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Duração 21 horas
Programa do Curso
Configuração do Ambiente de Automação de Negócios
- Configurar o Python 3.12+ para fluxos de trabalho de automação de negócios
- Gerir dependências com pip e ambientes virtuais
- Instalar e visão geral de bibliotecas-chave: pandas, openpyxl, xlwings, requests, schedule
- Estruturar projetos Python para scripts de negócios mantiveis
Integração com Excel e Automação de Pastas de Trabalho
- Ler e escrever ficheiros Excel com openpyxl
- Formatar células, adicionar fórmulas e criar gráficos programaticamente
- Utilizar xlwings para interação em tempo real com o Excel e substituição de macros
- Integrar pandas com Excel para importação e exportação de dados em larga escala
- Automatizar a geração de relatórios multi-folha e o preenchimento de modelos
Construção de Sistemas Automatizados de Quotas e Objetivos
- Modelar territórios de vendas, quotas e objetivos de desempenho em Python
- Calcular atingimento, variância e previsão utilizando pandas
- Gerar matrizes de atribuição de quotas e distribuí-las via Excel
- Construir dashboards e relatórios de resumo para a liderança comercial
- Validar a integridade dos dados de quotas e lidar com casos extremos
Otimização da Análise de Dados
- Carregamento eficiente de dados e gestão de memória com pandas
- Operações vetorizadas e evitar o processamento iterativo linha a linha
- Utilizar NumPy para otimização numérica e agregação
- Agregar e pivotar dados de negócios para insights acionáveis
- Ligar-se a bases de dados e APIs para recuperação de dados em tempo real
Processamento Avançado de Strings e Regex para Dados de Negócios
- Correspondência de padrões e extração de dados com expressões regulares
- Limpar e padronizar dados de texto de negócios (nomes, endereços, identificadores)
- Validar formatos, como e-mails, números de telefone e códigos de faturas
- Aplicar regex a ficheiros de registos e documentos de negócios não estruturados
Automação de Ficheiros e Documentos
- Processar dados CSV e JSON para pipelines ETL e relatórios
- Ler e extrair dados de PDFs para processamento de faturas e extratos
- Automatizar a geração de documentos Word para contratos e propostas
- Organizar, renomear e arquivar ficheiros com base em regras de negócios
Extração de Dados da Web para Inteligência de Negócios
- Obter e analisar conteúdo HTML com requests e BeautifulSoup
- Extrair dados de preços, concorrência e mercado de fontes públicas
- Lidar com paginação, autenticação e limites de taxa de API
- Armazenar dados extraídos em formatos estruturados para análise subsequente
Automação de Relatórios e Comunicação
- Gerar relatórios HTML e Excel formatados a partir dos resultados da análise
- Enviar e-mails automáticos com anexos utilizando SMTP
- Criar relatórios de resumo agendados para as partes interessadas
- Modelar conteúdo dinâmico com base na lógica de negócios e limiares
Agendamento e Orquestração de Processos de Negócios
- Automatizar a execução de scripts com schedule e cron
- Cadeiar tarefas dependentes em fluxos de trabalho de ponta a ponta
- Gerir registos de execução e diretórios de saída
- Gestão de erros e estratégias de repetição para automação em produção
Depuração, Testes e Ajuste de Desempenho
- Utilizar ferramentas de depuração Python para rastrear falhas de automação
- Escrever asserções e testes unitários para componentes de lógica de negócios
- Perfisar o desempenho dos scripts e identificar gargalos
- Boas práticas para escrever código de automação fiável e mantiveis
Estudo de Caso Final: Fluxo de Trabalho de Automação de Negócios de Ponta a Ponta
- Desenhar um pipeline de automação completo, desde os dados brutos até ao relatório final
- Integrar Excel, pandas, e-mail e agendamento num único projeto
- Aplicar lógica de quotas, análise de dados e geração de relatórios a um cenário real
- Revisão, feedback e próximos passos para o desenvolvimento contínuo da automação
Requisitos
- Compreensão dos fundamentos de Python, incluindo variáveis, ciclos, funções e estruturas de dados básicas.
- Experiência no manuseamento de ficheiros e manipulação básica de dados em Python.
- Familiaridade com conceitos de folhas de cálculo e fluxos de trabalho básicos de relatórios de negócios.
Público-Alvo
- Analistas de negócios e profissionais de operações com competências intermédias em Python.
- Analistas de dados que pretendam automatizar fluxos de trabalho de relatórios e integração com Excel.
- Equipes de operações de vendas que pretendam construir e gerir sistemas de quotas programaticamente.
- Profissionais responsáveis pela otimização de tarefas repetitivas de análise e relatório de dados.
Formação Empresarial Personalizada
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Testemunhos de Clientes (2)
Exercícios práticos relacionados ao conteúdo realmente ajudam a entender mais sobre cada tópico. Além disso, o estilo de começar a aula com uma palestra e continuar com exercícios práticos é bom e útil para relacionar com a palestra apresentada anteriormente.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Curso - Introduction to Data Science and AI using Python
Máquina Traduzida
O instrutor estava muito disponível para responder a todas as perguntas que fiz
Caterina - Stamtech
Curso - Developing APIs with Python and FastAPI
Máquina Traduzida
