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会计大数据基础课程36课时教学方案精选[8页]--第1页

会计大数据基础课程教学方案

课程教学目标：

一、

通过这门课程学生主要学习大数据基本概念、发展历程、发展趋势；大数据

分析基本方法；数据分析思维；数据特征提取；数据库设计基础与基本步骤；MySQL

数据库概述、基本操作及表结构的操作；大数据财税应用场景等教学内容，帮助

学生了解大数据相关基础知识，形成一定的大数据分析意识；理解大数据分析的

定义及数据分析要求；掌握大数据分析基本方法及大数据下财务分析方法；了解

数据处理和数据库应用密切相关的核心概念、基本原理和方法并掌握python编

程语言的基础知识及爬虫技术，为后面进行业财税审大数据分析学习及应用奠定

基础。

首先，大数据时代的到来预示着为当今商业社会开启了一个全新的数据改革，

会计学作为一门应用型和实践性很强的学科，在理论与实践上均面临着巨大的挑

战，财会人员的专业素养与技能也将随之发生改变。了解大数据的基本概念、发

展历程、发展趋势；大数据分析基本方法，以及数据库的基础知识，有助于学生

了解未来新技术发展方向，思考如何通过新技术的学习，来提升自己的专业软实

力，提升就业能力和职业竞争力。

其次，掌握了一定的分析工具和技能，有时仍然做不好数据分析。因为，做

数据分析光靠技能和工具还是远远不够的，还需要拥有数据思维与数据分析方法

等结合起来。本课程的学习能通过对比思维（包括纵向对比和横向对比：纵向对

比是指不同类的对比；横向对比是指与同类相比）、结构思维（如因果结构可通

过定位指标波动，定位最细指标，辅助维度下转，能够清楚的找到问题原因）、

分类对比（分类思维在工作中随处可见，如消费主体可以划分为客户群体、产品

可以归类、市场可以分级等）等方式来培养学生的数据分析思维能力。

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再次，Python是目前公认的全球5大流行语言之一，从云计算、大数据到

人工智能，Python无处不在，很多大公司都在使用Python完成各种任务。Python

采用极简主义设计思想，语法简单优雅，对初学者而言，Python学习简单、上

手快，既不需要很复杂的代码和逻辑，也不需要面对复杂的语法环境，即可实现

强大的功能满足使用者所需功能。另外，Python具有良好的跨平台和可移植性

能，可以被移植到大多数平台下面，如Windows、MacOS、Linux、Andorid和IOS

等，Python解释器可以把源代码转换成字节码的中间形式，然后再把它翻译成

计算机使用的机器语言并运行，无需编译环节，可以减少编译过程的时耗，提高

Python运行速度。正是这些优势，使得Python发展十分迅猛。学生通过该编程

语言的学习，即可用简单的语法来实现所需功能。

最后，数据分析及可视化是财务工作中最常见的应用场景，财务分析及可视

化部分教学系统将Python编程语言与财务信息处理相结合，给学生提供一个学

习Python基本知识及编程技能、掌握大数据分析技能的平台，结合财务信息应

用的一些典型案例，引导和帮助学生完成财务工作中的信息管理与信息分析任务。

二、课程基本要求：

本课程的实训基本要求如下：

1.能够了解大数据基本概念、发展历程、发展趋势；大数据分析基本方法；

熟悉财务大数据分析的理念和价值，理解财务大数据分析的基本思路、方法；

2.能够了解和熟悉数据分析思维；数据特征提取；数据库设计基础与基本

步骤；MySQL数据库概述、基本操作及表结构的操作。

3.能够熟练掌握并应用python语