På dette webinar får du en introduktion til, hvordan du kan løse en simpel databehandlingsopgave fra kilde data til færdig præsentation.
Formål
Der er flere grunde til, at du skal overveje at bruge Python i stedet for Excel til databehandling:
- Python er et programmeringssprog, der er mere kraftfuldt og fleksibelt end Excel. Det giver dig mulighed for at udføre en bred vifte af databehandlingsopgaver, såsom rensning, transformation og analyse, på en mere effektiv og automatiseret måde.
- Python har moduler, der er specielt designet til databehandling, såsom Pandas, og NumPy, som giver dig en bred vifte af funktioner til håndtering og manipulation af data. Disse moduler er generelt mere effektive end de tilsvarende funktioner i Excel.
- I Python kan du skrive kode, der kan køres i batch-tilstand, hvilket betyder, at du kan behandle store mængder data uden at skulle udføre hvert trin manuelt i Excel. Dette kan spare dig for en masse tid, specielt hvis du skal udføre de samme opgaver flere gange.
- Med Python kan du nemt integrere med andre systemer og dermed udvikle mere sofistikerede databehandlingspipelines, end hvis du kun bruger Excel.
På dette webinar får du en introduktion til, hvordan du kan løse en simpel databehandlingsopgave fra kilde data til færdig præsentation.
Webinaret varer 1½ time, og tempoet er højt, men du har efter webinaret mulighed for at gense det alle de gange, du måtte ønske.
Forudsætninger
Det er ikke en forudsætning, at du kender til Python programmering eller andre programmeringssprog. Det vil være en fordel, hvis du har kendskab til Excel, specielt dataimport og databehandling.
NB
På webinaret er det Jupyter Lab, der bliver brugt til Python programmeringen. Du kan enten installere Jupyter Lab (jupyter.org/install) eller bruge deres online version, som du finder her: jupyter.org/try 