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Python是一种通用的脚本开发语言，比其他编程语言更加简单、易学，其面向对象特性甚至比Java、C#、.NET更加彻底，因此非常适合开发。Python在软件质量控制、开发效率、可移植性、组件集成、库支持等方面均具有明显的优势。
行业
人才需求量大
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前景
跟上人工智能时代的步伐
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就业
就业领域广，就业方向多！
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简单易学: 逻辑简单,语法更贴近英语,初中水平英语即可入门初级 Python工程师, Python的“前景广阔”却又“简单易学”吸引了不少低龄开发者;
0元开源: 逻Python开放源代码,共享时代,让 python变得更简单;
标 准 库: Python拥有强大易用的标准库,让编程更方便
代码极短: 相同功能 Java VS Python代码数量对比,结果显而易见
一码多用: 可以用相同的代码处理不同规模的数据,达到用户的需求。
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讲师团队提供项目
| 项目一：东方财富智能云系统 | 项目二：爬虫集群系统 | 项目三：语音识别 |
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| 项目简介 | ||
| 在线金融交易系统，通过实时获取上证、深证所提供的证券金融数据，进行智能分析、显示，较终按照用户制定的交易策略进行虚拟交易。 | 通过对海量招聘数据挖掘、分析，帮助求职者更快更好的找到适合的工作。可以按照城市、薪资、行业、其他技能关键字等进行合理分析，较终得出有价值的结果。 | 采用Google的TensorFlow人工智能学习系统建立的智能语音识别系统。通过学习该项目，希望学员早日走入人工智能的大门。 |
| 技能掌握 | ||
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1、Python核心技术，网络编程技术。 2、WEB前端开发技术：HTML5、CSS、Javascript、JQuery库、网页设计技能。 3、多种网络协议及数据格式，如：HTTP协议、JSCON。 4、数据库技术：MySql、MongoDB、Redis。 5、Django Web框架技术 6、Python SMTP smtplib、email模块 7、Python项目部署、测试技术 8、软件工程管理技能、Git、Pydoc等工具使用 |
1、熟练使用Python urllib requests等模块 2、掌握Python网络编程、多线程编程技术 3、掌握XML解析、XPath 语法，以及Python的re、json模块 4、掌握网络协议，如HTTP协议 5、理解分布式爬虫原理及实现 6、熟练使用Scrapy框架，及scrapy-redis分布式框架 |
1、掌握采用Tornado框架实现高并发请求技能。 2、掌握海量数据分析技术。 3、掌握语音识别技术原理、实现方法。 4、掌握采用Python作为开发语言的人工智能框架TensorFlow。 5、掌握第三方SDK的使用，如微软语音、百度语音的Python SDK。 6、掌握数据的云端存取访问技术 7、掌握Python图形编程技术。 |
诚信经营，拒绝虚假宣传是达内公司的经营理念。达内公司将在学员报名之前公布公开所有授课讲师的安排 及背景资料，并郑重公布《指定授课讲师承诺书》，确保学员利益。
呼和浩特达内Python培训学习路线是如何规划的，达内教育，17年专业IT培训机构,美国上市集团,开设IT培训班Java、python、大数据、linux、UI、会计等IT培训,覆盖IT培训和非IT培训共24大课程。达内集团凭借雄厚的技术研发实力、过硬的教学质量、成熟的就业服务团队，为学员提供强大的职业竞争力，在用人企业中树立了良好的口碑。欢迎大家的在线咨询，0元试听,随到随学,推荐就业。接下来小编为您分享，Python报表自动化
1.案例场景
作为企业的数据统计岗，每天都需要做很多报表，日报、周报、季报、月报。如果我们能利用Python的数据分析功能把这些常规的流程标准化的报表自动化，那么我们将能有更多的时间集中于数据背后的业务发展及逻辑的分析上，这样才能被称为是企业的数据分析师，而不是简单的数据搬运工。下面我们通过一个简单的案例来看看Python报表自动化的建模过程。某银行贷款业务部门数据分析员每天需要根据系统生成的个人贷款客户信息表统计管辖区域内各经营单位的不同贷款产品今年的投放情况。
2.Excel制作过程
我们知道利用Excel的数据透视表功能就制作该报表：选中数据表中任意一个单元格，点击插入数据透视表，然后按以下步骤执行：
将合同生效日字段放在页区域（筛选今年）
将用途字段放在列区域。
将单位字段放在透视表的行区域。
当处理到单位字段时我们会发现，表中每一笔贷款都有三家网点进行业绩分成。我们需要将分成比例也考虑进去。所以透视表中的行区域及值区域不能简单的放入单位1和贷款金额。此时大部分人都会想到先在数据源表格中添加三列按分成比例分成以后的贷款金额。
三个数值的计算方法分别为：
分成贷款金额1=贷款金额*分成比例1
分成贷款金额2=贷款金额*分成比例2
分成贷款金额3=贷款金额*分成比例3
然后将单位1及分成贷款金额1拖放到透视表的行区域及值区域。求出每个网点在分成金额1上的贷款投放，用同样的方法将各网点在分成贷款金额2及3的和。于是就会得到结构如下的三个数据透视表：
一步就是运用VlOOKUP将同一家网点的同种贷款金额整合相加到日报相对应的单元格里，实现的报表输出。
以上流程每天都需要进行重复：插入列、编写公式、做数据透视表、VLOOKUP，相信就算是熟悉Excel的人也需要华20到25分钟，而在操作过程中很容易因为疏忽而造成错误。如此循环往复，效率低下并且出错率高。而从操作上来讲，整个流程都是标准化的，因此我们可以考虑使用Python进行自动化设计。
3.Python优化报表制作过程
通过以上分析，我们知道问题的难点在于处理分成比例。存在多个分成比例产生了很多重复性的工作。由于每笔贷款的三个分成比例都是对同一个贷款金额进行分成，我们可以将贷款金额分别与分成单位1、2、3及分成比例1、2、3组成三张分表，然后将分表纵向追加。这样计算分成贷款金额时就只需要将新表的贷款金额及合并成一列的分成比例进行相乘。得出每个分成比例对于的分成贷款金额，将分成贷款金额按照单位及用途进行数据透视。
3.1加载数据表
数据加载过程比较简单，使用read_excel()进行设置即可，这里不在赘述。仅提出以下建议，供大家参考，
利用read_excel()的usecols参数对表列进行指定，排除不必要的干扰列。
养成数据加载以后，使用head()进行预览的习惯。
养成使用shape及info()了解表格的基本情况的习惯。
温馨提示：为了不影响您的时间，来校区前或者遇到不明白的问题请先电话咨询，方便我校安排相关课程的专业老师为您解答，选取适合您的课程。以上是呼市达内教育的小编为您分享的关于Python报表自动化的内容,希望可以为同学们提供帮助，更多Python资讯请持续关注呼市达内教育。
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