Ce cours se concentre sur le développement de compétences en Python pour assembler des données commerciales. Il couvrira une partie du même matériel que l'Introduction à l'analyse et à la visualisation des données comptables, mais dans un environnement de programmation plus général (Bloc-notes Jupyter pour Python), plutôt que dans Excel et l'éditeur Visual Basic. Ces concepts sont enseignés dans le contexte d'un ou plusieurs domaines de données comptables (par exemple, les données des états financiers provenant d'EDGAR, les données sur les actions, les données sur les prêts, les données sur les points de vente). La première moitié du cours reprend là où l'Introduction à l'Analytique des données comptables et à la Visualisation s'est arrêtée : l'utilisation dans un environnement de développement intégré pour automatiser les tâches d'analyse. Nous discutons de la façon de gérer le code et de partager les résultats dans Jupyter Notebook, un environnement de développement populaire pour les logiciels d'analyse de données comme Python et R. Nous passons ensuite en revue certaines compétences de programmation fondamentales, telles que les opérateurs mathématiques, les fonctions, les instructions conditionnelles et les boucles à l'aide du logiciel Python. La deuxième moitié du cours se concentre sur l'assemblage de données à des fins d'apprentissage automatique. Nous présentons aux étudiants les dataframes Pandas et Numpy pour structurer et manipuler les données. Nous analysons ensuite les données en cours d'utilisation des visualisations et de la régression linéaire. Enfin, nous expliquons comment utiliser Python pour interagir avec les données SQL.
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Analyse des données comptables avec Python
Ce cours fait partie de Spécialisation Analyse des Données Comptables
Instructeurs : Ronald Guymon
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Inclus avec 
(96 avis)
Ce que vous apprendrez
Savoir utiliser un logiciel qui vous aidera à créer et à exécuter du code Python.
Exécutez le code Python pour rassembler des données provenant de différentes structures dans une structure de cadre de données Pandas.
Exécutez et interprétez des tâches fondamentales d'analyse de données en Python, y compris des statistiques descriptives, des visualisations de données et des régressions.
Utiliser des bases de données relationnelles et savoir manipuler ces bases de données directement par la ligne de commande et indirectement par un script Python.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Préparation des données
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Régression linéaire
- Catégorie : SQL
- Catégorie : Visualisation de Données
Détails à connaître
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Il y a 9 modules dans ce cours
Dans ce module, vous vous familiariserez avec le cours, votre formateur et vos camarades de classe, ainsi qu'avec notre environnement d'apprentissage. Ce module d'orientation vous aidera également à acquérir les compétences techniques nécessaires pour naviguer et réussir dans ce cours.
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Ce module sert d'introduction au contenu du cours et au serveur Jupyter du cours, où vous exécuterez vos scripts analytiques. Tout d'abord, vous lirez des exemples spécifiques de la façon dont l'analyse est utilisée par les cabinets comptables. Ensuite, vous découvrirez les capacités du serveur Jupyter du cours, et comment créer, éditer et exécuter des carnets de notes sur le serveur du cours. Ensuite, vous apprendrez à écrire des documents au format Markdown, qui est un moyen facile d'écrire rapidement du texte formaté, y compris du texte descriptif à l'intérieur d'un carnet de notes de cours.
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Ce module se concentre sur les fonctionnalités de base du langage de programmation Python qui sous-tendent la plupart des programmes (ou scripts) d'analyse de données. Tout d'abord, vous apprendrez pourquoi les étudiants en comptabilité devraient apprendre à écrire des programmes informatiques. Dans la première leçon, vous apprendrez également les concepts de base du langage de programmation Python, notamment comment créer des variables, des types de données de base et des opérateurs mathématiques, et comment documenter vos programmes à l'aide de commentaires. Ensuite, vous découvrirez les opérateurs booléens et logiques en Python et la manière dont ils peuvent être utilisés pour contrôler le flux d'un programme Python à l'aide d'instructions conditionnelles. Enfin, vous découvrirez les fonctions et la manière dont elles peuvent simplifier le développement et la maintenance des programmes. Vous apprendrez également à créer et à appeler des fonctions en Python.
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Dans ce module, vous apprendrez à créer et à utiliser des modules, c'est-à-dire un groupe de fonctions. Vous découvrirez ensuite deux des modules les plus importants pour l'analyse de données : NumPy et Pandas. NumPy effectue des calculs numériques sur de grands tableaux de données. Pandas simplifie les procédures de travail avec les données de panel, également connues sous le nom de dataframes.
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Ce module se concentre sur l'utilisation des dataframes Pandas pour effectuer certaines tâches fondamentales liées aux dataframes, notamment l'enregistrement et la lecture des dataframes, les fonctions de tableau croisé dynamique, les fonctions de filtrage et le calcul de statistiques descriptives
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Dans ce module, vous apprendrez quelques éléments de base pour créer des visualisations de données en Python. Vous apprendrez ensuite à utiliser les modules Matplotlib et Seaborn pour vous aider à créer certaines des visualisations de données unidimensionnelles et bidimensionnelles les plus couramment utilisées.
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