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課程介紹

在數字化和人工智能快速發展的今天，很多人指出編程會成為一個未來人類的基本技能，如同現在人人會寫字一樣，未來人人都應該會編程，而 Python 是公認的簡單易學、跨平臺、可擴展、邏輯簡潔的代碼語言，其已在科學計算、Web 開發、數據分析、人工智能等方面有著非常廣泛的應用。由于 Python 的上述優點，不僅大量計算機專業人員使用 Python 進行快速開發，而且非計算機專業人員也利用 Python 解決其專業問題。

但 Python 對于財務人員和沒有任何編程基礎的人員來說，學習的難度也不可小覷。對于非技術人員來說，花費漫長的時間可能也無法完全掌握 Python，而且日常中缺乏應用場景也會導致學習沒有效果，整個過程事倍功半。那究竟如何降低學習難度？如何將 Python 應用在工作場景中？這堂課也許會帶給你答案。

在《Python+ChatGPT:輕代碼場景化數據分析實戰營》課程中，我們結合了 ChatGPT 及其他AI 軟件的應用，并且借助 pandas 這個明星數據分析工具，結合真實的財務場景，讓你用最快的速度和最省力的辦法做出高效的數據分析，把 python 的難度從會寫降低到了會看。課程中也會介紹一些 AI 在財務領域應用的拓展內容，幫助大家與時俱進，打開視野。學習完這門課，無論是想進一步提升 python 水平，還是想探索 AI 輔助工作的新態勢，都為你打造了堅實的基礎，助力你的職場躍遷之路。

培訓對象

? 財務分析經營分析等職能人員

? 希望掌握編程技能與思維的財務人員

? 希望通過Python提升工作競爭力的非財務人員

課程收益

? 【思維升級】構建編程思維，迎接數字化轉型，做財務中的“程序猿”

? 【掌握技巧】學會Python語言的語法語句和基礎的爬蟲技術，提高財務競爭力

? 【奠定基礎】建立學習Python的信心和興趣，為進一步學習打下良好基礎

課程大綱

夯基階段 打造Python堅實基礎

專題一 大語言模型（LLM）介紹

1) 常見的大語言模型工具

（1）CHATGPT

（2）訊飛星火

（3）文心一言

2) 使用LLM的安全風險

3) 如何讓LLM幫助寫代碼

專題二 打開Python的大門

4) Python憑什么成為世界范圍的熱門工具？

5) Python能做什么？

6) Python最擅長的是什么？

7) 如何學習Python這樣一個語言類工具？

專題三 Python開發環境介紹

8) 運行和開發Python需要準備哪些東西？

9) 學習使用Python開發工具

10)跟我一起安裝Python庫包

11)編寫第一個程序推開這扇門

12)如何運行和調試程序

專題四 學習Python的基本元素

13) 從理工男的示愛代碼看python的基本語法規

14) 變量——信息存儲的抽屜

15) 賦值語句——把東西放抽屜的過程

16) 五分鐘掌握數據類型的關鍵點

17) python語法的基石——列表類別

（1） 列表的用途

（2） 增刪改查四件套

（3） 知識點考核

18) 其他容器類型：元組、字典、集合

19) 舉一反三：字符串操作

（1） 字符串的本職是什么？

（2） 無師自通：字符串的切片操作

（3） 無師自通2：字符串內建函數

專題五 學習Python語句

20) 按條件分支：IF語句

21) 循環語句的作用

22) 有限循環：for語句

23) 循環控制：break、continue語句

24) 屏幕輸出：print語句

提升階段 Python財務場景分析實戰

專題六 數據分析明星工具——Pandas

25) 數據處理統計的明星：pandas

26) Pandas能做什么？

27) 在哪里獲取pandas的資源

28) 如何快速獲取幫助

專題七 文件存取原來如此簡單

29) Pandas支持的文件類型

30) 快速讀取寫入文件

（1）示例：一行代碼讀取Excel文件

（2）示例：一行代碼寫入Excel文件

31) Pandas文件I/O功能一覽

32) 讀取Excel的特定工作表

33) 寫入數據到Excel的特定工作表

34) 將多組數據寫入到同一個Excel文件當中

專題八 LLM輔助數據分析演練

35) 多文件數據合并

36) 按要求匯總數據

37) 生成分析圖表

專題九 LLM輔助python編程的進階技巧

38) 讓CHATGPT解釋代碼

39) 增加代碼的容錯性

40) 修改代碼的命名風格

41) 優化代碼，提高代碼規范性

專題十 擴展內容：AI在財務的其他應用簡介

42) 查詢財務疑問

43) 輔助財務報表分析

44) 輔助撰寫公文和商務往來郵件

45) 輔助Excel編寫公式和VBA

46) 輔助制作PPT

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