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लेखांकन हमेशा विश्लेषणात्मक सोच के बारे में रहा है। पेशे के शुरुआती दिनों से, लुका पैसिओली ने व्यापार लेनदेन के विश्लेषण में गणित और व्यवस्था के महत्व पर बल दिया। लेखाकारों को गणित करने और आदेश बनाए रखने के लिए जिस कौशल सेट की आवश्यकता होती है, वह पेंसिल और कागज से लेकर टाइपराइटर और कैलकुलेटर तक, स्प्रेडशीट और लेखा सॉफ्टवेयर तक विकसित हुआ है। एक नया कौशल सेट जो व्यवसाय के लगभग हर पहलू के लिए अधिक महत्वपूर्ण होता जा रहा है, वह है बिग डेटा एनालिटिक्स: कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि खोजने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करना। यह पाठ्यक्रम लेखा छात्रों को एक विश्लेषणात्मक मानसिकता विकसित करने और उन्हें पायथन और आर जैसी डेटा विश्लेषण प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग करने के लिए तैयार करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। हमने पाठ्यक्रम को तीन मुख्य वर्गों में विभाजित किया है। पहले भाग में हम लेखांकन को विश्लेषण से जोड़ते हैं। हम पहचान करते हैं कि लेखांकन के पांच प्रमुख उप डोमेन (यानी, वित्तीय, प्रबंधकीय, लेखा परीक्षा, कर और सिस्टम) में कार्यों को ऐतिहासिक रूप से एक विश्लेषणात्मक मानसिकता की आवश्यकता होती है, और फिर पता लगाते हैं कि बड़े डेटा के उपयोग के माध्यम से उन कार्यों को अधिक प्रभावी ढंग से और कुशलता से कैसे पूरा किया जा सकता है। . विश्लेषण। फिर हम बड़े डेटा विश्लेषण का मार्गदर्शन करने के लिए एक FACT फ्रेमवर्क प्रस्तुत करते हैं: एक प्रश्न पूछें, डेटा इकट्ठा करें, डेटा की गणना करें और परिणामों के बारे में दूसरों को बताएं। पाठ्यक्रम के दूसरे खंड में, हम डेटा संयोजन के महत्व पर जोर देते हैं। वित्तीय विवरण डेटा का उपयोग करते हुए, हम डेटा और डेटा सेट दोनों की वांछनीय विशेषताओं की व्याख्या करते हैं जो प्रभावी गणना और विज़ुअलाइज़ेशन का नेतृत्व करेंगे। पाठ्यक्रम के तीसरे और सबसे बड़े खंड में, हम प्रदर्शित करते हैं और पता लगाते हैं कि बड़े डेटा का विश्लेषण करने के लिए एक्सेल और झांकी का उपयोग कैसे किया जा सकता है। हम दृश्य धारणा के सिद्धांतों का वर्णन करते हैं और फिर प्रभावी दृश्य बनाने के लिए उन सिद्धांतों को लागू करते हैं। इसके बाद हम मौलिक डेटा एनालिटिक्स टूल जैसे प्रतिगमन, रैखिक प्रोग्रामिंग (एक्सेल सॉल्वर का उपयोग करके) और पॉइंट-ऑफ-सेल डेटा और ऋण डेटा के संदर्भ में क्लस्टरिंग को देखते हैं। हम डेटा को असेंबल करने, विज़ुअलाइज़ करने और विश्लेषण करने के लिए डेटा एनालिटिक प्रोग्रामिंग लैंग्वेज की शक्ति का प्रदर्शन करके निष्कर्ष निकालते हैं। हम एक प्रोग्रामिंग भाषा के उदाहरण के रूप में अनुप्रयोगों के लिए विजुअल बेसिक और एकीकृत विकास पर्यावरण (आईडीई) के एक उदाहरण के रूप में विजुअल बेसिक संपादक प्रस्तुत करते हैं। हम डेटा को असेंबल करने, विज़ुअलाइज़ करने और विश्लेषण करने के लिए डेटा एनालिटिक प्रोग्रामिंग लैंग्वेज की शक्ति का प्रदर्शन करके निष्कर्ष निकालते हैं। हम एक प्रोग्रामिंग भाषा के उदाहरण के रूप में अनुप्रयोगों के लिए विजुअल बेसिक और एकीकृत विकास पर्यावरण (आईडीई) के एक उदाहरण के रूप में विजुअल बेसिक संपादक प्रस्तुत करते हैं। हम डेटा को असेंबल करने, विज़ुअलाइज़ करने और विश्लेषण करने के लिए डेटा एनालिटिक प्रोग्रामिंग लैंग्वेज की शक्ति का प्रदर्शन करके निष्कर्ष निकालते हैं।
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