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。

Example blog post alt

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。

TechnologyIntroduction
Example blog post alt

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。

TechnologyIntroduction

課程時間表和資料

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.

相關專業認證
  • Microsoft MCSE, MCDBA, MCSD
  • Microsoft Office 2016 Specialist Master
  • Cisco CCNA,CCDA,CCNP,CCDP
  • Sun Microsystems – Certified Java Programmer
  • Oracle – Certified Database Professional
  • Linux - LPI Level 1 & 2
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
Office Software 相關教學經驗
  • VTech Hong Kong 偉易達香港
  • 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

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

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