Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Accounting Data Analytics

4.2
Sterne
73 Bewertungen

Ronald Guymon +1 weiterer Dozent

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von

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Spezialisierung Accounting Data AnalyticsUniversity of Illinois at Urbana-Champaign

Über diesen Kurs

31.129 kürzliche Aufrufe

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).
The first half of the course picks up where Introduction to Accounting Data Analytics and Visualization left off: using in an integrated development environment to automate data analytic tasks. We discuss how to manage code and share results within Jupyter Notebook, a popular development environment for data analytic software like Python and R. We then review some fundamental programming skills, such as mathematical operators, functions, conditional statements and loops using Python software. 
The second half of the course focuses on assembling data for machine learning purposes.  We introduce students to Pandas dataframes and Numpy for structuring and manipulating data. We then analyze the data using visualizations and linear regression. Finally, we explain how to use Python for interacting with SQL data.

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Kurs 2 von 4 in

Spezialisierung Accounting Data Analytics

Stufe „Mittel“

Ca. 41 Stunden zum Abschließen

Englisch

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

Python Programming
Data Visualization (DataViz)
Linear Regression
SQL
Data Preparation

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Spezialisierung Accounting Data Analytics

Stufe „Mittel“

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Englisch

Dozenten

Dozentenbewertung

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Ronald Guymon

Senior Lecturer of Accountancy

Accountancy

50.109 Lernende

5 Kurse

Linden Lu

Instructor

Department of Accountancy

15.128 Lernende

3 Kurse

von

University of Illinois at Urbana-Champaign

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

1 Stunde zum Abschließen

INTRODUCTION TO THE COURSE

1 Stunde zum Abschließen

4 Videos (Gesamt 12 min), 5 Lektüren

4 Stunden zum Abschließen

MODULE 1: FOUNDATIONS

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.

4 Stunden zum Abschließen

14 Videos (Gesamt 84 min), 2 Lektüren, 2 Quiz

14 Videos

Module 1 Introduction2m

1.1 Introduction to Data Analytics2m

1.2 Jupyter Notebook4m

Python and Integrated Development Environments (IDEs)6m

Installing and Running Python Using the Anaconda Distribution4m

Installing and Running Python Without Anaconda9m

Navigating Jupyter Notebook5m

Navigating JupyterLab5m

Using Notebook Files9m

Navigating Spyder8m

Comparison of Jupyter Notebook, JupyterLab, and Spyder3m

1.3 Introduction to Markdown3m

Markdown Basics9m

Module 1 Review6m

2 Lektüren

Module 1 Overview and Resources3m

Lesson 1.1 Readings20m

1 praktische Übung

Module 1 Quiz20m

Woche

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

MODULE 2: INTRODUCTION TO PYTHON

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.

4 Stunden zum Abschließen

12 Videos (Gesamt 66 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

12 Videos

Module 2 Introduction7m

2.1 Introduction to Python3m

Python Code Basics6m

Variables, Data Types, and Operators8m

2.2 Introduction to Python Functions2m

Built-In Functions6m

User-Defined Functions9m

Functions vs Methods4m

2.3 Conditional Statements in Python2m

Comparison and Logical Operators3m

Working with Conditional Statements5m

Module 2 Review4m

1 Lektüre

Module 2 Overview and Resources15m

1 praktische Übung

Module 2 Quiz15m

Woche

Woche 3

5 Stunden zum Abschließen

MODULE 3: INTRODUCTION TO PYTHON PROGRAMMING

5 Stunden zum Abschließen

15 Videos (Gesamt 84 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

15 Videos

Module 3 Introduction2m

3.1 Introduction to Python Data Structures4m

Introduction to Strings6m

Introduction to Lists5m

Introduction to Dictionaries, Tuples, and Unpacking7m

Common Sequence Operations7m

3.2 Working with Python Data Structure2m

Working with Strings9m

Working with Lists and Tuples7m

Working with Dictionaries3m

3.3 Introduction to Python Loops2m

The For Loop13m

The While Loop2m

Comprehensions3m

Module 3 Review4m

1 Lektüre

Module 3 Overview and Resources3m

1 praktische Übung

Module 3 Quiz10m

Woche

Woche 4

5 Stunden zum Abschließen

MODULE 4: PYTHON PROGRAMMING

5 Stunden zum Abschließen

12 Videos (Gesamt 74 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

Woche

Woche 5

5 Stunden zum Abschließen

MODULE 5: DATA ANALYSIS WITH PYTHON

5 Stunden zum Abschließen

14 Videos (Gesamt 93 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

14 Videos

Module 5 Introduction3m

5.1 Python File IO3m

Reading and Writing Files with Base Python9m

Reading and Writing Files with Pandas8m

Preserving Data Types with Pickling5m

5.2 Working with the Pandas DataFrame1m

Exploring Dataframes8m

Copying and Sorting Dataframes7m

Changing Column and Row Names of Dataframes6m

Grouping and Aggregating with Dataframes6m

Stacking and Pivoting Dataframes10m

5.3 Introduction to Descriptive Statistics1m

Descriptive Statistics for Dataframes13m

Module 5 Review7m

1 Lektüre

Module 5 Overview and Resources3m

1 praktische Übung

Module 5 Quiz30m

Woche

Woche 6

6 Stunden zum Abschließen

MODULE 6: INTRODUCTION TO VISUALIZATION IN PYTHON

6 Stunden zum Abschließen

16 Videos (Gesamt 88 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

16 Videos

Module 6 Introduction3m

6.1 Introduction to Plotting with Python2m

Introduction to Plotting with Pandas9m

MODULE 7: PRODUCTION DATA ANALYTICS

5 Stunden zum Abschließen

16 Videos (Gesamt 84 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

16 Videos

Module 7 Introduction3m

7.1 Introduction to CRISP-DM3m

7.2 Introduction to Data Preparation Techniques2m

Pandas Functions to Load Data7m

Fill in Missing Values with Conditional Means8m

Manipulating String Columns of a Dataframe7m

Creating Datetime Values4m

Split, Apply Combine and More on Datetimes6m

Lambda Functions6m

7.3 Linear Regression in Python2m

Setting up Data for Regression5m

Creating a Simple Regression Model7m

Predicting with a Regression Model5m

Multiple Regression Model6m

Categorical Variables in Regression3m

Module 7 Review2m

1 Lektüre

Module 7 Overview and Resources3m

1 praktische Übung

Module 7 Quiz30m

Woche

Woche 8

6 Stunden zum Abschließen

MODULE 8: INTRODUCTION TO DATABASES IN PYTHON

6 Stunden zum Abschließen

15 Videos (Gesamt 86 min), 3 Lektüren, 2 Quiz

15 Videos

Module 8 Introduction3m

8.1 Introduction to Data Persistence4m

Introduction to Terminal8m

Creating a SQLite Database From Terminal8m

Creating a SQLite Table From a CSV File5m

Using Dump and Reading in Files to Create Tables8m

Altering Existing SQLite Tables4m

8.2 Advanced Concepts2m

Querying Tables with SQL6m

SQL Join Queries5m

8.3 Python Database Programming3m

Querying Relational Database with Python and SQL7m

Exploring Databases and Adding Rows to Tables with Python8m

Module 8 Review4m

Gies Online Programs3m

3 Lektüren

Module 8 Overview and Resources3m

Congratulations!10m

Get Your Course Certificate10m

1 praktische Übung

Module 8 Quiz30m

Bewertungen

4.2

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Top-Bewertungen von ACCOUNTING DATA ANALYTICS WITH PYTHON

von EG30. Nov. 2020

It is very easy to learn and also very interesting because you can modify and try other things.

von SM27. Juni 2020

Really Nice course but you will not explain all the module very indepth. All the module are basic and easy to learn. I am very happy to completed this course.

von SA27. März 2022

very useful and important to computer science engineering students

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Über den Spezialisierung Accounting Data Analytics

This specialization develops learners’ analytics mindset and knowledge of data analytics tools and techniques. Specifically, this specialization develops learners' analytics skills by first introducing an analytic mindset, data preparation, visualization, and analysis using Excel. Next, this specialization develops learners' skills of using Python for data preparation, data visualization, data analysis, and data interpretation and the ability to apply these skills to issues relevant to accounting. This specialization also develops learners’ skills in machine learning algorithms (using Python), including classification, regression, clustering, text analysis, time series analysis, and model optimization, as well as their ability to apply these machine learning skills to real-world problems.

Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
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Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
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Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.

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Accounting Data Analytics with Python

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Was Sie lernen werden

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Dozenten

Ronald Guymon

Linden Lu

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

INTRODUCTION TO THE COURSE

MODULE 1: FOUNDATIONS

MODULE 2: INTRODUCTION TO PYTHON

MODULE 3: INTRODUCTION TO PYTHON PROGRAMMING

MODULE 4: PYTHON PROGRAMMING

MODULE 5: DATA ANALYSIS WITH PYTHON

MODULE 6: INTRODUCTION TO VISUALIZATION IN PYTHON

MODULE 7: PRODUCTION DATA ANALYTICS

MODULE 8: INTRODUCTION TO DATABASES IN PYTHON

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INTRODUCTION TO THE COURSE

MODULE 1: FOUNDATIONS

MODULE 2: INTRODUCTION TO PYTHON

MODULE 3: INTRODUCTION TO PYTHON PROGRAMMING

MODULE 4: PYTHON PROGRAMMING

MODULE 5: DATA ANALYSIS WITH PYTHON

MODULE 6: INTRODUCTION TO VISUALIZATION IN PYTHON

MODULE 7: PRODUCTION DATA ANALYTICS

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