken und APIs zur Live-Datenabfrage

Fortgeschrittene Textverarbeitung und reguläre Ausdrücke für Geschäftsdaten

  • Mustererkennung und Datenerfassung mit regulären Ausdrücken
  • Bereinigung und Standardisierung von Geschäftstextdaten (Namen, Adressen, Bezeichner)
  • Validierung von Formaten wie E-Mail-Adressen, Telefonnummern und Rechnungsnummern
  • Anwendung regulärer Ausdrücke auf Logdateien und unstrukturierte Geschäftsdokumente

Datei- und Dokumentenautomatisierung

  • Verarbeitung von CSV- und JSON-Daten für ETL- und Berichtspipelines
  • Lesezugriff und Datenextraktion aus PDFs zur Rechnungs- und Kontostatenverarbeitung
  • Automatisierte Generierung von Word-Dokumenten für Verträge und Angebotsunterlagen
  • Organisation, Umbenennung und Archivierung von Dateien basierend auf Geschäftsregeln

Extrahieren von Webdaten für die Geschäftsinformation

  • Herunterladen und Parsen von HTML-Inhalten mit requests und BeautifulSoup
  • Extrahieren von Preisen, Wettbewerbs- und Marktdaten aus öffentlichen Quellen
  • Umgang mit Paginierung, Authentifizierung und API-Ratenbegrenzungen
  • Speicherung der gescrapten Daten in strukturierten Formaten für die nachgelagerte Analyse

Automatisierung von Berichten und Kommunikation

  • Generierung formatierter HTML- und Excel-Berichte aus Analyseergebnissen
  • Automatisches Versenden von E-Mails mit Anhängen über SMTP
  • Erstellung von geplanten Zusammenfassungsberichten für Stakeholder
  • Vorlagen für dynamische Inhalte basierend auf Geschäftslogik und Schwellenwerten

Planung und Orchestrierung von Geschäftsprozessen

  • Automatisierung der Skriptausführung mit schedule und cron
  • Kettenschaltung abhängiger Aufgaben zu End-to-End-Workflows
  • Verwaltung von Ausführungs-Logs und Ausgabeordnern
  • Fehlerbehandlung und Wiederholungsstrategien für die Produktionsautomatisierung

Debugging, Tests und Leistungsoptimierung

  • Nutzung von Python-Debugging-Tools zur Verfolgung von Automatisierungsfehlern
  • Verfassen von Assertions und Unit-Tests für Komponenten der Geschäftslogik
  • Profiling der Skriptleistung und Identifizieren von Engpässen
  • Bewährte Praktiken zum Schreiben zuverlässigen und wartbaren Automatisierungscode

Praxisprojekt: End-to-End-Geschäftsautomatisierungs-Workflow

  • Entwurf eines vollständigen Automatisierungspipelines von den Rohdaten bis zum Endbericht
  • Integration von Excel, pandas, E-Mail und Planung in ein einzelnes Projekt
  • Anwendung von Quotenlogik, Datenanalyse und Berichterstellung auf ein reales Szenario
  • Bewertung, Feedback und nächste Schritte für die weitere Entwicklung der Automatisierung

Voraussetzungen

  • Verständnis der Python-Grundlagen, einschließlich Variablen, Schleifen, Funktionen und grundlegender Datenstrukturen.
  • Erfahrung im Umgang mit Dateiverarbeitung und grundlegender Datenmanipulation in Python.
  • Vertrautheit mit Kalkulationstabellenkonzepten und grundlegenden Workflows der Betriebsberichterstellung.

Zielgruppe

  • Betriebsdatenanalysten und Operations-Professionals mit fortgeschrittenen Python-Kenntnissen.
  • Datenanalysten, die ihre Workflows für die Berichterstellung und die Excel-Integration automatisieren möchten.
  • Vertriebsoperations-Teams, die Quotensysteme programmatisch aufbauen und verwalten möchten.
  • Professionals, die für die Optimierung wiederkehrender Datenanalyse- und Berichtsaufgaben zuständig sind.
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

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