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》课程的评测博客！这个课程是一个完美的起点，特别是如果你是在追求会计领域与数据分析结合的人。那么，为什么我会推荐这个课程呢？接下来，我将详细介绍课程的内容、结构以及我的看法。
课程概述
本课程为你打开数据分析的大门，通过结合会计学和编程技能，为你的职业生涯增添竞争力。课程的设计以模块化的方式让学生逐步掌握从基础到高级的数据分析技巧。
课程结构分析
- 课程导览：了解课程的学习环境及同学，获取必要的技术技能。
- 模块1：基础知识：介绍会计公司如何利用数据分析，并学习使用Python编写分析脚本。
- 模块2：Python基础：捕捉Python的基本特性，学习控制程序执行和函数的使用。
- 模块3：数据分析简介：揭示数据分析的基础概念，以及如何使用Pandas模块处理数据。
- 模块4：统计数据分析：学习使用Pandas和Numpy进行更复杂的数据分析。
- 模块5：可视化介绍：理解数据可视化的重要性，学习使用Seaborn创建视觉效果。
- 模块6：概率基础：掌握概率的基本概念及其与数据分析的关系，并使用Python计算概率。
- 模块7：二维数据探索：利用此前学习的知识探索二维数据，制作散点图以识别趋势和异常值。
- 模块8：密度估计简介：学习如何进行数据的密度估计，掌握KDE技术。
学习体验
通过参与课程的讨论和与同学的互动，学习的过程不仅富有挑战性，还充满乐趣。课程鼓励在Discord中进行讨论，促进了知识的分享和社区的建立。此外，使用Jupyter平台进行实践操作，也极大提升了我的学习体验。
总结推荐
总的来说，如果你是会计专业的学生或对此领域感兴趣的职场人士，我强烈推荐你参加《会计学数据分析基础 I》课程。它将为你带来基本的编程知识、数据分析技巧和可视化能力，无论是在课程结束后的职业发展，还是在实际工作中都将受益匪浅。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/data-analytics-accountancy-1