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Certified Audit Data Scientist - Neue Perspektiven für Ihr Prüfungsvorgehen

Zertifikatsstudiengang

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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.

Ihr Prüfungsvorgehen neu denken

„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.

Ihre Vorteile

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. 

Zielgruppenspezifische Vorteile
  • Interne Revision und Internal Audit
    Datengetriebene bzw. -analytische Prüfplanerstellung, Prozessintegritätsprüfung, IKS-Funktionsprüfung, Repräsentative Stichprobenauswahl, Datenbasierte Vor- und Nachprüfungshandlungen

  • Risk Management, Internes Kontrollsystem und Compliance
    Continuous Monitoring, Prozessintegritätssicherstellung, Datengetriebene Risikoidentifikation, Business Partner Screening, Vollständigkeitsprüfung

  • Jahresabschlussprüfer:innen
    Identifikation von Prüfungsschwerpunkte, Analytische Prüfungshandlungen, IKS-und Funktionsprüfung, Erweiterung des Journal Entry Testing (JET), Prozessintegritätsprüfung, Cut-Off und Vollständigkeitsprüfung

  • Forensics, Berater:innen und Prüfer:innen in staatlichen Behörden
    Datengetriebene Sachverhaltsaufklärung, Erkennung von fraud-behafteten Buchungen, Detektion von Prozessabweichungen, Identifikation von Handlungsmustern, Schadensquantifizierung 

Studieninhalte

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

Theorieteil:

  • Einführung, Standards und Richtlinien analytischer Prüfverfahren
  • Techniken revisorischer und forensischer Datenanalysen 
  • Vorgehen, Analyseplanung, Datenakquise, Werkzeuge und Berichterstattung

Praxisteil:

  • Vorstellung und Installation der Analyseumgebung
  • Datenextraktionsmöglichkeiten in SAP
  • Einführung in die Python Programmierung und Jupyter Notebooks
  • Anwendungsbeispiele regelbasierter Analyseverfahren

Mehr Informationen zu Modul 1

Pflichtmodul 2: Datenanalyse mit Python und Dokumentation der Analyseschritte

Theorieteil:

  • Vorgehen Datenaufbereitung, -validierung und -import 
  • Analyse strukturierter Daten mit der Programmiersprache Python (Teil 1)
  • Revisionssichere Dokumentation von Analysevorgehen und -tätigkeiten

Praxisteil:

  • Vorgehen Datenaufbereitung, -validierung und -import
  • Relationen und Verknüpfungen von Dateneigenschaften
  • Ein- bzw. mehrdimensionale Häufigkeits- & Verteilungsanalysen

Mehr Informationen zu Modul 2

Pflichtmodul 3: Risikoorientierte und regelbasierte Analyseverfahren

Theorieteil:

  • Relation und Verknüpfung von Dateneigenschaften      
  • Analyse strukturierter Daten mit der Programmiersprache Python (Teil 2)
  • Geschäftsprozesse in Enterprise Ressource Planning (ERP) Systemen

Praxisteil:

  • Datenmodelle, Tabellen und Tabellenfelder in ERP Systemen
  • Risikoorientierte Analysen u.a. in der Finanzbuchhaltung, Einkauf und Vertrieb
  • Berichterstattung zu Analysevorgehen und Ergebnissen

Mehr Informationen zu Modul 3

Wahlmodul 4: Business Process Mining

Theorieteil:
  • Geschäftsprozesse: Wertschöpfungsperspektive, Erkennungsmerkmale, Erfolgsfaktoren
  • Grenzen herkömmlicher Prozessaufnahmen
  • Business Process Mining: Definition, Themeneingliederung, Nutzenaspekte, Mining-Algorithmen

Praxisteil:

  • Datenarchitekturmodell, Daten- und Prozessselektion, Datenqualität
  • Durchführung revisorische, leitfragenbasierte Prozessanalyse mittels Mining-Toolkit „Disco“
  • Herausforderungen, mögliche Handlungsmaßnahmen und zentrale Erkenntnisse


Für die Teilnahme an diesem Seminar erhalten Sie 8,5 CPE Credits.

Mehr Informationen zu Modul 4

Zu diesem Modul hat unser Dozent einen Artikel auf unserem Frankfurt School Blog veröffentlicht. 

Wahlmodul 5: Robotic Process Automation

Theorieteil:
  • Möglichkeiten und Herausforderungen von Robotic Process Automation (RPA)
  • Aktuelle RPA Software, Überblick, Fähigkeiten und Anwendungsfälle
  • RPA im Einsatz zur Automatisierung von Prüfungshandlungen

Praxisteil:

  • Installation, Einführung und Aufbau einer RPA Software
  • Fallbeispiel: Automatisierung analytischer Prüfungshandlungen
  • Fehlerbehandlung, Best Practices und fortgeschrittene Konzepte


Für die Teilnahme an diesem Seminar erhalten Sie 8,5 CPE Credits.

Mehr Informationen zu Modul 5

Wahlmodul 6: Visual Analytics

Theorieteil:

  • Einführung in aktuelle Visualisierungssoftware
  • Explorative Analysen im Kontext hochdimensionaler Daten
  • Interaktive Darstellung und „Storytelling“ anhand von Dashboards

Praxisteil:

  • Visuelle Konfiguration von Datenvorverarbeitungsschritten
  • Erstellung explorativer visueller Analysen mit Tableau
  • Implementierung aussagekräftiger Dashboards
  • Interpretation und Kommunikation der Analyseergebnisse

Wahlmodul 7: Künstliche Intelligenz

Theorieteil:

  • Überblick Künstliche Intelligenz (KI), Maschinelles Lernen und Deep Learning
  • Bestandteile, Aufbau und Funktionsweise Künstlicher Neuronaler Netze
  • Künftige Prüfungsherausforderung der KI z.B. sogenannter Deepfake-Buchungen

Praxisteil:

  • Implementierung und Training tiefer Neuronaler Netze mit Python
  • Erkennung von Buchungs- und Prozessanomalien durch Deep Learning
  • Interpretation, Visualisierung und Kommunikation der Analyseergebnisse

Key Facts

Abschluss

Certified Audit Data Scientist (CADS) (Frankfurt School of Finance & Management)

Zielgruppe

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:

  • Data Analyst, Business Analyst, Analyst, Fraud Analyst oder Fraud Specialist
  • Referent: oder Sachbearbeiter:in für Compliance, Anti Geldwäsche bzw. Anti Money Laundering (AML) oder Anti Fraud,
  • Anwender:in, Entwickler:in und Berater:in in Fraud Detection (IDEA oder ACL), Fraud & Risk Management bzw. Tax Compliance (u.A. SAP)

Zusätzlich richtet sich der Kurs an Mitarbeiter:innen in der Beratung, Prüfung oder in staatlichen Behörden mit den Funktionen:

  • Forensic Data Analyst, Tax Data Analyst oder Audit Data Analyst
  • IT Auditor, System oder Process Assurance Analyst
  • Deals Data bzw. M&A Data Analyst

Dauer

7 Monate im Blended Learning Format. Die Terminübersicht finden Sie unter "Downloads".

1. Theoretische Studienphase (26.4. – 16.9.22)

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.

2. Praktische Studienphase (27.9. – 07.11.22)

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.

3. Prüfungselemente

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).

Preis

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.

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