Über diesen Kurs

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Stufe „Anfänger“
Ca. 19 Stunden zum Abschließen
Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Data AnalysisPredictive AnalyticsData Visualization (DataViz)Data Architecturecoding
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University of Illinois at Urbana-Champaign

Beginnen Sie damit, auf Ihren Master-Abschluss hinzuarbeiten.

Dieses Kurs ist Teil des reinen Onlineabschlusses Master of Science in Accountancy (iMSA) von University of Illinois at Urbana-Champaign. Wenn Sie in das komplette Programm aufgenommen werden, werden Ihre Kurse auf Ihren Abschluss angerechnet.

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

1 Stunde zum Abschließen

INTRODUCTION TO THE COURSE

1 Stunde zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 5 min), 5 Lektüren
2 Videos
About Ronald Guymon2m
5 Lektüren
Syllabus10m
Glossary10m
About the Discussion Forums10m
ePub10m
Update Your Profile10m
1 Stunde zum Abschließen

MODULE 1: INTRODUCTION TO ACCOUNTANCY ANALYTICS

1 Stunde zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 60 min), 1 Lektüre, 3 Quiz
12 Videos
1.1.1 History and Future of Accounting6m
1.1.2 The Importance of Data and Analytics in Accounting4m
1.1.3 Humans' Relationship with Data6m
1.1.4 Accountants' Role in Shaping How Data Is Used6m
1.1.5 Data Analytics Tools: Spreadsheets vs. Data Science Languages6m
1.2.1 Advanced Data Analytics in Managerial Accounting Overview5m
1.2.2 Advanced Data Analytics in Auditing Overview4m
1.2.3 Advanced Data Analytics in Financial Accounting Overview7m
1.2.4 Advanced Data Analytics in Taxes Overview3m
1.2.5 Advanced Data Analytics in Systems Accounting Overview4m
Module 1 Conclusion1m
1 Lektüre
Module 1 Overview and Resources10m
3 praktische Übungen
Lesson 1.1 Knowledge Check
Lesson 1.2 Knowledge Check
Module 1 Quiz
Woche
2

Woche 2

2 Stunden zum Abschließen

MODULE 2: ACCOUNTING ANALYSIS AND AN ANALYTICS MINDSET

2 Stunden zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 75 min), 1 Lektüre, 4 Quiz
12 Videos
2.1.1 Making Room for Empirical Enquiry6m
2.1.2 System 1 vs. System 2 Mindset7m
2.2.1 Linking Core Courses to Analytical Thinking6m
2.2.2 Inductive and Deductive Reasoning7m
2.2.3 Advanced Analytics and the Art of Persuasion7m
2.3.1 FACT Framework: Frame the Question6m
2.3.2 FACT Framework: Assemble the Data8m
2.3.3 FACT Framework: Calculate Results8m
2.3.4 FACT Framework: Tell Others About the Results6m
2.3.5 FACT Framework Review6m
Module 2 Conclusion1m
1 Lektüre
Module 2 Overview and Resources10m
4 praktische Übungen
Lesson 2.1 Knowledge Check
Lesson 2.2 Knowledge Check30m
Lesson 2.3 Knowledge Check30m
Module 2 Quiz
Woche
3

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

MODULE 3: DATA AND ITS PROPERTIES

2 Stunden zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 57 min), 1 Lektüre, 3 Quiz
12 Videos
3.1.1 Characteristics that Make Data Useful for Decision Making6m
3.2.1 Structured vs. Unstructured Data6m
3.2.2 Properties of a Tidy Dataframe4m
3.2.3 Data Types5m
3.2.4 Data Dictionaries4m
3.3.1 Wide Data vs. Long Data4m
3.3.2 Merging Data4m
3.3.3 Data Automation1m
3.4.1 Visualization Distributions6m
3.4.2 Visualizing Data Relationships5m
Module 3 Conclusion1m
1 Lektüre
Module 3 Overview and Resources10m
3 praktische Übungen
Lesson 3.2 Knowledge Check30m
Lesson 3.4 Knowledge Check30m
Module 3 Quiz
Woche
4

Woche 4

3 Stunden zum Abschließen

MODULE 4: DATA VISUALIZATION 1

3 Stunden zum Abschließen
17 Videos (Gesamt 103 min), 1 Lektüre, 5 Quiz
17 Videos
4.1.1 Why Visualize Data?7m
4.1.2 Visual Perception Principles6m
4.1.3 Data Visualization Building Blocks9m
4.2.1 Basic Chart Data2m
4.2.2 Scatter Plots9m
4.2.3 Bar Charts7m
4.2.4 Box and Whisker Plots5m
4.2.5 Line Charts6m
4.2.6 Maps5m
4.3.1 Financial Chart Data5m
4.3.2 Waterfall Charts6m
4.3.3 Candlestick Charts6m
4.3.4 Treemaps and Sunburst Charts6m
4.3.5 Sparklines and Facets5m
4.3.6 Charts to Use Sparingly8m
Module 4 Conclusion2m
1 Lektüre
Module 4 Overview and Resources10m
4 praktische Übungen
Lesson 4.1 Knowledge Check
Lesson 4.2 Knowledge Check
Lesson 4.3 Knowledge Check
Module 4 Quiz

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Häufig gestellte Fragen

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