Dieser Kurs konzentriert sich auf die Entwicklung von Python-Kenntnissen für die Zusammenstellung von Geschäftsdaten. Er deckt einen Teil des Materials aus Einführung in die Datenanalyse und -visualisierung im Rechnungswesen ab, jedoch in einer allgemeineren Programmierumgebung (Jupyter Notebook für Python) und nicht in Excel und dem Visual Basic Editor. Diese Konzepte werden im Kontext einer oder mehrerer Buchhaltungsdaten-Domänen gelehrt (z.B. Jahresabschlussdaten aus EDGAR, Aktiendaten, Kreditdaten, Point-of-Sale-Daten). Die erste Hälfte des Kurses setzt dort an, wo Introduction to Accounting Data Analytics and Visualization aufgehört hat: in einer integrierten Entwicklungsumgebung, um Datenanalyseaufgaben zu automatisieren. Wir besprechen, wie man in Jupyter Notebook, einer beliebten Entwicklungsumgebung für Datenanalysesoftware wie Python und R, Code verwaltet und Ergebnisse austauscht. Anschließend wiederholen wir einige grundlegende Programmierfähigkeiten wie mathematische Operatoren, Funktionen, bedingte Anweisungen und Schleifen unter Verwendung von Python-Software. Die zweite Hälfte des Kurses konzentriert sich auf die Zusammenstellung von Daten für maschinelles Lernen. Wir führen die Studierenden in Pandas Dataframes und Numpy zur Strukturierung und Manipulation von Daten ein. Anschließend analysieren wir die Daten mithilfe von Visualisierungen und linearer Regression. Schließlich wird erklärt, wie man Python für die Interaktion mit SQL-Daten verwendet.
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Buchhaltungsdatenanalyse mit Python
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Datenanalyse für die Buchhaltung
Dozenten: Ronald Guymon
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(97 Bewertungen)
Was Sie lernen werden
Sie wissen, wie man Software bedient, mit der Sie Python-Code erstellen und ausführen können.
Führen Sie Python-Code aus, um Daten aus verschiedenen Strukturen in eine Pandas-Dataframe-Struktur umzuwandeln.
Führen Sie grundlegende Datenanalyseaufgaben in Python aus, einschließlich deskriptiver Statistiken, Datenvisualisierungen und Regression.
Verwenden Sie relationale Datenbanken und wissen Sie, wie Sie solche Datenbanken direkt über die Befehlszeile und indirekt über ein Python-Skript manipulieren können.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenaufbereitung
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Lineare Regression
- Kategorie: SQL
- Kategorie: Datenvisualisierung
Wichtige Details
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8 Quizzes
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
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In diesem Kurs gibt es 9 Module
In diesem Modul machen Sie sich mit dem Kurs, Ihrem Kursleiter und Ihren Mitschülern sowie mit unserer Lernumgebung vertraut. Dieses Orientierungsmodul wird Ihnen auch dabei helfen, die technischen Fähigkeiten zu erwerben, die Sie benötigen, um sich in diesem Kurs zurechtzufinden und erfolgreich zu sein.
Das ist alles enthalten
3 Videos5 Lektüren1 Diskussionsthema1 Plug-in
Dieses Modul dient als Einführung in den Kursinhalt und den Jupyter-Server, auf dem Sie Ihre Analyseskripte ausführen werden. Zunächst lesen Sie über konkrete Beispiele für den Einsatz von Analyseverfahren in Wirtschaftsprüfungsunternehmen. Als nächstes lernen Sie die Möglichkeiten des Jupyter-Servers kennen und erfahren, wie Sie Notebooks auf dem Kurs-Server erstellen, bearbeiten und ausführen können. Danach lernen Sie, wie Sie mit Markdown formatierte Dokumente schreiben können. Dies ist eine einfache Methode, um schnell formatierten Text zu schreiben, einschließlich beschreibenden Text in einem Kursnotizbuch.
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15 Videos3 Lektüren1 Quiz1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema3 Unbewertete Labore
Dieses Modul konzentriert sich auf die grundlegenden Funktionen der Programmiersprache Python, die den meisten Datenanalyseprogrammen (oder Skripten) zugrunde liegen. Zunächst lesen Sie, warum Studenten der Buchhaltung lernen sollten, Computerprogramme zu schreiben. In der ersten Lektion lernen Sie außerdem die grundlegenden Konzepte der Programmiersprache Python kennen, z.B. wie man Variablen, grundlegende Datentypen und mathematische Operatoren erstellt und wie man seine Programme mit Kommentaren dokumentiert. Als nächstes lernen Sie die booleschen und logischen Operatoren in Python kennen und erfahren, wie Sie mit Hilfe von bedingten Anweisungen den Ablauf eines Python-Programms steuern können. Schließlich lernen Sie etwas über Funktionen und wie diese die Entwicklung und Pflege von Programmen vereinfachen können. Sie werden auch lernen, wie Sie Funktionen in Python erstellen und aufrufen können.
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13 Videos2 Lektüren1 Quiz1 Programmieraufgabe4 Unbewertete Labore
In diesem Modul lernen Sie die Arbeit mit grundlegenden Datenstrukturen in Python kennen: Strings, Tupel, Listen und Wörterbücher. Außerdem lernen Sie, wie Sie Schleifen für sich wiederholende Aufgaben schreiben können.
Das ist alles enthalten
16 Videos2 Lektüren1 Quiz1 Programmieraufgabe4 Unbewertete Labore
In diesem Modul lernen Sie die Erstellung und Verwendung von Modulen, d.h. einer Gruppe von Funktionen, kennen. Anschließend lernen Sie zwei der wichtigsten Module für die Datenanalyse kennen: NumPy und Pandas. NumPy führt numerische Berechnungen auf großen Datenarrays durch. Pandas vereinfacht Verfahren für die Arbeit mit Paneldaten, auch bekannt als Dataframes.
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13 Videos2 Lektüren1 Quiz1 Programmieraufgabe4 Unbewertete Labore
Dieses Modul konzentriert sich auf die Verwendung des Pandas-Datenrahmens, um einige grundlegende Datenrahmen-Aufgaben zu erledigen, einschließlich des Speicherns und Lesens von Datenrahmen, Pivot-Tabellenfunktionen, Filterfunktionen und der Berechnung von deskriptiven Statistiken
Das ist alles enthalten
15 Videos2 Lektüren1 Quiz1 Programmieraufgabe4 Unbewertete Labore
In diesem Modul lernen Sie einige grundlegende Elemente der Erstellung von Datenvisualisierungen in Python kennen. Anschließend lernen Sie, wie Sie die Module Matplotlib und Seaborn verwenden, um einige der am häufigsten verwendeten ein- und zweidimensionalen Datenvisualisierungen zu erstellen.
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17 Videos2 Lektüren1 Quiz1 Programmieraufgabe4 Unbewertete Labore
In diesem Modul lernen Sie den CRISP-Entscheidungsfindungsrahmen kennen, um reale Probleme anzugehen. Außerdem lernen Sie, wie Sie mit Hilfe der linearen Regression Beziehungen finden und quantifizieren können.
Das ist alles enthalten
17 Videos2 Lektüren1 Quiz1 Programmieraufgabe4 Unbewertete Labore
Dieses Modul befasst sich mit relationalen Datenbankverwaltungssystemen (RDBMS) und der Interaktion mit diesen Systemen unter Verwendung von Python.
Das ist alles enthalten
16 Videos4 Lektüren1 Quiz1 Programmieraufgabe4 Unbewertete Labore1 Plug-in
Dozenten
Empfohlen, wenn Sie sich für Business Essentials interessieren
Northeastern University
Università di Napoli Federico II
University of Colorado Boulder
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von University of Illinois Urbana-Champaignangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 30. Nov. 2020
Geprüft am 24. Feb. 2023
Geprüft am 2. März 2023
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