RPA-Workflows meistern: Python-Tools und Techniken

Seminarziel

Das Ziel dieses 2-tägigen Seminars "RPA-Workflows meistern: Python-Tools und Techniken" ist es, den Teilnehmenden eine fundierte Einführung in die Grundlagen und fortgeschrittenen Techniken der Robotic Process Automation (RPA) unter Verwendung von Python zu bieten. Durch eine Kombination aus theoretischen Grundlagen und praktischen Übungen werden die Teilnehmenden befähigt, eigenständig RPA-Lösungen zu entwickeln, zu implementieren und zu verwalten. Das Seminar legt besonderen Wert darauf, dass die Teilnehmenden nach Abschluss in der Lage sind, Automatisierungsprojekte effizient zu planen, umzusetzen und Probleme eigenständig zu lösen, um so Arbeitsprozesse in ihren Organisationen zu optimieren.

Inhalt

• Einführung in RPA und Python
  • RPA-Konzepte verstehen: Definition und Bedeutung von RPA
  • Die Rolle von Python in der Prozessautomatisierung: Warum Python für RPA geeignet ist
  • Python-Grundlagen für RPA
  • Python-Umgebung einrichten: Installation und Konfiguration der notwendigen Software
  • Ausführen von Programmen über Jupyter und die Kommandozeile
  • Grundlegende Python-Syntax und -Strukturen: Variablen, Schleifen, Funktionen
  • Dateipfade und Umgebungsvariablen
  • Automatisierungsskripte schreiben: Einfache Skripte zur Automatisierung von Aufgaben
  • Daten lesen und verarbeiten
  • Arbeiten mit Dateien und Ordnern: Automatisches Erstellen, Lesen und Schreiben
  • Tabellarische Daten und Excel-Spreadsheets lesen und schreiben
  • Datenextraktion aus PDF- und Word-Dateien
  • Daten in einer Datenbank speichern
  • Reguläre Ausdrücke
• Interaktion mit Webanwendungen
  • Integration von Web Services über REST APIs
  • Web Scraping mit Python: httpx, BeautifulSoup und playwright
  • Datenextraktion und -manipulation: Arbeiten mit extrahierten Daten
  • Automatisierte Formulareingabe und Klick-Events: Praktische Beispiele
• Designprinzipien für RPA-Workflows
  • Best Practices
  • Herausforderungen bei der Automatisierung von Desktop-Apps mit PyAutoGUI
  • Fehlerbehandlung und Logging: Sicherstellen der Zuverlässigkeit von Bots
  • Compliance-Anforderungen erfüllen mit Compliance as Code
  • Praxisbeipiele
• Fortgeschrittene Techniken
  • Bibliotheken zum Validieren und Bereinigen von Daten
  • Scheduling mit dem Jupyter Scheduler automatisieren
  • Skalierungsstrategien für RPA-Projekte: Von kleinen zu großen Automatisierungen