Эксель 2020 для начинающих: Обучающее видео по Excel

Содержание

MS Excel — Базовый курс для начинающих

Объём курса обучения: 16 академических часов  (5 дней)

Обучение проходит 08.11, 09.11, 15.11, 16.11 и 22.11 в 17:00 – 19:30.

Целевая группа: Все, у кого есть опыт пользования компьютером и кто хочет узнать возможности программы расчётных таблиц  MS Excel; поупражняться в приёмах и хитростях, которые помогут сэкономить время и труд, а также увеличить эффективность работы.

Условия участия в курсе обучения (желательно): Первичные навыки пользования компьютером . Пойдёт на пользу опыт использования компьютера и мыши, пользования интернетом. Предыдущий опыт использования Excel не нужен. Очень подходит также всем тем, у кого имеется предыдущий опыт работы, но кто долгое время обходился без Exceli.

Описание курса обучения

При обучении мы начнём с ознакомления с Excel и сначала научим разбираться в рабочей среде, понимать логику её функционирования, а также дадим основные рабочие инструменты.

Всё изученное будет применяться и на месте на практике, при выполнении различных упражнений как совместно, так и самостоятельно. В ходе обучения учащийся получит практические навыки того, как ежедневно на элементарном уровне осуществлять работу с таблицами. Обучение является также предпосылкой для проведения обучения Excel для продолжающих.

 

Темы курса обучения

Введение в Общие знания и ознакомление с рабочей средой. Работа с рабочими листами и ячейками. Введение, изменение и сохранение данных. Ознакомление с разными типами данных и применение их в работе, форматирование данных и выбор категори. Удаление форматов.

Оформирмление и форматирование ячеек. Создание таблиц и форматирование  в виде автоматической таблицеы, простейшие техники оформления данных.

Произведение расчётов и функции. Составление формул (деление, умножение, сложение, вычитание) и их копирование, использование адресов ячеек при вычислениях. Использование функций

Сортировка и фильтрация данных, имеющихся в таблице. Автоматический фильтр и адаптивный фильтр. Заморозка панелей и обрезание рабочих листов (

Split).

Использование и оформление простейших диаграмм. Добавление данных в диаграмму. Изменение типа диаграммы и её удаление.

Настройка страницы — изменение размера и направления, добавление верхних и нижних колонтитулов.

Распечатка рабочих листов и таблиц. Предварительный вид распечатки, выбор адаптации, настройка страницы, сохранение в PDF.

Курс обучение является практическим, в котором в ходе обучения сразу применяются полученные знания при решении пробных заданий.

Цель курса обучения

Цель курса обучения — дать необходимые начальные данные и практические умения при работе с таблицами, овладеть основными умениями при использовании простейших фукнкций Excel. Цель — дать возможность после прохождения обучения самостоятельно работать в  Excel, а также  уже проведённую работу сделать более эффективной и быстрой.

Участники через практические упражнения получат навыки для составления таблиц, введения данных и форматирования. Научатся разбираться в простейших формулах  и использовании функций. Цель обучения  – также познакомить с новыми и увлекательными методами, прочими полезными рабочими инструментами и с различными хитростями и трюками для облегчения повседневной работы.

Учебные итоги курса обучения

При успешном прохождении курса обучения его участник будет:

  • разбираться в рабочей среде и основных приёмах работы Excel;
  • уметь создавать новый файл и открывать существующие;
  • уметь создавать новый рабочий лист, вводить и форматировать данные;
  • разбираться в разных типах данных, уметь добавлять и удалять форматирование;
  • уметь создавать простейшие таблицы и использовать готовые такблицы;
  • уметь оформлять и форматировать таблицы;
  • уметь создавать формулы и использовать Функции AutoSum;
  • уметь составлять и изменять диаграммы;
  • уметь настраивать страницы и корректно выполнять распечатку таблиц.

Условия завершения курса обучения: Достижение итогов обучения проверяется и оценивается посредством самостоятельной практической работы.

Стоимость курса обучения включает:

  • обучение в классе;
  • учебные материалы;
  • консультацию для учащегося по пройденным темам по электронной почте после обучения;
  • сертификат.

Дополнительно предлагаем:

  • при необходимости повторное обучение, если вы чувствуете, что некоторые знания требуют усовершенствования или если вы должны были по независящим от вас причинам прервать обучение;
  • горячие напитки с печеньем.

 

Täiendkoolituse õppekava rühm: arvutikasutus

импорт данных и настройка среды / Хабр

Если Вы только начинаете свой путь знакомства с возможностями Python, ваши познания еще имеют начальный уровень — этот материал для Вас. В статье мы опишем, как можно извлекать информацию из данных, представленных в Excel файлах, работать с ними используя базовый функционал библиотек. В первой части статьи мы расскажем про установку необходимых библиотек и настройку среды. Во второй части — предоставим обзор библиотек, которые могут быть использованы для загрузки и записи таблиц в файлы с помощью Python и расскажем как работать с такими библиотеками как pandas, openpyxl, xlrd, xlutils, pyexcel.


В какой-то момент вы неизбежно столкнетесь с необходимостью работы с данными Excel, и нет гарантии, что работа с таким форматами хранения данных доставит вам удовольствие. Поэтому разработчики Python реализовали удобный способ читать, редактировать и производить иные манипуляции не только с файлами Excel, но и с файлами других типов.

Отправная точка — наличие данных

ПЕРЕВОД
Оригинал статьи — www.datacamp.com/community/tutorials/python-excel-tutorial
Автор — Karlijn Willems

Когда вы начинаете проект по анализу данных, вы часто сталкиваетесь со статистикой собранной, возможно, при помощи счетчиков, возможно, при помощи выгрузок данных из систем типа Kaggle, Quandl и т.

д. Но большая часть данных все-таки находится в Google или репозиториях, которыми поделились другие пользователи. Эти данные могут быть в формате Excel или в файле с .csv расширением.

Данные есть, данных много. Анализируй — не хочу. С чего начать? Первый шаг в анализе данных — их верификация. Иными словами — необходимо убедиться в качестве входящих данных.
В случае, если данные хранятся в таблице, необходимо не только подтвердить качество данных (нужно быть уверенным, что данные таблицы ответят на поставленный для исследования вопрос), но и оценить, можно ли доверять этим данным.

Проверка качества таблицы

Чтобы проверить качество таблицы, обычно используют простой чек-лист. Отвечают ли данные в таблице следующим условиям:

  • данные являются статистикой;
  • различные типы данных: время, вычисления, результат;
  • данные полные и консистентные: структура данных в таблице — систематическая, а присутствующие формулы — работающие.

Ответы на эти простые вопросы позволят понять, не противоречит ли ваша таблица стандарту. Конечно, приведенный чек-лист не является исчерпывающим: существует много правил, на соответствие которым вы можете проверять данные в таблице, чтобы убедиться, что таблица не является “гадким утенком”. Однако, приведенный выше чек-лист наиболее актуален, если вы хотите убедиться, что таблица содержит качественные данные.

Бест-практикс табличных данных

Читать данные таблицы при помощи Python — это хорошо. Но данные хочется еще и редактировать. Причем редактирование данных в таблице, должно соответствовать следующим условиям:

  • первая строка таблицы зарезервирована для заголовка, а первый столбец используется для идентификации единицы выборки;
  • избегайте имен, значений или полей с пробелами. В противном случае, каждое слово будет интерпретироваться как отдельная переменная, что приведет к ошибкам, связанным с количеством элементов в строке в наборе данных.
    , &, *, (,),-,#, ?,,,<,>, /, |, \, [ ,] ,{, и };
  • удаляйте любые комментарии, которые вы сделали в файле, чтобы избежать дополнительных столбцов или полей со значением NA;
  • убедитесь, что любые недостающие значения в наборе данных отображаются как NA.

После внесения необходимых изменений (или когда вы внимательно просмотрите свои данные), убедитесь, что внесенные изменения сохранены. Это важно, потому что позволит еще раз взглянуть на данные, при необходимости отредактировать, дополнить или внести изменения, сохраняя формулы, которые, возможно, использовались для расчета.

Если вы работаете с Microsoft Excel, вы наверняка знаете, что есть большое количество вариантов сохранения файла помимо используемых по умолчанию расширения: .xls или .xlsx (переходим на вкладку “файл”, “сохранить как” и выбираем другое расширение (наиболее часто используемые расширения для сохранения данных с целью анализа — .CSV и.ТХТ)). В зависимости от варианта сохранения поля данных будут разделены знаками табуляции или запятыми, которые составляют поле “разделитель”. Итак, данные проверены и сохранены. Начинаем готовить рабочее пространство.

Подготовка рабочего пространства

Подготовка рабочего пространства — одна из первых вещей, которую надо сделать, чтобы быть уверенным в качественном результате анализа.

Первый шаг — проверка рабочей директории.

Когда вы работаете в терминале, вы можете сначала перейти к директории, в которой находится ваш файл, а затем запустить Python. В таком случае необходимо убедиться, что файл находится в директории, из которой вы хотите работать.

Для проверки дайте следующие команды:

# Import `os` 
import os

# Retrieve current working directory (`cwd`)
cwd = os.getcwd()
cwd

# Change directory 
os.chdir("/path/to/your/folder")

# List all files and directories in current directory
os.listdir('.')

Эти команды важны не только для загрузки данных, но и для дальнейшего анализа. Итак, вы прошли все проверки, вы сохранили данные и подготовили рабочее пространство. Уже можно начать чтение данных в Python? 🙂 К сожалению пока нет. Нужно сделать еще одну последнюю вещь.

Установка пакетов для чтения и записи Excel файлов

Несмотря на то, что вы еще не знаете, какие библиотеки будут нужны для импорта данных, нужно убедиться, что у все готово для установки этих библиотек. Если у вас установлен Python 2> = 2.7.9 или Python 3> = 3.4, нет повода для беспокойства — обычно, в этих версиях уже все подготовлено. Поэтому просто убедитесь, что вы обновились до последней версии 🙂

Для этого запустите в своем компьютере следующую команду:

# For Linux/OS X
pip install -U pip setuptools

# For Windows
python -m pip install -U pip setuptools

В случае, если вы еще не установили pip, запустите скрипт python get-pip.py, который вы можете найти

здесь

(там же есть инструкции по установке и help).

Установка Anaconda

Установка дистрибутива Anaconda Python — альтернативный вариант, если вы используете Python для анализа данных. Это простой и быстрый способ начать работу с анализом данных — ведь отдельно устанавливать пакеты, необходимые для data science не придется.

Это особенно удобно для новичков, однако даже опытные разработчики часто идут этим путем, ведь Anakonda — удобный способ быстро протестировать некоторые вещи без необходимости устанавливать каждый пакет отдельно.

Anaconda включает в себя 100 наиболее популярных библиотек Python, R и Scala для анализа данных в нескольких средах разработки с открытым исходным кодом, таких как Jupyter и Spyder. Если вы хотите начать работу с Jupyter Notebook, то вам сюда.

Чтобы установить Anaconda — вам сюда.

Загрузка файлов Excel как Pandas DataFrame

Ну что ж, мы сделали все, чтобы настроить среду! Теперь самое время начать импорт файлов.

Один из способов, которым вы будете часто пользоваться для импорта файлов с целью анализа данных — импорт с помощью библиотеки Pandas (Pandas — программная библиотека на языке Python для обработки и анализа данных). Работа Pandas с данными происходит поверх библиотеки NumPy, являющейся инструментом более низкого уровня. Pandas — мощная и гибкая библиотека и она очень часто используется для структуризации данных в целях облегчения анализа.

Если у вас уже есть Pandas в Anaconda, вы можете просто загрузить файлы в Pandas DataFrames с помощью pd.Excelfile ():

# Import pandas
import pandas as pd

# Assign spreadsheet filename to `file`
file = 'example.xlsx'

# Load spreadsheet
xl = pd.ExcelFile(file)

# Print the sheet names
print(xl.sheet_names)

# Load a sheet into a DataFrame by name: df1
df1 = xl.parse('Sheet1')

Если вы не установили Anaconda, просто запустите pip install pandas, чтобы установить пакет Pandas в вашей среде, а затем выполните команды, приведенные выше.

Для чтения .csv-файлов есть аналогичная функция загрузки данных в DataFrame: read_csv (). Вот пример того, как вы можете использовать эту функцию:

# Import pandas
import pandas as pd

# Load csv
df = pd. read_csv("example.csv") 

Разделителем, который эта функция будет учитывать, является по умолчанию запятая, но вы можете, если хотите, указать альтернативный разделитель. Перейдите к

документации

, если хотите узнать, какие другие аргументы можно указать, чтобы произвести импорт.

Как записывать Pandas DataFrame в Excel файл

Предположим, после анализа данных вы хотите записать данные в новый файл. Существует способ записать данные Pandas DataFrames (с помощью функции to_excel ). Но, прежде чем использовать эту функцию, убедитесь, что у вас установлен XlsxWriter, если вы хотите записать свои данные на несколько листов в файле .xlsx:

# Install `XlsxWriter` 
pip install XlsxWriter

# Specify a writer
writer = pd.ExcelWriter('example.xlsx', engine='xlsxwriter')

# Write your DataFrame to a file     
yourData.to_excel(writer, 'Sheet1')

# Save the result 
writer.save()

Обратите внимание, что в фрагменте кода используется объект ExcelWriter для вывода DataFrame. Иными словами, вы передаете переменную writer в функцию to_excel (), и указываете имя листа. Таким образом, вы добавляете лист с данными в существующую книгу. Также можно использовать ExcelWriter для сохранения нескольких разных DataFrames в одной книге.

То есть если вы просто хотите сохранить один файл DataFrame в файл, вы можете обойтись без установки библиотеки XlsxWriter. Просто не указываете аргумент, который передается функции pd.ExcelWriter (), остальные шаги остаются неизменными.

Подобно функциям, которые используются для чтения в .csv-файлах, есть также функция to_csv () для записи результатов обратно в файл с разделителями-запятыми. Он работает так же, как когда мы использовали ее для чтения в файле:

# Write the DataFrame to csv
df.to_csv("example.csv")

Если вы хотите иметь отдельный файл с вкладкой, вы можете передать a \ t аргументу sep. Обратите внимание, что существуют различные другие функции, которые можно использовать для вывода файлов. Их можно найти

здесь

.

Использование виртуальной среды

Общий совет по установке библиотек — делать установку в виртуальной среде Python без системных библиотек. Вы можете использовать virtualenv для создания изолированных сред Python: он создает папку, содержащую все необходимое для использования библиотек, которые потребуются для Python.

Чтобы начать работу с virtualenv, сначала нужно его установить. Потом перейти в директорию, где будет находится проект. Создать virtualenv в этой папке и загрузить, если нужно, в определенную версию Python. После этого активируете виртуальную среду. Теперь можно начинать загрузку других библиотек и начинать работать с ними.

Не забудьте отключить среду, когда вы закончите!

# Install virtualenv
$ pip install virtualenv

# Go to the folder of your project
$ cd my_folder

# Create a virtual environment `venv`
$ virtualenv venv

# Indicate the Python interpreter to use for `venv`
$ virtualenv -p /usr/bin/python2. 7 venv

# Activate `venv`
$ source venv/bin/activate

# Deactivate `venv`
$ deactivate

Обратите внимание, что виртуальная среда может показаться сначала проблематичной, если вы делаете первые шаги в области анализа данных с помощью Python. И особенно, если у вас только один проект, вы можете не понимать, зачем вообще нужна виртуальная среда.

Но что делать, если у вас несколько проектов, работающих одновременно, и вы не хотите, чтобы они использовали одну и ту же установку Python? Или если у ваших проектов есть противоречивые требования. В таких случаях виртуальная среда — идеальное решение.

Во второй части статьи мы расскажем об основных библиотеках для анализа данных.
Продолжение следует…

Функция СУММЕСЛИ excel с примерами(SUMIF)

Автор admin Просмотров 1.5к. Обновлено

Функция СУММЕСЛИ в Excel позволяет получить сумму только для ячеек, значение которых удовлетворяет заданному условию.

В этом руководстве мы кратко рассмотрим синтаксис функции и общее использование, а затем применим эти знания на практике с помощью нескольких примеров.

Функция SUMIF на РусскомФункция СУММЕСЛИ на Английском
СУММЕСЛИSUMIF

Синтаксис

Синтаксис функции СУММЕСЛИ

СУММЕСЛИ(Диапазон; Критерий; [Диапазон-Суммирования])

Как видите, функция СУММЕСЛИ имеет 3 аргумента: первые 2 обязательны, а третий — необязательный.

  • Диапазон – это диапазон ячеек для оценки по критериям, например A1: A10.
  • Критерий: условие, которое должно быть выполнено. Критерии могут быть представлены в форме числа, текста, даты, логического выражения, ссылки на ячейку или другой функции Excel. Например, вы можете ввести такие критерии, как «3», «текст», «08. 12.2020», «<3», «A1» и т. Д. Обратите внимание, что все текстовые критерии или критерии, содержащие математические символы, должны быть заключены в кавычки («), а числовые критерии не требуют кавычек.
  • Диапазон-Суммирования: Ячейки для суммирования, если условие выполнено. Этот аргумент является необязательным, и вы должны использовать его только в том случае, если вы хотите назначить ячейки, отличные от тех, которые определены в аргументе диапазона. Если аргумент диапазон_суммирования опущен, Excel будет суммировать те же ячейки, к которым применяются критерии (то есть те, которые указаны в аргументе диапазона).

Как использовать СУММЕСЛИ – Примеры.

С синтаксисом разобрались теперь давайте попробуем на практике использовать функцию СУММЕСЛИ.

СУММЕСЛИ больше, меньше или равно

Давайте взглянем на некоторые формулы СУММЕСЛИ, которые можно использовать для суммирования значений, которые больше, меньше или равны заданному значению.

Поясним примеры из скриншота выше:

  • Пример1. Складывает значения больше 6 в диапазоне ячеек A5: A15.
  • Пример2. Складывает значения в диапазоне ячеек B5: B15, если значение соответствующего столбца A меньше 8.
  • Пример3. Складывает значения в ячейках A5: A15, которые равны значению в ячейке С4. Два варианта написания
  • Пример4. Складывает значения в ячейках B5: B15, если соответствующая ячейка в столбце A отличается от значения в ячейке С4.
  • Пример5. Складывает значения больше или равные 8 в диапазоне A5: A15.
  • Пример6. Складывает значения в ячейках B5: B15, если соответствующее значение в столбце A меньше или равно 8.

СУММЕСЛИ с текстовыми критериями

Помимо чисел, функция СУММЕСЛИ позволяет добавлять значения в зависимости от того, содержит ли соответствующая ячейка в другом столбце определенный текст или нет.

Поясним примеры из скриншота выше:

  • Пример1. Складывает значения ячеек B2: B6, если соответствующая ячейка в столбце A содержит в точности слово «вишня» и никаких других слов или символов.  Ячейки, содержащие «черешня» и «яблоки», не будут включены.
  • Пример2. Складывает значения ячеек В2:В6, если соответствующая ячейка в столбце A содержит слово «шня» отдельно или в сочетании с любым другим словом или символом. Ячейки, содержащие «черешня» и «вишня», будут добавлены т.к содержат в себе «шня».
  • Пример3. Складывает значения ячеек В2: В6, если соответствующая ячейка в столбце A содержит любое значение, кроме «Вишня». 
  • Пример4. Складывает значения ячеек В2: В6, если соответствующая ячейка в столбце A не содержит слова «шня» ни отдельно, ни в сочетании с любым другим словом. В данном случае будет выведена только сумма яблок.

Как и большинство других функций Excel, СУММЕСЛИ не учитывает регистр, что означает, что «Вишня», «ВИШНЯ» и «вишня» дадут точно такой же результат.

Используйте операторы сравнения со ссылками на ячейки

Если вы хотите пойти еще дальше и получить универсальную формулу СУММЕСЛИ, вы можете заменить числовое или текстовое значение в критериях ссылкой на ячейку, например:

= СУММЕСЛИ (A2: A8; «<>» & F1; C2: C8)

В этом случае вам не придется изменять формулу для условного суммирования на основе других критериев — вам просто нужно ввести новое значение в ссылочную ячейку.

Формулы СУММЕСЛИ с подстановочными знаками

Если вы намерены условно оценивать ячейки на основе текстовых критериев и хотите получить частичное совпадение суммы, вам нужно будет использовать подстановочные знаки в формуле СУММЕСЛИ. Доступны следующие подстановочные знаки:

  • Звездочка (*): представляет любое количество символов
  • Знак вопроса (?): Обозначает один символ в определенной позиции.
  • Амперсанд (&): Обозначает сложение текста. В примере ниже есть описание как это работает.

Поясним примеры из скриншота выше:

  • Пример1. Складывает значения ячеек B2: B6, если соответствующая ячейка в столбце A содержит частичное совпадение т.е в начале и конце любое количество символов.
  • Пример2. Складывает значения ячеек B2: B6, если соответствующая ячейка в столбце A содержит частичное совпадение т.е последняя буква может быть любая. В примере я намерено допустил ошибку и написал вишна.
  • Пример3. Складывает значения ячеек B2: B6, если соответствующая ячейка в столбце A содержит частичное совпадение. критерии включают ссылку на ячейку, заключенную в звездочки, обратите внимание на использование амперсанда (&) перед и после ссылки на ячейку для объединения строки.

Если вы хотите добавить значения, состоящие ровно из 4 букв, используйте следующую формулу:

=СУММЕСЛИ(A2:A8; «????»; C2:C8)

Формулы СУММЕСЛИ с условием даты

На приведенном ниже скриншоте показано, как можно использовать формулу для определения общего количества выручки начиная со 2 декабря.

Если же вам нужно ограничить двумя датами, допустим началом недели и концом недели то вам нужно использовать функцию СУММЕСЛИМН.

Курс MS Excel для начинающих

 

MS Excel – программа необходима для проведения расчетов, составления таблиц и диаграмм, вычисления простых и сложных функций. Чтобы узнать, как работать с таблицами Excel, стоит записаться на курсы. Можно сказать, что Excel – это большой и мощный калькулятор с множеством функций и возможностей. Программа «Эксель», обучение работе в которой доступно каждому, очень функциональна. Эта программа умеет очень многое, хотя большинству людей достаточно базовых знаний. Записавшись на курсы Excel в Москве у нас, вы сможете их получить.

 

 

 

Продолжительность курса — 16 академических часов.

Выдается сертификат установленного образца.

Занятие 1 – Общие сведения о Excel.
Интерфейс программы. Рабочая область программы. Панели инструментов, меню, строка формул. Особенности ввода информации в ячейки. Вставка и удаление столбцов, строк и отдельных ячеек.

Занятие 2 – Оформление таблиц.
Выравнивания текста, атрибуты шрифта и форматирование данных в ячейках. Встроенные форматы данных. Технология поиска и сортировки. Ввод формул в ячейки. Стандартные функции MS Excel. Мастер функций.

Занятие 3 – Работа с графиками и диаграммами.
Понятие мастера диаграмм и работа с ним. Корректировка созданной диаграммы. Оперирование графическими объектами в MSExcel. Создание, группировка, корректировка и особенности привязки к конкретным листам.

Занятие 4 – Основные сведения о сводных таблицах.
Назначение и применение мастера сводных таблиц. Понятие структуры листа таблиц. Обзор основных методов ее форматирования. Технология консолидации информации.

 

 

Расписание занятий:

Будни: утро, день, вечер:

10-00 — 12-15

13-00 — 15-15

17-00 — 19-15

20-00 — 22-15

Выходные дни: утро, день

10-00 — 12-15

13-00 — 15-15

 

 

Стоимость индивидуального курса

16 академических часов:

MS Excel. Уровень 1. Для начинающих. — 12 800 ₽

MS Excel. Уровень 2. Эффективное использование. — 14 400 ₽

Подробная информация о скидках и акциях:

 

Excel 2019 для начинающих — Саймон Сез ИТ

Настройки конфиденциальности

Решите, какие файлы cookie вы хотите разрешить. Вы можете изменить эти настройки в любое время. Однако это может привести к тому, что некоторые функции станут недоступны. Для получения информации об удалении файлов cookie обратитесь к функции справки вашего браузера. Узнайте больше о файлах cookie, которые мы используем.

С помощью ползунка вы можете включить или отключить различные типы файлов cookie:

Этот сайт будет:
  • Essential: запомнить настройки разрешений для файлов cookie
  • Essential: разрешить сеансовые файлы cookie
  • Essential: собирать информацию, которую вы вводите в контактные формы, информационные бюллетени и другие формы на всех страницах
  • Essential: следить за тем, что вы вводите в корзину
  • Essential: Подтвердите, что вы вошли в свою учетную запись пользователя
  • Essential: Запомните выбранную языковую версию
Этот сайт не будет:
  • Запомнить данные для входа в систему
  • Функциональность: Запомнить настройки социальных сетей
  • Функциональность: Запомнить выбранный регион и страну IP-номер
  • Аналитика: отслеживайте время, проведенное на каждой странице
  • Аналитика: повышайте качество данных статистических функций
  • Реклама: адаптируйте информацию и рекламу к вашим интересам на основе e. грамм. контент, который вы посещали ранее. (В настоящее время мы не используем файлы cookie для таргетинга или таргетинга.
  • Реклама: сбор личной информации, такой как имя и местонахождение
Этот сайт будет:
  • Essential: запомнить настройки разрешений для файлов cookie
  • Essential: разрешить сеансовые файлы cookie
  • Essential: собирать информацию, которую вы вводите в контактные формы, информационные бюллетени и другие формы на всех страницах
  • Essential: следить за тем, что вы вводите в корзину
  • Essential: Подтвердите, что вы вошли в свою учетную запись пользователя
  • Essential: Запомните выбранную вами языковую версию
  • Функциональность: Запомните настройки социальных сетей
  • Функциональность: Запомните выбранный регион и страну
Этот сайт не будет:
  • Запомните данные для входа в систему
  • Аналитика: отслеживайте посещенные вами страницы и взаимодействия
  • Аналитика: отслеживайте свое местоположение и регион на основе вашего IP-номера
  • Аналитика: отслеживайте время, проведенное на каждой странице
  • Аналитика: повышение качества данных статистических функций
  • Реклама: адаптация информации и рекламы к вашим интересам на основе e. грамм. контент, который вы посещали ранее. (В настоящее время мы не используем файлы cookie для таргетинга или таргетинга.
  • Реклама: сбор личной информации, такой как имя и местонахождение
Этот сайт будет:
  • Essential: запомнить настройки разрешений для файлов cookie
  • Essential: разрешить сеансовые файлы cookie
  • Essential: собирать информацию, которую вы вводите в контактные формы, информационные бюллетени и другие формы на всех страницах
  • Essential: следить за тем, что вы вводите в корзину
  • Essential: подтвердите, что вы вошли в свою учетную запись пользователя
  • Essential: запомните выбранную вами языковую версию
  • Функциональность: запомните настройки социальных сетей Функциональность: запомните выбранный регион и страну
  • Analytics: отслеживайте посещенные вами страницы и взаимодействие
  • Аналитика: отслеживайте свое местоположение и регион на основе вашего IP-номера
  • Аналитика: отслеживайте время, проведенное на каждой странице
  • Аналитика: повышайте качество данных функций статистики
Этот сайт не будет:
  • Запомнить данные для входа в систему
  • Реклама: использовать информацию для персонализированной рекламы с третьими лицами
  • Реклама: разрешить вам подключаться к социальным сайтам адрес
Этот сайт будет:
  • Essential: запомнить настройки разрешений для файлов cookie
  • Essential: разрешить сеансовые файлы cookie
  • Essential: собирать информацию, которую вы вводите в контактные формы, информационные бюллетени и другие формы на всех страницах
  • Essential: следить за тем, что вы вводите в корзину
  • Essential: подтвердите, что вы вошли в свою учетную запись пользователя
  • Essential: запомните выбранную вами языковую версию
  • Функциональность: запомните настройки социальных сетей Функциональность: запомните выбранный регион и страну
  • Analytics: отслеживайте посещенные вами страницы и взаимодействие
  • Аналитика: отслеживайте свое местоположение и регион на основе вашего IP-номера
  • Аналитика: отслеживайте время, проведенное на каждой странице
  • Аналитика: повышайте качество данных статистических функций
  • Реклама: используйте информацию для индивидуальной рекламы с третьими лицами
  • Реклама: Позвольте вам подключиться t на социальные сайты. Реклама: идентифицируйте устройство, которое вы используете
  • Реклама: собирайте личную информацию, такую ​​как имя и местонахождение
Этот сайт не будет:
  • Запомнить данные для входа
Онлайн-курс

: полный курс Excel для начинающих 2020 от Udemy

Изучите основы Excel и получите четкое представление о том, как его использовать

Что вы узнаете:

  • Освоите основы Microsoft Excel
  • Создайте прочную основу для использования Excel
  • Изучите наиболее распространенные используемые функции и формулы Excel
  • Создание бизнес-бюджета с нуля
  • Узнайте, как вводить числа и текст в Excel
  • Узнайте, как создавать графики и диаграммы
  • Узнайте, как форматировать листы Excel
  • Изучите макет Excel
  • Узнайте, как автоматизировать работу в Excel
  • Изучите популярные сочетания клавиш Excel

Почему этот курс для вас?

Вы хотите изучить основы Excel по профессиональным или личным причинам, но практически не знаете, как работает Excel. Вы слышали, что Excel позволит вам автоматизировать работу и сделать вашу жизнь проще, но вы не знаете, с чего начать. Вы знаете, что многие рабочие места теперь требуют навыков работы с Excel, и вы хотите улучшить свои навыки для этих рабочих мест.

Что вы узнаете:

  1. Основы Excel

    2
  2. Как работать с интерфейсом Excel

  3. Как открыть и сохранить файл Excel

  4. Как ввести цифры и текст В Excel

  5. Как ввести формул в Excel

  6. Как иметь свои формулы автоматически обновлять

  7. общепринятые сочетания Excel

  8. Создание графиков и диаграмм

  9. Как копировать, вырезать и вставить data

  10. Различные опции форматирования и инструменты

  11. Как создать бюджет

    2
  12. со ссылкой на ячейку

  13. Установка изображений и форм

Что вам понадобится:

  1. компьютер , ноутбук или планшет

  2. Microsoft Excel

  3. Нет ранее E Необходимые знания xcel

  4. Жажда и желание учиться

Подробнее

Книги Excel — 10 лучших книг для начинающих [обновлено 2022 г.

]

10 лучших книг Excel [обновлено 2022 г.]

Excel — это то, что люди изучают, выполняя поиск в Google.Но если вы хотите сделать свое обучение всесторонним, интернет не всегда сможет вам помочь. В ваших открытых/бесплатных курсах будет отсутствовать что-то или другое, что вы найдете только в книгах. Ниже список таких книг по excel, которые вы должны прочитать в 2022 году —

  1. Библия Microsoft Excel: Полное руководство (Получить эту книгу)
  2. Excel: Краткое руководство от новичка до эксперта (Excel, Microsoft Office) (Получить эту книгу)
  3. Excel для чайников (Excel для чайников) ( Получить эту книгу )
  4. Power Pivot и Power BI: Руководство пользователя Excel по DAX, Power Query, Power BI и Power Pivot в Excel 2010-2016 ( Получить эту книгу )
  5. Создание финансовых моделей с помощью Microsoft Excel: A Guide for Business Professionals, (MISL-WILEY) ( Получить эту книгу )
  6. Predictive Analytics: Microsoft Excel ( Получить эту книгу )
  7. Инструменты бизнес-аналитики Microsoft для аналитиков Excel (WILEY) ( Получить эта книга)
  8. Макросы Excel для чайников (Получить эту книгу)
  9. Excel с нуля: Курс Excel с демонстрациями и упражнениями (Получить эту книгу)
  10. Excel Ch arts

Давайте подробно обсудим каждую из книг Excel для начинающих, а также ее основные выводы и обзоры.