Technologische Veränderungen wie Künstliche Intelligenz (KI) und das Internet der Dinge (IoT), vollziehen sich in rasantem Tempo und führen dazu, dass umfangreiche und zugleich komplexe Datenbestände digital erfasst und in kürzester Zeit verarbeitet werden können. Heutzutage erledigen Algorithmen wie Künstliche Neuronale Netze, Aufgaben, die bis vor kurzem nur erfahrenen Expert:innen vorbehalten waren. Dieser Paradigmenwechsel hat dazu geführt, dass die aus den Daten gewonnen Erkenntnisse zunehmend als Grundlage für die Beantwortung weitreichender betriebswirtschaftlicher Fragestellungen dienen. Moderne Verfahren der Datenanalyse in Kombination mit leistungsfähigen digitalen Informationssystemen bieten neue Möglichkeiten der Auswertung strukturierter und unstrukturierter Daten. Folglich entwickeln sich auch die Erwartungen der Stakeholder hinsichtlich des Einsatzes von Technologie in Prüfungspraxis und forensischen Analyse betriebswirtschaftlicher Datenbestände kontinuierlich weiter. Die neue entstehende Disziplin des „Audit Data Science“ beschreibt die Fähigkeit der Analyse komplexer Zusammenhänge in Geschäftsprozess- und Buchhaltungsdaten.
„Audit Data Science“ umfasst das Aufspüren von Inkonsistenzen, Unregelmäßigkeiten und einer Vielzahl prüfungsrelevanter Informationen in umfangreichen betriebswirtschaftlichen Datenbeständen. Infolgedessen bündelt die „Audit Data Science" ein breites Spektrum an Kenntnissen und Fertigkeiten unterschiedlicher Disziplinen, wie z.B. Rechnungswesen, Geschäftsprozesse, Wirtschaftsprüfung, Statistik, Informatik und Künstlicher Intelligenz.
Zielsetzung des Zertifikatsstudiengangs ist es Expert:innen aus Revision, Audit, Risk Managment, Compliance, Prüfung Forensik und Aufsichtsbehörden in die vielfältigen Möglichkeiten einzuführen, die sich ergeben, wenn moderne Datenanalyseverfahren im Kontext prüferischer Fragestellungen eingesetzt werden.
Sie lernen
den Informationswert verschiedener Datensätze auf der Grundlage von Datenquellen und Analyseverfahren gewinnbringend zu bewerten.
Prüfungshandlungen als datengetriebenen Entscheidungsprozess zu verstehen, einschließlich Kenntnisse über praktische Vorgehensmodelle.
wie Sie die durch Audit Data Science gewonnenen Erkenntnisse, dokumentieren, visualisieren und überzeugend kommunizieren können.
Die Zertifizierung zum Certified Audit Data Scientist umfasst 3 Pflichtfächer und 2 Wahlpflichtfächer mit 9 Web Sessions.
Der Kurs gliedert sich in eine theoretische und eine praktische Studienphase. Im Rahmen der theoretischen Phase werden den Teilnehmer:innen grundlegende Fähigkeiten (Pflichtteil) und spezialisierte Techniken (Wahlpflichtteil) der „Audit Data Science“ vermittelt. Innerhalb der anschließenden Praxisphase werden die erlernten Fähigkeiten durch die Teilnehmer:innen in einer praxisbezogenen Projektarbeit umgesetzt.
Die Module sind einzeln buchbar.
Pflichtmodul 1: Vorgehensweise revisorischer und forensischer Datenanalysen
Pflichtmodul 2: Datenanalyse mit Python und Dokumentation der Analyseschritte
Pflichtmodul 3: Risikoorientierte und regelbasierte Analyseverfahren
Expertenmodul 4: Business Process Mining
Für die Teilnahme an diesem Seminar erhalten Sie 8,5 CPE Credits.
Zu diesem Modul hat unser Dozent einen Blog veröffentlicht.
Expertenmodul 5: Robotic Process Automation
Für die Teilnahme an diesem Seminar erhalten Sie 8,5 CPE Credits.
Wahlmodul 6: Visual Analytics
Wahlmodul 7: Künstliche Intelligenz
Certified Audit Data Scientist (CADS) (Frankfurt School of Finance & Management)
Der Kurs richtet sich an Mitarbeiter:innen der Abteilungen Compliance, Interne Revision, Internal Audit, Risk Management, Internes Kontrollsystem, welche in den folgenden Funktionen tätig sind:
Zusätzlich richtet sich der Kurs an Mitarbeiter:innen in der Beratung, Prüfung oder in staatlichen Behörden mit den Funktionen:
7 Monate im Blended Learning Format. Die Terminübersicht finden Sie unter "Downloads".
Die theoretische Studienphase umfasst insgesamt eine Studiendauer von ca. 5 Monaten. Die Studienphase gliedert sich in fünf Seminartage und fünf studienbegleitende Online Web Sessions.
Jeder Teilnehmer besucht dabei drei Pflichtmodule sowie zwei Wahlmodule, die aus insgesamt vier Wahlmodulen ausgewählt werden können. Optional können auch noch weitere Wahlmodule zusätzlich besucht werden.
Die einzelnen Modultage umfassen jeweils einen Theorieteil am Vormittag und werden nachmittags um praktische Fallbeispiele bzw. Programmierübungen ergänzt.
Flankiert werden die Modultage durch Online Web Sessions und ermöglichen den Teilnehmer:innen auch über die Präsenztage hinaus einen unmittelbaren Austausch mit den Dozierenden zu etwaigen Fragestellungen und der Prüfungsvorbereitung.
Die praktische Studienphase umfasst insgesamt eine Studiendauer von ca. 2 Monaten. In dieser Studienphase werden die erlernten Wissenselemente und Fähigkeiten anhand einer praktischen Projektarbeit umgesetzt. Innerhalb der Projektarbeit zeigen die Teilnehmer:innen, dass sie in der Lage sind, das Erlernte auf eine reale Situation im prüferischen Kontext anzuwenden. Auch diese Studienphase wird wieder durch Online Web Sessions begleitet. Diese „Coaching Sessions“ ermöglichen den Teilnehmer:innen im Dialog mit den Dozierenden mögliche Projektfragen zu besprechen.
Insgesamt umfasst der Zertifikatskurs fünf theoretische Online-Prüfungen (Multiple Choice Tests), d.h. eine Prüfung pro absolviertem Pflicht- bzw. Wahlpflichtmodul.
Die Prüfungen der Praxisphase bestehen aus einer praktischen Prüfungsleistung auf Basis der verwendeten Software bzw. Technologien (z.B. Python Jupyter Notebook, Tableau Dashboard) sowie einer mündlichen Prüfung (Ergebnispräsentation).
Bei Komplettbuchung Gesamtbetrag 6.900 EUR inklusive Anmeldung (150 EUR) und Prüfungen. Die Beträge sind mehrwertsteuerfrei. Optional können Bucher:innen des Gesamtkurses weitere Wahlpflichtmodule für je 850 EUR hinzubuchen.
Unser gesamtes Angebot ist auch maßgeschneidert für Ihr Unternehmen buchbar. Gerne erstellen wir Ihnen ein individuelles Angebot.
Executive Education Advisors
