實用資料科學高級證書課程

Practical Data Science
PowerBI + Python + Excel

Higher Certifcate in Practical Data Science (PowerBI + Python + Excel)

實用資料科學高級證書課程 (PowerBI + Python + Excel)

課程簡介

資料科學又稱數據科學，是一門利用資料學習知識的學科，其目標是通過從資料中提取出有價值的部分來生產資料產品，學科範圍涵蓋了：資料取得、資料處理、資料分析等過程，舉凡與資料有關的科學均屬資料科學。
本課程以實用角度出發，利用熱門的程式語言及數據工具，實際針對各種資料進行不同的處理及分析。務求令學員能掌握工具及基礎知識，進入資料科學的大門，學習更高層次的資料科學技術。
會教授的程式語言
- Python + Pandas + Microsoft DAX
會教授的資訊工具
- PowerBI + Matplotlib + OpenPyXL + Excel

課程目標

Tools

認識大數據分析的各種工具

Programming

學習程式設計語言基本語法

Decision Making

利用決策執行程式的不同部分

Iterations

利用迴路執行重複性的動作

Data Structures

靈活運用不同的資料結構儲存資料

Visualization

學習如何繪製不同的資料圖像

Excel Automation

配搭 Excel完成各種資料運作自動化

PowerBI

強化Power BI的資料處理能力

Data Model

如何由不同來源匯入資料至資料模型

Transformation

如何將匯入的資料作不同形式的重組及變形

Relationships

如何為資料表建立不同類型的關係

Visualization

如何利用豐富的圖像去表達資料的內容

Cloud and Mobile

如何上載分析結果至Power BI Service及Power BI Mobile

Filtering

如何運用各種過濾器及格式化工具去篩選資料

Measures

如何利用DAX functions 寫出各種實用的分析公式

Insights

如何利用Power BI雲端服務作自動化資料探索)

課程結構

本課程由以下兩個證書課程所組成。兩個證書課程內容獨立，沒有重複性。學員可由任何一個課程開始修讀。

Certificate in Microsoft Power BI for Business Intelligence Analysis (6 hrs)

面授 + 視像

本部分以教授 PowerBI 為主，學員由基礎學習 PowerBI 的運作原理。如何將不同的資料來源輸入 PowerBI，然後利用 PowerBI 強勁的資料編輯工具，將資料重新整理。整理後的資料便可建立資料模型，利用資料模型便可繪製出不同的互動圖像。最後學習 DAX 程式語言去發掘資料內藏的智慧。

Technology	Introduction

Certificate in Big Data Analysis using Python + PowerBI + Excel (9 hrs)

面授 + 視像

本部分以教授 Python 為主，學員由基礎學習 Python 程式語言。 Python 是一套易學易用的程式語言，適合任何程式初手。首先學習各種資料種類，數據結構，決策及迴路的運用，然後學習各種實用的程式庫，例如 Pandas, Matplotlib 及 Openpyxl 等等。最後應用 Python 在 Excel自動化及強化 PowerBI之用。

Technology	Introduction

課程時間表和資料

課程代碼: JDDATA202201
15 小時即場或網上面授課程
學員可遙控學校的電腦進行實習，導師亦可即時作出指導
課程日期:
- 2023-3-25 逢星期 10:00am - 1:00pm
課程費用: HK$3,680

課程報名

Enrollment Form for JDDATA202201

First Name *

Last Name *

Chinese Name

Gender *

Male

Female

Date of Birth *

Mobile Number *

Other Phone (if any)

Email *

Contact Address

課程時數: 15 小時

學習人士需懂得如何運用 Excel 基本功能，方能事半功倍。由持有 Microsoft Excel 專家認證的豐富經驗導師任教。

導師簡介

Dannis Mok

who have rich experience in business web and apps system development and have over 15 years of teaching experience. He has great passion in learning and teaching new technologies. His teaching style is clear to point and can explain complex technologies in simple terms. He has delivered various workshops and classes for different corporate, government departments and local universities. He got a MBA, Msc in IT and Msc in Telecommunication.

Technical Skills 相關教學經驗

為積金局 IT 員工提供 Android 及 iPhone 視像培訓課程
為香港教育局提供 Android 培訓課程與中學電腦科導師
為香港教育大學 IT 員工提供跨平台流動程式開發課程
為房屋署員工 IT 員工提供跨平台流動程式開發課程
為香格里拉大酒店IT 員工提供跨平台流動程式開發課程
為勞工處提供 HTML5 遊戲培訓課程及電子商店培訓課程
為 VTC 職業訓練局提供各種各類 IT 培訓課程
為醫管局員工 IT 員工提供跨平台流動程式開發課程

Office Software 相關教學經驗

Prince Hotel 香港太子酒店
Marco Polo Hong Kong Hotel 馬哥孛羅香港酒店
Kerry Warehouse 嘉里貨倉
Labor Department 勞工處
Baguio Green Group 碧瑤綠色集團
香港耆康老人福利會
Education Bureau 教育局
Hong Kong Institute of Education 香港教育大學
Hong Kong Housing Authority 香港房屋委員會
Hong Kong ICAC 香港廉政公署
Hang Seng Bank 恒生銀行
Civil Aivation Department 民航處
Darty Asia
UA Finance 亞洲聯合財務有限公司
基督教香港信義會
NCSI Hong Kong Ltd
香港善道會
恆生銀行
聯合國兒童基金會
City University of Hong Kong 香港城市大學
香港明愛
救世軍
City Facilities Management Holdings Ltd
HACEO 香港飛機工程
JLL 仲量聯行
Hong Kong VTC 職業訓練局
Hong Kong IVE 香港專業教育學院
Adidas Hong Kong
Polyplastics
Apex Logistics
Defond 德豐
JAS Worldwide
VTech Hong Kong 偉易達香港

Office Software 相關教學經驗

YWCA 女青年會
東華三院
iRobot Hong Kong
Bureau Veritas
Boardway 百老滙
StarLite Holdings (星光集團)
Puma Hong Kong
Marriott International 萬豪國際
WheeLock會德豐
香港立信德豪會計師事務所 (BDO)
Kering Group
中華電力有限公司
Wilko Worldwide Limited
華懋集團
機電工程署
無國界醫生
Unilever Hong Kong 聯合利華
獅王 (Lion Corporation)
菱電商事株式会社
Merck & Co 默克藥廠
九龍木球會
香港航空發動機維修服務有限公司
維他奶國際集團
Toyota 豐田汽車

adidas Hong Kong

連續五年 (2017,2018,2019,2020,2021) 為VTC 職業訓練局的員工作培訓

連續八年為勞工處YES的會員作”辦公室軟件”培訓

浸會大學

西門子 Siemens

Fujitsu Hong Kong

Luxasia

Miele

Pacific Coffee

課程內容

Getting Started with Python

Environment Setup (Jupyter and VS Code)
Basic Syntax
Variable Types
Basic Operators
Decision Making
Loops (For, While)
Numbers and Strings
Lists and Tuples
Dictionary and Set
Functions and Lambda
List Comprehension
File Handling
Modules (DateTime, Math, JSON, CSV)

Getting Started with NumPy and Pandas

NumPy Introduction
Create n-dimensions NumPy Array
Access Array Elements
NumPy Shapes and Reshaping
NumPy Array Iterating
Pandas Series and DataFrames
Pandas Read CSV and JSON
Change Column, Rows and Data Types
Select Rows by Index Position or Labels
Select Columns by Name or Index
Add Column or Rows to DataFrame
Drop Column or Rows From DataFrame
Iterate Over Rows
Apply functions
Join, Merge and Concat DataFrames

Visualization using Mathplotlib

Matplotlib Introduction
Matplotlib Plotting
Axis, Title and Label
Plot Parameters (Color, Size and Style)
Figure and Axes/li>
Multiplots
Using Subplots
Histogram and Bin Size Setting
Pie Plot and Scatter Plot
Box Plot and Line Plot

Excel Data Handling with Python

Read Excel file as Pandas DataFrame
Data checking for null, unique value and formatting
Data cleaning for null, spaces, cases and duplicates
Data preprocessing by merging, sorting, grouping and breakdown
Data extraction by location, by label, by condition
Data filtering by conditions (AND,OR,NOT)
Data summary by subtotal and pivot
Data output to excel or to CSV

Excel Automation using OpenPyXL

OpenPyXL Introduction
Read Excel File
Iterating Rows and Columns
Iterating from a range
Create and Add Content to a Workbook
Write a List to Worksheet
Rename, Add and Remove Worksheet
Insert and Delete Rows and Columns
Set the Font, Alignment and Color for the Cells
Add an Image to the Worksheet
Add a Bar Chart or a Pie Chart to the Worksheet

Working with PowerBI

PowerBI basic concepts and workflow
Configure PowerBI with Python
Get Data using Python Scripts
Update the Python Script
Create the Visual using Python
Transform Data using Python
Introduction of Regular Expression
Regular Expression - Match, Search and Sub function
File System Module - OS vs PathLib
Example 1 - Remove Bad Email Address Rows
Example 2 - Mask out all phone numbers and ID card numbers
Example 3 - Create a new column to count how many words in the feedback column
Example 4 - Call external API to process data (Using Google Geocoding API)
Example 5 - Use OpenPyXL to consolidate Excel invoices distributed in different files and sheets