De cursus Excel en Python legt uit hoe Python kan worden ingezet voor geavanceerde data-analyse en de manipulatie van Excel-gegevens,
Excel en Python
Data-AnalyseData-Analyse
Introductie tot de Data-analyse
Data-analyse speelt een cruciale rol in de moderne wereld. Door gegevens te verzamelen en te analyseren, kunnen bedrijven en organisaties beter geïnformeerde beslissingen nemen. Excel en Python zijn twee krachtige tools die je kunnen helpen om data te manipuleren, analyseren en visualiseren.
Excel is een veelgebruikt programma voor het beheren en analyseren van gegevens. Het biedt een breed scala aan functies, van eenvoudige formules tot geavanceerde draaitabellen en grafieken. Excel is toegankelijk en gebruiksvriendelijk. Dit maakt het ideaal voor het uitvoeren van snelle data-analyse en het maken van visuele representaties.
Python, aan de andere kant, is een programmeertaal die bekend staat om zijn veelzijdigheid en kracht. Het wordt vaak gebruikt voor geavanceerde data-analyse en machine learning. Met Python kun je complexe data-transformaties uitvoeren en automatiseren, wat handmatige fouten vermindert en efficiëntie verhoogt.
De combinatie van Excel en Python biedt een krachtige oplossing voor data-analyse. Excel’s gebruiksvriendelijkheid en Python’s kracht en flexibiliteit maken het mogelijk om data snel en nauwkeurig te analyseren en te visualiseren. Door deze tools te beheersen, kun je jouw analytische vaardigheden naar een hoger niveau tillen en beter geïnformeerde beslissingen nemen op basis van geodata.
Gebruikmakend van geo-informatie, kun je specifieke trends en patronen identificeren die anders onopgemerkt zouden blijven. Dit is essentieel in sectoren zoals stedelijke planning, milieubeheer en transport, waar inzicht in geodata van groot belang is.
Met de cursus Excel en Python leer je niet alleen de technische vaardigheden, maar ook hoe je deze kunt toepassen in real-world scenario’s. Dit maakt je niet alleen waardevoller voor je huidige of toekomstige werkgever, maar ook beter voorbereid op de uitdagingen van de moderne arbeidsmarkt.
Het Belang van Data-analyse met Excel en Python
Data-analyse is essentieel in de moderne wereld. Het helpt bedrijven en organisaties om beter geïnformeerde beslissingen te nemen. Excel en Python zijn twee krachtige tools die een significante rol spelen in dit proces. Excel is een veelzijdige en gebruiksvriendelijke software die veel wordt gebruikt voor het beheren en analyseren van gegevens. Het biedt mogelijkheden voor het maken van complexe draaitabellen en grafieken, en is toegankelijk voor zowel beginners als gevorderde gebruikers.
Python daarentegen is een programmeertaal die steeds populairder wordt vanwege zijn veelzijdigheid en kracht in data-analyse en machine learning. Python biedt een breed scala aan bibliotheken, zoals Pandas voor datamanipulatie en Matplotlib voor datavisualisatie. Dit maakt het mogelijk om complexe analyses uit te voeren die verder gaan dan wat met Excel mogelijk is.
De integratie van Python in Excel brengt het beste van beide werelden samen. Je kunt nu Python-codes direct in Excel schrijven en uitvoeren. Hierdoor kun je de kracht van Python’s geavanceerde analyses en visualisaties benutten binnen de vertrouwde omgeving van Excel. Dit maakt het mogelijk om complexe datasets eenvoudig te analyseren en visualiseren.
Excel biedt gebruiksgemak en is ideaal voor snelle en overzichtelijke analyses. Terwijl Python de mogelijkheid biedt om grote hoeveelheden data te verwerken en te automatiseren, wat de efficiëntie en nauwkeurigheid van analyses verhoogt. Door deze twee tools te combineren, kun je profiteren van de sterke punten van beide en je data-analysevaardigheden naar een hoger niveau tillen.
In de cursus Excel en Python van Geo-ICT leer je hoe je deze tools optimaal kunt benutten voor data-analyse. Hierdoor ben je beter voorbereid op de uitdagingen van de moderne arbeidsmarkt. Of je nu werkt in stedelijke planning, milieubeheer of transport. De vaardigheden die je opdoet in deze cursus zullen je helpen om beter geïnformeerde beslissingen te nemen op basis van geodata.
Toepassingen van Excel en Python in Verschillende Sectoren
Excel en Python worden in diverse sectoren ingezet voor data-analyse en besluitvorming. In de stedelijke planning wordt Excel vaak gebruikt voor het beheren en visualiseren van demografische gegevens, verkeersdata en infrastructuurprojecten. Python kan helpen bij het voorspellen van trends in bevolkingsgroei en verkeersstromen, wat cruciaal is voor effectieve planning en ontwikkeling.
In de milieubeheer-sector spelen geodata een essentiële rol. Met Excel kunnen datasets over luchtkwaliteit, waterkwaliteit en biodiversiteit eenvoudig worden beheerd en geanalyseerd. Python biedt hier de mogelijkheid om geavanceerde modellen te bouwen die milieuveranderingen voorspellen en de impact van menselijke activiteiten evalueren. Dit maakt het mogelijk om proactieve maatregelen te nemen ter bescherming van het milieu.
Transportbedrijven maken gebruik van Excel voor het plannen van routes en het optimaliseren van logistieke processen. Python kan worden gebruikt om grote datasets te analyseren en patronen te identificeren die leiden tot efficiëntere routes en lagere brandstofkosten. Door deze tools te combineren, kunnen bedrijven niet alleen hun operationele efficiëntie verbeteren, maar ook hun ecologische voetafdruk verkleinen.
In de gezondheidszorg worden Excel en Python gebruikt om patiëntgegevens te analyseren en te visualiseren. Excel biedt de mogelijkheid om snel overzichten te maken van patiëntinformatie en behandelingsplannen. Python kan complexe data-analyse uitvoeren om trends in ziekte-uitbraken te voorspellen en de effectiviteit van behandelingen te evalueren. Hierdoor kunnen zorgverleners beter geïnformeerde beslissingen nemen en de zorgkwaliteit verbeteren.
Tot slot, in de financiële sector zijn deze tools onmisbaar voor het analyseren van markttendensen en het beheren van investeringen. Excel wordt gebruikt voor het opstellen van financiële rapporten en het bijhouden van portfolio’s. Python helpt bij het ontwikkelen van voorspellende modellen die de marktdynamiek beter begrijpen en risico’s beter beheersen.
Deze veelzijdigheid maakt Excel en Python onmisbare tools in verschillende sectoren, waardoor professionals efficiënter en effectiever kunnen werken met geodata.
Wat je Zult Leren in de Cursus Excel en Python
Datasets Reinigen en Analyseren
Een van de eerste stappen in data-analyse is het reinigen en voorbereiden van datasets. Dit proces is cruciaal omdat ongecorrigeerde gegevens kunnen leiden tot onnauwkeurige analyses en verkeerde conclusies. Excel biedt een reeks tools voor het opschonen van gegevens. Bijvoorbeeld het verwijderen van dubbele waarden, het vinden en corrigeren van fouten en het standaardiseren van gegevensformaten. Python gaat een stap verder door geautomatiseerde en geavanceerde technieken aan te bieden via bibliotheken zoals Pandas en NumPy.
Met Excel kun je eenvoudig tabellen sorteren, filteren en transformeren om gegevens inzichtelijk te maken. Functies zoals VLOOKUP en PivotTables zijn bijzonder nuttig voor het structureren van data. Daarnaast biedt Excel visualisatieopties zoals grafieken en draaitabellen die helpen om snel inzichten te krijgen uit grote datasets.
Python biedt daarentegen de mogelijkheid om complexe data-transformaties uit te voeren met enkele regels code. Met Pandas kun je bijvoorbeeld snel ontbrekende waarden identificeren en corrigeren, gegevens uit verschillende bronnen combineren en data omzetten naar bruikbare formaten. Dit maakt Python bijzonder krachtig voor het verwerken van grote hoeveelheden data die handmatige correcties in Excel zouden vereisen.
Het combineren van Excel en Python biedt het beste van beide werelden. Je kunt de gebruiksvriendelijke interface van Excel benutten voor basisreiniging en -analyse, terwijl je de kracht van Python gebruikt voor meer complexe en geautomatiseerde taken. Deze gecombineerde aanpak zorgt ervoor dat je datasets altijd klaar zijn voor diepgaande analyse, ongeacht hun oorspronkelijke staat.
Door je vaardigheden in zowel Excel als Python te ontwikkelen, kun je efficiënter werken en beter geïnformeerde beslissingen nemen op basis van schone en nauwkeurige data. Dit is essentieel in elk vakgebied waar geo-informatie en data-analyse een rol spelen, zoals stedelijke planning, milieubeheer en transport. Met de cursus Excel en Python van Geo-ICT leer je precies hoe je deze tools optimaal kunt benutten.
Interactieve Dashboards Creëren
Het creëren van interactieve dashboards is een essentieel onderdeel van moderne data-analyse. Deze dashboards stellen je in staat om gegevens op een visueel aantrekkelijke en begrijpelijke manier te presenteren. Zowel Excel als Python bieden uitstekende mogelijkheden voor het maken van deze dashboards, elk met hun eigen unieke voordelen.
Met Excel kun je snel interactieve dashboards maken met behulp van functies zoals PivotTables, draaigrafieken en Slicers. Deze tools stellen je in staat om gegevens te filteren en te analyseren. Hierdoor kun je dynamische rapporten maken die eenvoudig aanpasbaar zijn. Enkele voordelen van het gebruik van Excel voor dashboards zijn:
- Gebruiksvriendelijkheid: Excel is breed toegankelijk en vereist geen programmeerkennis.
- Flexibiliteit: Met Excel kun je eenvoudig verschillende gegevensbronnen combineren en visualisaties aanpassen aan je behoeften.
- Breed scala aan visualisaties: Van eenvoudige grafieken tot complexe draaitabellen, Excel biedt diverse opties voor gegevensvisualisatie.
Python biedt daarentegen geavanceerdere mogelijkheden voor het creëren van interactieve dashboards. Bijvoorbeeld door gebruik te maken van bibliotheken zoals Plotly en Dash. Deze tools maken het mogelijk om meer complexe en interactieve visualisaties te bouwen die naadloos integreren met webapplicaties. Voordelen van het gebruik van Python voor dashboards zijn:
- Geavanceerde visualisaties: Met Python kun je meer complexe grafieken en visualisaties creëren die verder gaan dan wat in Excel mogelijk is.
- Automatisering: Python stelt je in staat om processen te automatiseren, waardoor je dashboards real-time gegevens kunnen weergeven.
- Integratie: Python kan gemakkelijk integreren met verschillende databases en API’s, wat zorgt voor een naadloze gegevensstroom.
Het combineren van Excel en Python biedt het beste van beide werelden. Je kunt de gebruiksvriendelijkheid van Excel gebruiken voor snelle en eenvoudige dashboards, terwijl je de kracht van Python gebruikt voor meer complexe en geautomatiseerde visualisaties. Dit maakt het mogelijk om interactieve dashboards te creëren die zowel krachtig als gebruiksvriendelijk zijn.
Automatisering van Analyseprocessen
Automatisering speelt een sleutelrol in het stroomlijnen van data-analyseprocessen en het verminderen van handmatige fouten. Zowel Excel als Python bieden krachtige mogelijkheden om repetitieve taken te automatiseren, wat zorgt voor efficiëntere en nauwkeurigere analyses.
Met Excel kun je veelvoorkomende taken automatiseren door gebruik te maken van macros en VBA-scripts. Deze tools stellen je in staat om handelingen zoals data-invoer, formateren en rapportage te automatiseren. Enkele voordelen van het automatiseren met Excel zijn:
- Eenvoudige implementatie: Je kunt snel beginnen met automatiseren zonder uitgebreide programmeerkennis.
- Gebruiksvriendelijke interface: Excel biedt een visuele interface voor het maken en beheren van macros.
- Directe integratie: Automatiseringen in Excel kunnen direct worden toegepast op bestaande spreadsheets en workflows.
Python biedt meer geavanceerde mogelijkheden voor het automatiseren van analyseprocessen. Door gebruik te maken van bibliotheken zoals Pandas, OpenPyXL en xlrd, kun je complexe data-manipulaties en -analyses uitvoeren zonder tussenkomst van een gebruiker. Enkele voordelen van automatiseren met Python zijn:
- Krachtige data-manipulatie: Python kan grote datasets efficiënt verwerken en transformeren.
- Flexibiliteit: Met Python kun je een breed scala aan taken automatiseren, van data-scraping tot geavanceerde statistische analyses.
- Integratie met andere tools: Python kan gemakkelijk integreren met databases, API’s en andere data-opslagplaatsen voor een naadloze workflow.
Hieronder enkele specifieke manieren waarop je automatisering kunt toepassen:
- Rapportage automatiseren: Creëer scripts die dagelijks of wekelijks rapporten genereren en deze automatisch opslaan als Excel-bestanden.
- Data-validatie en -schoonmaak: Gebruik Python om gegevens te controleren op fouten en inconsistenties en deze automatisch te corrigeren.
- Visualisaties updaten: Automatisch vernieuwen van grafieken en dashboards met de meest recente data.
Met de cursus Excel en Python van Geo-ICT leer je hoe je deze tools optimaal kunt benutten om jouw analyseprocessen te automatiseren. Dit zorgt ervoor dat je efficiënter en effectiever kunt werken. Ontdek de voordelen en begin vandaag nog met het transformeren van jouw data-analysevaardigheden!
Waarom Kiezen voor Onze Cursus Excel en Python?
Het kiezen van de juiste cursus voor data-analyse kan een uitdaging zijn. Maar de cursus Excel en Python van Geo-ICT biedt unieke voordelen die je nergens anders vindt. Deze cursus is ontworpen om je niet alleen de technische vaardigheden bij te brengen. Ook helpen we je om dit toe te passen in praktijksituaties.
Voordelen van onze cursus:
- Praktische toepassing: De cursus is sterk gericht op praktijkervaring. Je leert niet alleen de theorie, maar past deze direct toe op real-world data en scenario’s, zoals geodata-analyse.
- Gebruiksvriendelijke leermiddelen: Zowel Excel als Python worden op een begrijpelijke manier uitgelegd. We maken gebruik van visuele hulpmiddelen en stapsgewijze instructies om ervoor te zorgen dat je elke stap volledig begrijpt.
- Ondersteuning van experts: Onze docenten zijn ervaren professionals in het veld van geo-informatie en data-analyse. Ze bieden persoonlijke begeleiding en ondersteunen je bij elk onderdeel van de cursus.
Onze cursus biedt een uitgebreide en praktijkgerichte aanpak die je helpt om een expert te worden in data-analyse met Excel en Python. Schrijf je vandaag nog in en ontdek de voordelen van deze krachtige combinatie voor jouw carrière!
Dagindeling
Dag 1
- Introductie tot Python: Leer de basiscommando’s en structuren in Python, eenvoudig genoeg voor iedereen om te volgen.
- Python en Excel die samenwerken: Bekijk een snelle demo van Python die Excel-data verbetert, waardoor het inzichtelijke dashboards worden (20 minuten).
- Het aanpakken van Excel-frustraties met Python: Begrijp hoe Python kan helpen bij het overwinnen van veelvoorkomende Excel-uitdagingen zoals het verwerken van grote datasets, omgaan met complexe formules en beperkingen in gegevensvisualisatie.
- Python combineren met Excel: Begrijp hoe Python Excel kan aanvullen voor het analyseren van gegevens, met de nadruk op hoe Python de mogelijkheden van Excel kan verbeteren.
- Het instellen van Python op uw computer: Een eenvoudige handleiding om Python aan de praat te krijgen op uw computer.
- De krachtige datatool van Python: Leer hoe je gegevens uit Excel-bestanden kunt laden en transformeren, gegevens diepgaander kunt verkennen en eenvoudige visuele representaties kunt maken.
- Gegevensreiniging met Python en Excel: Leer hoe je je Excel-gegevens kunt opschonen met Python – verwijder dubbele gegevens, ga om met ontbrekende invoergegevens en identificeer ongebruikelijke gegevenspunten om nauwkeurige analyses te garanderen.
- Samenvatten en groeperen van Excel-gegevens met Python: Leer hoe je Python kunt gebruiken om Excel-gegevens te groeperen en samen te vatten, en snel samenvattende tabellen kunt maken voor snellere analyse.
- Eenvoudige visualisatie: Leer hoe je de visuele tool van Python kunt gebruiken om basisgrafieken te maken van Excel-gegevens zoals lijngrafieken, spreidingsplots en staafdiagrammen.
- Geavanceerde Visualisatie met Excel-gegevens: Leer hoe je interactieve graphics kunt maken met gegevens uit Excel-bestanden. Waaronder heatmaps, boxplots en geografische kaarten voor diepgaandere inzichten. (We zullen ook bespreken hoe deze dashboards te delen).
- Geavanceerde Gegevensmanipulatie met Python en Excel: Leer geavanceerde manieren om met Excel-gegevens te werken in Python, zoals het combineren van datasets, werken met data en tijden, en het verwerken van tekstgegevens voor efficiëntere analyse.
- Het bouwen van Interactieve Dashboards vanuit Excel-gegevens: Leer hoe je de visuele tool van Python kunt gebruiken om interactieve dashboards en webapplicaties te maken vanuit Excel-gegevens om gegevens effectief te presenteren en te delen.
- Automatisering van uw analyseproces met Python en Excel: Leer hoe je Python kunt gebruiken om uw data-analyseproces in Excel te automatiseren, tijd te besparen en de productiviteit te verhogen. Dit kan vooral nuttig zijn voor taken die u regelmatig in Excel uitvoert. Het geheel samenvoegen – let op: de instructeur zal use cases selecteren uit de onderstaande lijst die het meest overeenkomen met de functiebehoeften van de studenten in de klas.
- Projectmanagement: Python kan het bijhouden en bijwerken van projectplanningen automatiseren. Zo kan Python bijvoorbeeld worden gebruikt om automatisch Gantt-diagrammen te genereren, kritieke paden te berekenen en de resourcebenutting te analyseren.
Dag 2
- Budgettering en Prognoses: Python kan worden gebruikt om de creatie en bijwerking van budgetten en prognoses te automatiseren, waarbij historische gegevens en voorspellende analyses worden opgenomen. Uitgaven bijhouden: Python kan worden gebruikt om aangepaste applicaties voor het bijhouden van uitgaven te ontwikkelen waarbij gegevens uit verschillende bronnen automatisch worden geconsolideerd, gecategoriseerd en geanalyseerd.
- HR-analyse: Python kan worden gebruikt om werknemersgegevens te analyseren om trends in werving, uitstroom, prestaties, enzovoort te begrijpen. Het kan ook worden gebruikt voor personeelsplanning en voorspellende modellering voor uitstroom en werving. Loonverwerking: Python kan complexe loonberekeningen automatiseren en loonstrookjes genereren, wat aanzienlijke tijd kan besparen en fouten kan verminderen.
- Financiële Modellering: Python kan worden gebruikt voor meer complexe financiële modellen die verder gaan dan de mogelijkheden van Excel. Dit zou Monte Carlo-simulaties, geavanceerde regressiemodellen en optimalisatiemodellen kunnen omvatten.
- Voorraadbeheer: Python kan worden gebruikt om voorraadbeheer te automatiseren, inclusief het bijhouden van voorraadniveaus, het identificeren van bestelpunten en het optimaliseren van voorraadkosten.
- Verkoopanalyse: Python kan worden gebruikt om verkoopgegevens te analyseren, trends te identificeren, belangrijke prestatie-indicatoren te berekenen en toekomstige verkopen te voorspellen.
- Tijdregistratie: Python kan worden gebruikt om de verzameling, verwerking en analyse van tijdregistratiegegevens te automatiseren, wat nuttig is voor het begrijpen van de productiviteit van werknemers, projectkosten en meer.
- Rapportgeneratie: Python kan de generatie van regelmatige rapporten automatiseren, gegevens uit meerdere bronnen halen, verwerken en uitvoeren in een gewenst formaat (zoals een PDF- of Excel-bestand). De rapporten kunnen zelfs automatisch worden gemaild naar relevante belanghebbenden.
- Klantsegmentatie: Python kan worden gebruikt om meer geavanceerde klantsegmentatie uit te voeren dan Excel. Het kan grotere datasets verwerken en geavanceerde clusteringalgoritmen zoals K-means clustering gebruiken om afzonderlijke groepen binnen de klantenbasis te identificeren.
- Sentimentanalyse: Python kan helpen bij het analyseren van klantrecensies of vermeldingen op sociale media voor sentimentanalyse. Dit kan worden gebruikt om de publieke opinie over een merk of product te peilen, potentiële crises te identificeren of positieve getuigenissen te vinden om te benadrukken.
- Voorspellende Analyse: Python kan worden gebruikt om klantgedrag zoals de kans om af te haken, de kans om te converteren of toekomstig aankoopgedrag te voorspellen. Deze voorspellende modellen kunnen helpen bij het effectiever richten van marketinginspanningen.
- Marketingmix Modellering: Python kan worden gebruikt om de effectiviteit van verschillende marketingkanalen en -campagnes te analyseren en de toewijzing van marketinguitgaven over deze kanalen te optimaliseren.
- A/B Testanalyse: Hoewel A/B-testen kunnen worden opgezet in veel marketingsoftwaretools, kan Python worden gebruikt om meer geavanceerde analyse van de resultaten uit te voeren, zoals statistische tests om de significantie van de resultaten te bepalen.
- Web Scraping: Python kan worden gebruikt om automatisch gegevens van het web te schrapen voor marktonderzoek of concurrentieanalyse. Bijvoorbeeld, u zou informatie over producten van concurrenten, prijzen en klantrecensies kunnen schrapen.
- SEO-analyse: Python kan het proces van het controleren van de SEO-prestaties van een website automatiseren, inclusief het bijhouden van zoekwoordranglijsten, controleren op kapotte links en het analyseren van backlinks.
- Analyse van E-mailcampagnes: Python kan worden gebruikt om de prestaties van e-mailmarketingcampagnes te analyseren, inclusief het bijhouden van openingspercentages, doorklikpercentages en conversiepercentages, en het identificeren van trends en kansen voor verbetering.
- Best Practices: Best practices voor het gebruik van Python voor gegevensanalyse, en bronnen om door te blijven leren en verbeteren om een efficiëntere gegevensanalist te worden.
Leerdoelen
De cursus Excel en Python heeft de volgende leerdoelen:
- Leer hoe Python je Excel-vaardigheden naar een hoger niveau kan tillen, waardoor je grotere datasets kunt verwerken, complexe berekeningen kunt uitvoeren en repetitieve taken kunt automatiseren.
- Begrijp hoe je gegevens van Excel naar Python kunt importeren en resultaten weer terug kunt exporteren naar Excel, waardoor een soepele workflow tussen de twee platforms mogelijk is.
- Ontdek hoe je je Excel-gegevens kunt schoonmaken en voorbewerken in Python, inclusief het omgaan met ontbrekende gegevens, het verwijderen van duplicaten en het omgaan met uitschieters. Geavanceerde Gegevensanalyse: Ontketen de krachtige gegevensanalysemogelijkheden van Python om geavanceerde analyses uit te voeren op je Excel-gegevens, verder dan de ingebouwde functies van Excel.
- Maak dynamische en interactieve gegevensvisualisaties van je Excel-gegevens, waardoor nieuwe manieren ontstaan om je gegevens te presenteren en te verkennen.
- Leer hoe je interactieve dashboards kunt bouwen met behulp van Python om je Excel-gegevensinzichten op een boeiende manier weer te geven en te delen.
- Ontdek hoe je routinematige Excel-taken kunt automatiseren met Python, waardoor je waardevolle tijd bespaart en het risico op handmatige fouten vermindert.
- Begrijp hoe Python-scripts kunnen worden gedeeld en hergebruikt door anderen, wat de samenwerking bevordert en de reproduceerbaarheid van je analyses waarborgt.
- Door Excel en Python te combineren, leer je betere, op gegevens gebaseerde beslissingen te nemen, ondersteund door geavanceerde analyse en duidelijke visualisaties.
- Ontwikkel probleemoplossende vaardigheden terwijl je leert om datavraagstukken aan te pakken met behulp van Python en Excel, waardoor je een efficiëntere en effectievere professional wordt.
- Tegen het einde van deze cursus heb je een krachtige nieuwe vaardigheden die je Excel-capaciteiten verbetert met de geavanceerde functies van Python, waardoor je een meer bekwame, productieve en gevraagde professional wordt.
Meer informatie?
Heb je vragen over de inhoud van de cursus? Of twijfel je of de cursus aansluit bij jouw leerdoelen of wensen? Liever incompany of een privé cursus? We helpen je graag verder.
Andere cursussen
Veelgestelde vragen over de cursus Excel en Python
Onze cursus Excel en Python richt zich op het combineren van de krachtige functionaliteiten van Excel met de veelzijdigheid van Python. De cursus behandelt het reinigen en analyseren van datasets, het automatiseren van repetitieve taken en het creëren van interactieve dashboards.
De cursus is bedoeld voor startende geo-specialisten, ervaren geo-professionals, bedrijven in de geosector, omscholers en onderwijsinstellingen die hun kennis van Excel en Python willen uitbreiden of opfrissen.
De cursus behandelt onder andere het combineren van Python en Excel, geavanceerde data-manipulatie, het automatiseren van het analyseproces, en het verminderen van handmatige fouten door automatisering.
Het leren van Python naast Excel biedt voordelen zoals het kunnen automatiseren van repetitieve taken, het uitvoeren van geavanceerde data-analyse, het creëren van interactieve visualisaties en het verbeteren van de efficiëntie en nauwkeurigheid in het analyseproces.