本课程的重点是开发 Python 技能，以收集商业数据。它将涵盖《会计数据分析与可视化入门》中的一些相同材料，但在一个更通用的编程环境（Python 的 Jupyter Notebook）中，而不是在 Excel 和 Visual Basic 编辑器中。这些概念将在一个或多个会计数据域（例如，来自 EDGAR 的财务报表数据、股票数据、贷款数据、销售点数据）的背景下讲授。 课程的前半部分承接《会计数据分析与可视化导论》的内容：使用集成开发环境自动执行数据分析任务。我们将讨论如何在 Jupyter Notebook（Python 和 R 等数据分析软件的常用开发环境）中管理代码和共享结果。 然后，我们将复习一些基本的编程技巧，如使用 Python 软件的数学运算符、函数、条件语句和 Loop。 课程后半部分的重点是为机器学习目的收集数据。 我们向学生介绍 Pandas 数据框架和 Numpy，用于结构化和操作数据。然后，我们使用 Data Visualization 和 Linear Regression 分析数据。最后，我们讲解如何使用 Python 与 SQL 数据交互。
使用 Python 进行会计数据分析
您将学到什么
了解如何操作能帮助您创建和运行 Python 代码的软件。
执行 Python 代码，将不同结构的数据整理到 Pandas 数据帧结构中。
使用 Python 运行和解释基本的数据分析任务，包括描述性统计、数据可视化和回归。
使用关系数据库，并知道如何直接通过命令行或间接通过 Python 脚本操作此类数据库。
您将获得的技能
要了解的详细信息
可分享的证书
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作业
8 项作业
授课语言：英语（English）
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 会计数据分析 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有8个模块
获得职业证书
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攻读学位
课程 是 University of Illinois Urbana-Champaign提供的以下学位课程的一部分。如果您被录取并注册，您已完成的课程可计入您的学位学习，您的学习进度也可随之转移。
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NJ
已于 Nov 30, 2020审阅
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已于 Jul 2, 2020审阅
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