あなたの仕事が一瞬で片付くPythonによる自動化仕事術 | 大人気 Youtube「キノコード」と連動して学習可能(ラトルズ) [電子書籍]
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あなたの仕事が一瞬で片付くPythonによる自動化仕事術 | 大人気 Youtube「キノコード」と連動して学習可能(ラトルズ) [電子書籍]

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出版社:ラトルズ
公開日: 2023年04月01日
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こちらの商品は電子書籍版です

あなたの仕事が一瞬で片付くPythonによる自動化仕事術 | 大人気 Youtube「キノコード」と連動して学習可能(ラトルズ) の 商品概要

  • この商品は固定レイアウト作成されており、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能はご利用いただけません。

    プログラミング系YouTubeとしては国内最大級の13万人の登録者数を誇る
    YouTube キノコード / プログラミング学習チャンネルと連動!!
    本書はPythonによる仕事の自動化を、プログラミングが初めての人でも分かるように基礎から解説した一冊です。
    会社でルーティン業務に追われて、本来やるべき業務への時間を取れずに悩んでいませんか?
    定期的にExcelでレポートを作成したり、業務連絡をメールで送ったり・・・これらの1回の作業時間は短いですが、年間で換算すると膨大な時間がかかっているはずです。

    本書はこうした業務の効率化に苦悩する、ビジネスパーソンにうってつけの内容になっています。
    この一冊を最後まで学習していただければ、ExcelやGmailの自動化、Webスクレイピングができるようになります。
    学習したことを応用すれば、会社で日々行っている多くの仕事を自動化できることでしょう。
    また本書の内容は、全てKinoCodeのYouTube動画と連動しており、ページに設置されたQRコードを読み取って動画をご視聴いただくことができます。

    Part1でPythonの基礎を、Part2でPythonライブラリのPandasを学んでいただきます。
    これらは自動化のプログラムを作成するベースとして必要となる大事な知識です。
    Part3ではExcel作業の自動化、Webスクレイピングやメールの自動化といった仕事にいかせる内容を学んでいただきます。

    学習を進めていくうちに、会社の業務を自動化するアイディアが自然と湧いてくると思います。
    是非そのアイディアを実現して、業務の効率化を推進してください。
    本書がビジネスシーンでお役に立てば幸いです。【本書の構成】
    Part1 Python編
    01 Python とは
    02 Pythonでできること
    03 Pythonの環境構築
    04 プログラムの基本構造
    05 プログラムの実行
    06 変数
    07 データ型
    08 リスト
    09 演算子心
    10 条件分岐
    11 繰り返し
    12 関数
    13 クラス

    Part2 Pandas編
    01 Pandas とは
    02 データフレーム
    03 シリーズ
    04 CSV・Excelファイルの読み込み・書き出し
    05 データ抽出
    06 データの並び替え
    07 データ集計(groupby)
    08 データ集計(pivot_table)
    09 結合(merge)
    10 結合(concat)
    11 時系列データ
    12 シリーズやデータフレームに関数を適用する方法

    Part3 仕事自動化法
    01 Excelの自動化
    第1弾PythonによるExcelファイルの分割と統合
    1-1 Excelファイルの分割
    1-2 分割したExcelファイルを1つにする

    第2弾Excelの関数・機能をPythonで実行
    2-1 VLOOKUP関数
    2-2 ピボットテーブル
    2-3 SUMIFS 関数で条件に合う合計を算出
    2-4 seaborn でのグラフ描画

    第3弾レポート作成の自動化
    3-1 前年比、前週比の算出
    3-2 重回帰分析

    02 PythonでGmail自動送信

    03 Webスクレイピング

あなたの仕事が一瞬で片付くPythonによる自動化仕事術 | 大人気 Youtube「キノコード」と連動して学習可能(ラトルズ) の商品スペック

書店分類コード K800
Cコード 3055
出版社名 ラトルズ
本文検索 不可
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紙の本のISBN-13 9784899775157
ファイルサイズ 94.6MB
著者名 キノコード
著述名 著者