Excel — это как старая добрая сковородка: все с ней работали, все её уважают, но никто не мечтает провести с ней всю жизнь. Особенно когда нужно каждый день генерировать одни и те же отчеты, копируя данные из тысяч источников, создавая графики вручную и мечтая, чтобы это делал кто-нибудь другой… например, Python. Сегодня мы превратим Python в идеального ассистента, который: Допустим, вы — аналитик продаж в интернет-магазине. Каждую неделю вы готовите Excel-отчет по продажам: таблицы по категориям, сравнение по регионам, график роста и падения спроса...

Ежедневно компании собирают большие объёмы данных, чтобы оценить состояние бизнеса и сделать прогнозы. Их интересует динамика продаж, качество продукции, эффективность сотрудников, конкуренты и многое другое. Но сами по себе — без анализа и интерпретации — эти данные бесполезны. Поэтому навыки обработки, анализа и визуализации данных высоко ценятся на рынке. По данным американского журнала Entrepreneur, 82% вакансий требуют свободного владения Excel, и таким специалистам платят на 17% больше, чем их «нецифровым» коллегам...