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本专业培养学员的分析思维以及数据分析工具和技术知识。具体来说，本专业通过首先介绍分析思维、数据准备、可视化和使用 Excel 进行分析，培养学员的分析技能。接下来，本专业将培养学习者使用 Python 进行数据准备、数据可视化、数据分析和数据解释的技能，以及将这些技能应用于会计相关问题的能力。本专业还培养学习者在机器学习算法（使用 Python）方面的技能，包括分类、回归、聚类、文本分析、时间序列分析和模型优化，以及将这些机器学习技能应用于实际问题的能力。
应用的学习项目
本专业所包含的项目可以让学习者将数据分析专业中开发的技能应用到实际问题中。学员将能够阐明 CRISP-DM 框架的一般流程，展示数据准备、数据可视化、建模和模型评估方面的数据分析技能，并将数据分析知识和技能应用于实际问题。例如，在毕业设计项目中，学习者将开发一个机器学习模型，以预测贷款是否会全部还清，并在分析的帮助下构建一个贷款组合。
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本专业培养学员的分析思维以及数据分析工具和技术知识。具体来说，本专业通过首先介绍分析思维、数据准备、可视化和使用 Excel 进行分析，培养学员的分析技能。接下来，本专业将培养学习者使用 Python 进行数据准备、数据可视化、数据分析和数据解释的技能，以及将这些技能应用于会计相关问题的能力。本专业还培养学习者在机器学习算法（使用 Python）方面的技能，包括分类、回归、聚类、文本分析、时间序列分析和模型优化，以及将这些机器学习技能应用于实际问题的能力。
应用的学习项目
本专业所包含的项目可以让学习者将数据分析专业中开发的技能应用到实际问题中。学员将能够阐明 CRISP-DM 框架的一般流程，展示数据准备、数据可视化、建模和模型评估方面的数据分析技能，并将数据分析知识和技能应用于实际问题。例如，在毕业设计项目中，学习者将开发一个机器学习模型，以预测贷款是否会全部还清，并在分析的帮助下构建一个贷款组合。
阐明在现代会计行业中使用 Big Data 和 Analytics 的好处。
描述并实施使用 Big Data 的框架，帮助提供有助于采取行动的见解。
批判数据集回答问题的能力，然后汇总不同来源的数据，进行汇总、Visualization 和分析。
使用 Excel、Tableau 和 Visual Basic for Applications 设计并执行基本和高级分析。
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。
各种机器学习算法的概念。
如何在 Jupyter Notebook 中使用 Python 在数据集上应用机器学习模型。
如何评估机器学习模型
如何优化机器学习模型
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专项课程 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。
根据您的日程安排，完成课程所需的时间可能会有很大差异，但大多数学员都能在 5-7 个月内完成专业课程。
建议对 Microsoft Excel 有基本了解
在 "顶点项目 "中，您将有机会综合所有课程的学习内容，并在最终项目中应用您的综合技能。
提供助学金，
