课程主页: https://www.coursera.org/learn/data-analytics-accountancy-1
欢迎来到《会计学数据分析基础 I 》课程！你即将加入数以千计的学习者，相信这将是一段美好的学习旅程。在这个课程中，你将构建你的数据分析能力，尤其是与会计行业相关的技能。
**课程概述** 课堂内容涵盖了从基础到高级的数据分析技能，包括Python编程、数据可视化和概率分析。这门课程的模块安排非常合理，从学习基础知识开始，逐步过渡到更复杂的主题。以下是对各模块的具体介绍：
1. **课程导向** 你将熟悉课程、同学及我们的学习环境，同时掌握课程所需的技术技能。
2. **基础知识** 这里介绍了会计行业使用数据分析的具体例子，并学习如何在Jupyter服务器上运行分析脚本。
3. **Python入门** 基于Python的基础特性是数据分析的核心，包括数据结构、函数编写及流程控制等内容。
4. **数据分析导论** 学习数据的读取与写入，及使用Pandas模块以简化数据分析任务。
5. **统计数据分析** 借助Numpy模块进行快速数值计算，同时理解描述性统计和Pandas的高级功能。
6. **可视化导论** 学习如何通过可视化工具来探讨和理解数据。
7. **概率入门** 基本概率概念与统计数据分析的关系，并学习实现这些概念。
8. **探索二维数据** 通过散点图探索相关性及异常值，并掌握线性回归的基础。
9. **密度估计导论** 学习如何使用核密度估计(KDE)等非参数技术来理解数据分布。
这门课程适合所有对会计及数据分析感兴趣的学习者，无论是刚接触数据分析的新手，还是希望提升技能的专业人士，都可以从中受益。课程的互动讨论区也为学员们提供了交流的平台，使大家能够共同解决疑惑。
总结来看，《会计学数据分析基础 I》的内容丰富、结构合理、实用性强，是会计专业学生和相关领域从业者不错的选择。如果你正在寻找进一步提升数据分析技能的途径，这门课绝对值得一试！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/data-analytics-accountancy-1