La contabilidad siempre ha tenido que ver con el pensamiento analítico. Desde los primeros días de la profesión, Luca Pacioli enfatizó la importancia de las matemáticas y el orden para analizar transacciones comerciales. El conjunto de habilidades que los contadores han necesitado para realizar operaciones matemáticas y mantener el orden ha evolucionado desde lápiz y papel, hasta máquinas de escribir y calculadoras, luego hojas de cálculo y software de contabilidad. Un nuevo conjunto de habilidades que se está volviendo más importante para casi todos los aspectos del negocio es el análisis de big data: analizar grandes cantidades de datos para encontrar información procesable. Este curso está diseñado para ayudar a los estudiantes de contabilidad a desarrollar una mentalidad analítica y prepararlos para usar lenguajes de programación de análisis de datos como Python y R. Hemos dividido el curso en tres secciones principales. En la primera sección, conectamos la contabilidad con el análisis. Identificamos cómo las tareas en los cinco subdominios principales de la contabilidad (es decir, financiera, gerencial, auditoría, impuestos y sistemas) han requerido históricamente una mentalidad analítica, y luego exploramos cómo esas tareas se pueden completar de manera más efectiva y eficiente mediante el uso de big data. analítica. Luego presentamos un marco FACT para guiar el análisis de big data: formular una pregunta, ensamblar datos, calcular los datos y contarles a otros sobre los resultados. En la segunda sección del curso, enfatizamos la importancia de ensamblar datos. Usando datos de estados financieros, explicamos las características deseables tanto de los datos como de los conjuntos de datos que conducirán a cálculos y visualizaciones efectivos. En la tercera y más grande sección del curso, demostramos y exploramos cómo se pueden usar Excel y Tableau para analizar big data. Describimos los principios de percepción visual y luego aplicamos esos principios para crear visualizaciones efectivas. Luego examinamos las herramientas analíticas de datos fundamentales, como la regresión, la programación lineal (usando Excel Solver) y la agrupación en el contexto de datos de puntos de venta y datos de préstamos. Concluimos demostrando el poder de los lenguajes de programación analíticos de datos para ensamblar, visualizar y analizar datos. Presentamos Visual Basic para Aplicaciones como un ejemplo de un lenguaje de programación y el Editor de Visual Basic como un ejemplo de un entorno de desarrollo integrado (IDE). Concluimos demostrando el poder de los lenguajes de programación analíticos de datos para ensamblar, visualizar y analizar datos. Presentamos Visual Basic para Aplicaciones como un ejemplo de un lenguaje de programación y el Editor de Visual Basic como un ejemplo de un entorno de desarrollo integrado (IDE). Concluimos demostrando el poder de los lenguajes de programación analíticos de datos para ensamblar, visualizar y analizar datos. Presentamos Visual Basic para Aplicaciones como un ejemplo de un lenguaje de programación y el Editor de Visual Basic como un ejemplo de un entorno de desarrollo integrado (IDE).