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).
Accounting Data Analytics with Python
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Accounting Data Analytics with Python
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Accounting Data Analytics
Dozenten: Ronald Guymon
13.316 bereits angemeldet
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enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.4
(97 Bewertungen)
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
Ca. 42 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
97%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
Was Sie lernen werden
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.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Preparation
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Linear Regression
- Kategorie: SQL
- Kategorie: Data Visualization
Wichtige Details
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8 Quizzes
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Accounting Data Analytics
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In diesem Kurs gibt es 9 Module
In this module, you will become familiar with the course, your instructor and your classmates, and our learning environment. This orientation module will also help you obtain the technical skills required to navigate and be successful in this course.
Das ist alles enthalten
3 Videos5 Lektüren1 Diskussionsthema1 Plug-in
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.
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15 Videos3 Lektüren1 Quiz1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema3 Unbewertete Labore
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.
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13 Videos2 Lektüren1 Quiz1 Programmieraufgabe4 Unbewertete Labore
In this module you will learn about working with fundamental data structures in Python: strings, tuples, lists, and dictionaries. You will also learn about how to write loops for performing repetitive tasks.
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16 Videos2 Lektüren1 Quiz1 Programmieraufgabe4 Unbewertete Labore
In this module you will learn about creating and using modules, which is a group of functions. You will then learn about two of the most important modules for data analytics: NumPy and Pandas. NumPy performs numerical calculations on large data arrays. Pandas simplifies procedures for working with panel data, also known as dataframes.
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13 Videos2 Lektüren1 Quiz1 Programmieraufgabe4 Unbewertete Labore
This module focuses on using the Pandas dataframe to do some fundamental dataframe tasks including saving and reading dataframes, pivot table functions, filtering functions, and calculating descriptive statistics.
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15 Videos2 Lektüren1 Quiz1 Programmieraufgabe4 Unbewertete Labore
In this module you will learn some basic elements of creating data visualizations in Python. You will then learn how to use the Matplotlib and Seaborn modules to help create some of the most commonly used one- and two-dimensional data visualizations.
Das ist alles enthalten
17 Videos2 Lektüren1 Quiz1 Programmieraufgabe4 Unbewertete Labore
In this module you'll learn about the CRISP decision making framework to approach real-world problems. You'll also learn how to use linear regression to find and quantify relationships.
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17 Videos2 Lektüren1 Quiz1 Programmieraufgabe4 Unbewertete Labore
This module focuses on relational database management systems (RDBMS) and how to interact with those using Python.
Das ist alles enthalten
16 Videos4 Lektüren1 Quiz1 Programmieraufgabe4 Unbewertete Labore1 Plug-in
Dozenten
Lehrkraftbewertungen
4.2 (27 Bewertungen)
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
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
Lernender seit 2020
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Larry W.
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Chaitanya A.
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Bewertungen von Lernenden
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97 Bewertungen
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NJ
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Geprüft am 30. Nov. 2020
PG
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Geprüft am 24. Feb. 2023
MF
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Geprüft am 2. März 2023
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