本課程是 Accounting Data Analytics 專項課程專項課程的一部分

4.2
星
73 個評分

Ronald Guymon 另外 +1 位授課教師

9,944 人已註冊

提供方

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您可以獲得計入 Master of Science in Accountancy (iMSA) 的伊利诺伊大学香槟分校的學分。

Accounting Data Analytics 專項課程伊利诺伊大学香槟分校

課程信息

26,434 次近期查看

This course focuses on developing Python skills for assembling business data. It will cover some of the same material from Introduction to Accounting Data Analytics and Visualization, but in a more general purpose programming environment (Jupyter Notebook for Python), rather than in Excel and the Visual Basic Editor. These concepts are taught within the context of one or more accounting data domains (e.g., financial statement data from EDGAR, stock data, loan data, point-of-sale data).
The first half of the course picks up where Introduction to Accounting Data Analytics and Visualization left off: using in an integrated development environment to automate data analytic tasks. We discuss how to manage code and share results within Jupyter Notebook, a popular development environment for data analytic software like Python and R. We then review some fundamental programming skills, such as mathematical operators, functions, conditional statements and loops using Python software. 
The second half of the course focuses on assembling data for machine learning purposes.  We introduce students to Pandas dataframes and Numpy for structuring and manipulating data. We then analyze the data using visualizations and linear regression. Finally, we explain how to use Python for interacting with SQL data.

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。

可分享的證書

完成後獲得證書

100% 在線

立即開始，按照自己的計劃學習。

第 2 門課程（共 4 門）

Accounting Data Analytics 專項課程

中級

完成時間大約為41 小時

英語（English）

您將學到的內容有

Know how to operate software that will help you create and run Python code.
Execute Python code for wrangling data from different structures into a Pandas dataframe structure.
Run and interpret fundamental data analytic tasks in Python including descriptive statistics, data visualizations, and regression.
Use relational databases and know how to manipulate such databases directly through the command line, and indirectly through a Python script.

您將獲得的技能

Python Programming
Data Visualization (DataViz)
Linear Regression
SQL
Data Preparation

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。

可分享的證書

完成後獲得證書

100% 在線

立即開始，按照自己的計劃學習。

第 2 門課程（共 4 門）

Accounting Data Analytics 專項課程

中級

完成時間大約為41 小時

英語（English）

授課教師

授課教師評分

4.11/5 （23 個評分）

Ronald Guymon

Senior Lecturer of Accountancy

Accountancy

49,849 個學生

5 門課程

Linden Lu

Instructor

Department of Accountancy

15,084 個學生

3 門課程

提供方

伊利诺伊大学香槟分校

開始攻讀學位

該課程屬於伊利诺伊大学香槟分校提供的 1 個在線學位計劃。當您通過大學申請學分課程而非學位課程並想在線完成時，它會計入 Illinois 學位的學分課時。您只需通過大學申請即可。

Master of Science in Accountancy (iMSA)

伊利诺伊大学香槟分校

申請以獲取學分

授課大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

週

週 1

完成時間為 1 小時

INTRODUCTION TO THE COURSE

完成時間為 1 小時

4 個視頻（總計 12 分鐘）, 5 個閱讀材料

完成時間為 4 小時

MODULE 1: FOUNDATIONS

This module serves as the introduction to the course content and the course Jupyter server, where you will run your analytics scripts. First, you will read about specific examples of how analytics is being employed by Accounting firms. Next, you will learn about the capabilities of the course Jupyter server, and how to create, edit, and run notebooks on the course server. After this, you will learn how to write Markdown formatted documents, which is an easy way to quickly write formatted text, including descriptive text inside a course notebook.

完成時間為 4 小時

14 個視頻（總計 84 分鐘）, 2 個閱讀材料, 2 個測驗

14 個視頻

Module 1 Introduction2分鐘

1.1 Introduction to Data Analytics2分鐘

1.2 Jupyter Notebook4分鐘

Python and Integrated Development Environments (IDEs)6分鐘

Installing and Running Python Using the Anaconda Distribution4分鐘

Installing and Running Python Without Anaconda9分鐘

Navigating Jupyter Notebook5分鐘

Navigating JupyterLab5分鐘

Using Notebook Files9分鐘

Navigating Spyder8分鐘

Comparison of Jupyter Notebook, JupyterLab, and Spyder3分鐘

1.3 Introduction to Markdown3分鐘

Markdown Basics9分鐘

Module 1 Review6分鐘

2 個閱讀材料

Module 1 Overview and Resources3分鐘

Lesson 1.1 Readings20分鐘

1 個練習

Module 1 Quiz20分鐘

週

週 2

完成時間為 4 小時

MODULE 2: INTRODUCTION TO PYTHON

This module focuses on the basic features in the Python programming language that underlie most data analytics programs (or scripts). First, you will read about why accounting students should learn to write computer programs. In the first lesson, you will also learn the basic concepts of the Python programming language, including how to create variables, basic data types and mathematical operators, and how to document your programs with comments. Next, you will learn about Boolean and logical operators in Python and how they can be used to control the flow of a Python program by using conditional statements. Finally, you will learn about functions and how they can simplify developing and maintaining programs. You will also learn how to create and call functions in Python.

完成時間為 4 小時

12 個視頻（總計 66 分鐘）, 1 個閱讀材料, 2 個測驗

12 個視頻

Module 2 Introduction7分鐘

2.1 Introduction to Python3分鐘

Python Code Basics6分鐘

Variables, Data Types, and Operators8分鐘

2.2 Introduction to Python Functions2分鐘

Built-In Functions6分鐘

User-Defined Functions9分鐘

Functions vs Methods4分鐘

2.3 Conditional Statements in Python2分鐘

Comparison and Logical Operators3分鐘

Working with Conditional Statements5分鐘

Module 2 Review4分鐘

1 個閱讀材料

Module 2 Overview and Resources15分鐘

1 個練習

Module 2 Quiz15分鐘

週

週 3

完成時間為 5 小時

MODULE 3: INTRODUCTION TO PYTHON PROGRAMMING

完成時間為 5 小時

15 個視頻（總計 84 分鐘）, 1 個閱讀材料, 2 個測驗

15 個視頻

Module 3 Introduction2分鐘

3.1 Introduction to Python Data Structures4分鐘

Introduction to Strings6分鐘

Introduction to Lists5分鐘

Introduction to Dictionaries, Tuples, and Unpacking7分鐘

Common Sequence Operations7分鐘

3.2 Working with Python Data Structure2分鐘

Working with Strings9分鐘

Working with Lists and Tuples7分鐘

Working with Dictionaries3分鐘

3.3 Introduction to Python Loops2分鐘

The For Loop13分鐘

The While Loop2分鐘

Comprehensions3分鐘

Module 3 Review4分鐘

1 個閱讀材料

Module 3 Overview and Resources3分鐘

1 個練習

Module 3 Quiz10分鐘

週

週 4

完成時間為 5 小時

MODULE 4: PYTHON PROGRAMMING

完成時間為 5 小時

12 個視頻（總計 74 分鐘）, 1 個閱讀材料, 2 個測驗

12 個視頻

Module 4 Introduction6分鐘

4.1 Writing Python Programs3分鐘

Python Modules8分鐘

Errors and Exceptions8分鐘

4.2 Introduction to NumPy1分鐘

NumPy Array5分鐘

NumPy Basic Functions8分鐘

4.3 Introduction to Pandas2分鐘

Introduction to Dataframes8分鐘

Data Selection with Dataframes9分鐘

Missing Values and Copies with Dataframes8分鐘

Module 4 Review2分鐘

1 個閱讀材料

Module 4 Overview and Resources3分鐘

1 個練習

Module 4 Quiz20分鐘

週

週 5

完成時間為 5 小時

MODULE 5: DATA ANALYSIS WITH PYTHON

完成時間為 5 小時

14 個視頻（總計 93 分鐘）, 1 個閱讀材料, 2 個測驗

14 個視頻

Module 5 Introduction3分鐘

5.1 Python File IO3分鐘

Reading and Writing Files with Base Python9分鐘

Reading and Writing Files with Pandas8分鐘

Preserving Data Types with Pickling5分鐘

5.2 Working with the Pandas DataFrame1分鐘

Exploring Dataframes8分鐘

Copying and Sorting Dataframes7分鐘

Changing Column and Row Names of Dataframes6分鐘

Grouping and Aggregating with Dataframes6分鐘

Stacking and Pivoting Dataframes10分鐘

5.3 Introduction to Descriptive Statistics1分鐘

Descriptive Statistics for Dataframes13分鐘

Module 5 Review7分鐘

1 個閱讀材料

Module 5 Overview and Resources3分鐘

1 個練習

Module 5 Quiz30分鐘

週

週 6

完成時間為 6 小時

MODULE 6: INTRODUCTION TO VISUALIZATION IN PYTHON

完成時間為 6 小時

16 個視頻（總計 88 分鐘）, 1 個閱讀材料, 2 個測驗

16 個視頻

Module 6 Introduction3分鐘

6.1 Introduction to Plotting with Python2分鐘

Introduction to Plotting with Pandas9分鐘

MODULE 7: PRODUCTION DATA ANALYTICS

完成時間為 5 小時

16 個視頻（總計 84 分鐘）, 1 個閱讀材料, 2 個測驗

16 個視頻

Module 7 Introduction3分鐘

7.1 Introduction to CRISP-DM3分鐘

7.2 Introduction to Data Preparation Techniques2分鐘

Pandas Functions to Load Data7分鐘

Fill in Missing Values with Conditional Means8分鐘

Manipulating String Columns of a Dataframe7分鐘

Creating Datetime Values4分鐘

Split, Apply Combine and More on Datetimes6分鐘

Lambda Functions6分鐘

7.3 Linear Regression in Python2分鐘

Setting up Data for Regression5分鐘

Creating a Simple Regression Model7分鐘

Predicting with a Regression Model5分鐘

Multiple Regression Model6分鐘

Categorical Variables in Regression3分鐘

Module 7 Review2分鐘

1 個閱讀材料

Module 7 Overview and Resources3分鐘

1 個練習

Module 7 Quiz30分鐘

週

週 8

完成時間為 6 小時

MODULE 8: INTRODUCTION TO DATABASES IN PYTHON

完成時間為 6 小時

15 個視頻（總計 86 分鐘）, 3 個閱讀材料, 2 個測驗

15 個視頻

Module 8 Introduction3分鐘

8.1 Introduction to Data Persistence4分鐘

Introduction to Terminal8分鐘

Creating a SQLite Database From Terminal8分鐘

Creating a SQLite Table From a CSV File5分鐘

Using Dump and Reading in Files to Create Tables8分鐘

Altering Existing SQLite Tables4分鐘

8.2 Advanced Concepts2分鐘

Querying Tables with SQL6分鐘

SQL Join Queries5分鐘

8.3 Python Database Programming3分鐘

Querying Relational Database with Python and SQL7分鐘

Exploring Databases and Adding Rows to Tables with Python8分鐘

Module 8 Review4分鐘

Gies Online Programs3分鐘

3 個閱讀材料

Module 8 Overview and Resources3分鐘

Congratulations!10分鐘

Get Your Course Certificate10分鐘

1 個練習

Module 8 Quiz30分鐘

審閱

4.2

22 條評論

5 stars
56.16%
4 stars
26.02%
3 stars
6.84%
2 stars
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1 star
2.73%

來自ACCOUNTING DATA ANALYTICS WITH PYTHON的熱門評論

由 EG 提供2020年11月30日

It is very easy to learn and also very interesting because you can modify and try other things.

由 SM 提供2020年6月27日

Really Nice course but you will not explain all the module very indepth. All the module are basic and easy to learn. I am very happy to completed this course.

由 SA 提供2022年3月27日

very useful and important to computer science engineering students

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關於 Accounting Data Analytics 專項課程

This specialization develops learners’ analytics mindset and knowledge of data analytics tools and techniques. Specifically, this specialization develops learners' analytics skills by first introducing an analytic mindset, data preparation, visualization, and analysis using Excel. Next, this specialization develops learners' skills of using Python for data preparation, data visualization, data analysis, and data interpretation and the ability to apply these skills to issues relevant to accounting. This specialization also develops learners’ skills in machine learning algorithms (using Python), including classification, regression, clustering, text analysis, time series analysis, and model optimization, as well as their ability to apply these machine learning skills to real-world problems.

常見問題

我什么时候能够访问课程视频和作业？
讲座和作业的访问权限取决于您的注册类型。如果您以旁听模式参加课程，则可以免费查看大多数课程资料。要访问评分作业并获得证书，您需要在旁听期间或之后购买证书体验。如果看不到旁听选项：
课程可能不提供旁听选项。您可以尝试免费试用，也可以申请助学金。
课程可能会改为提供'完整课程，没有证书'。通过此选项，您可以查看所有课程材料、提交所要求的作业，以及获得最终成绩。这也意味着您将无法购买证书体验。
我订阅此专项课程后会得到什么？
您注册课程后，将有权访问专项课程中的所有课程，并且会在完成课程后获得证书。您的电子课程证书将添加到您的成就页中，您可以通过该页打印您的课程证书或将其添加到您的领英档案中。如果您只想阅读和查看课程内容，可以免费旁听课程。
有助学金吗？
是的。如果您负担不起学习计划的注册费，则可以在选择学习计划时申请助学金或奖学金。如果您选择的学习计划提供助学金或奖学金，则您将在描述页面上看到一个申请链接。

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Accounting Data Analytics with Python

課程信息

您將學到的內容有

您將獲得的技能

授課教師

Ronald Guymon

Linden Lu

提供方

伊利诺伊大学香槟分校

開始攻讀學位

授課大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

INTRODUCTION TO THE COURSE

MODULE 1: FOUNDATIONS

MODULE 2: INTRODUCTION TO PYTHON

MODULE 3: INTRODUCTION TO PYTHON PROGRAMMING

MODULE 4: PYTHON PROGRAMMING

MODULE 5: DATA ANALYSIS WITH PYTHON

MODULE 6: INTRODUCTION TO VISUALIZATION IN PYTHON

MODULE 7: PRODUCTION DATA ANALYTICS

MODULE 8: INTRODUCTION TO DATABASES IN PYTHON

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伊利诺伊大学香槟分校

開始攻讀學位

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INTRODUCTION TO THE COURSE

MODULE 1: FOUNDATIONS

MODULE 2: INTRODUCTION TO PYTHON

MODULE 3: INTRODUCTION TO PYTHON PROGRAMMING

MODULE 4: PYTHON PROGRAMMING

MODULE 5: DATA ANALYSIS WITH PYTHON

MODULE 6: INTRODUCTION TO VISUALIZATION IN PYTHON

MODULE 7: PRODUCTION DATA ANALYTICS

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