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Theorie der Audit Data Science
Frankfurt School of Finance & Management

Theorie der Audit Data Science

Frankfurt School of Finance & Management, Frankfurt am Main
N/ADuration
onlineFormat
GermanLanguage
Data & AITopic

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Date TBD
online · Instructor-Led
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$1,359

All-inclusive program fee

About This Program

Einführung in analytische Prüfverfahren Standards und Richtlinien Techniken revisorischer und forensischer Datenanalysen Vorgehen der Analyse: Planung, Datenakquise und Werkzeuge Grundlagen von ERP-Systemen und Geschäftsprozessen Datenmodelle, Tabellen und Tabellenfelder in ERP-Systemen Grundlagen der Berichterstattung Vorstellung und Installation der Analyseumgebung Datenextraktion (z. B. aus SAP) Einführung in Python und Jupyter Notebooks Erste Anwendungsbeispiele analytischer Verfahren

Why Frankfurt School of Finance & Management?

Few business schools in Europe can claim to sit inside one of the world's major financial centres and build an entire academic identity around it. Frankfurt School has done exactly that — its specialisation in finance, banking, and fintech isn't a marketing angle; it's the institutional DNA. For a senior professional in financial services looking to sharpen technical expertise or lead a division through change, this is one of the few schools where the surrounding city reinforces what happens in the classroom.

Your Profile

  • Das Seminar richtet sich an Mitarbeiter der Abteilungen Compliance, Interne Revision, Internal Audit, Risk Management, Internes Kontrollsystem, welche in den folgenden Funktionen tätig sind:
  • Data Analyst, Business Analyst, Analyst, Fraud Analyst oder Fraud Specialist, Referenten oder Sachbearbeiter für Compliance, Anti Geldwäsche bzw. Anti Money Laundering (AML) oder Anti Fraud, Anwender, Entwickler und Berater in Fraud Detection (IDEA oder ACL), Fraud & Risk Management bzw. Tax Compliance (u.A. SAP)
  • Zusätzlich richtet sich das Seminar an Mitarbeiter in der Beratung, Prüfung oder in staatlichen Behörden mit den Funktionen:

Benefits

  • Als Teilnehmer lernen Sie die Grundlagen und Prozessschritte im Hinblick auf effiziente revisorische und forensische Datenanalysen kennen. Hierbei werden die einzelnen Schritte der Planung thematisiert sowie die Beschaffung der Daten, die Aufbereitung und dazugehörende wichtige Werkzeuge behandelt. Im praktischen Teil lernen Sie die Programmiersprache Python, entsprechende Programmierbibliotheken und Jupyter Notebooks kennen, um selbst erste regelbasierte Analysen durchzuführen.

What You'll Learn

  • Inhalte: Einführung in analytische Prüfverfahren
  • Standards und Richtlinien
  • Techniken revisorischer und forensischer Datenanalysen
  • Vorgehen der Analyse: Planung, Datenakquise und Werkzeuge
  • Grundlagen von ERP-Systemen und Geschäftsprozessen
  • Datenmodelle, Tabellen und Tabellenfelder in ERP-Systemen
  • Grundlagen der Berichterstattung
  • Praxisteil: Vorstellung und Installation der Analyseumgebung
  • Datenextraktion (z. B. aus SAP)
  • Einführung in Python und Jupyter Notebooks
  • Erste Anwendungsbeispiele analytischer Verfahren
  • Einführung in analytische Prüfverfahren
  • Vorstellung und Installation der Analyseumgebung

Frequently Asked Questions

How to Apply

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