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Certified Audit Data Scientist - Die Prüfungsqualität nachhaltig steigern

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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 Experten 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.

Unbekannte „Datenmuster“ aufzeigen

Folglich entwickeln sich auch die Erwartungen der Stakeholder, wie z.B. Aufsichtsorgane, Regulatoren und Compliance, 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. Zudem umfasst es das Aufspüren von Inkonsistenzen und nützlichen Informationen in den Daten, die einem Prüfungsgegenstand zugrunde liegen. Infolgedessen bündelt die „Audit Data Science" ein breites Spektrum an Kenntnissen unterschiedlicher Disziplinen, wie z.B. Rechnungswesen, Wirtschaftsprüfung, Statistik, Informatik und dem Maschinellen Lernen.

Studieninhalte

Der Zertifikatskurs „Certified Audit Data Scientist“ an der Frankfurt School of Finance und Management bietet eine umfassende und praxisorientierte Einführung in dieses spannende Themenfeld. Er zeigt dabei die Zusammenhänge der unterschiedlichen Disziplinen auf, um diese in Kombination gewinnbringend einzusetzen. Im Besonderen vermittelt der Kurs technische Fähigkeiten für die praktischen Anwendung in den Bereichen Fraud, Revision, Compliance oder Forensik. Abschließend werden Beispiele neuester technologischer Fortschritte und deren Einsatz behandelt, wie z.B. „Visual Analytics“ (kontinuierliche Prüfung) und „Deep Learning“ (Anomalieerkennung).

Vorgehensweise revisorischer und forensischer Datenanalysen

Modul 1

Theorieteil:

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

    

Praxisteil:

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

Datenanalyse mit Python und Dokumentation der Analyseschritte

Modul 2

Theorieteil:

  • Vorgehen Datenaufbereitung, -validierung und -import 
  • Revisorische Datenanalyse mit der Programmiersprache Python I
  • Revisorische Dokumentation des Analysevorgehens und der Analyseschritte

Praxisteil:

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

Risikoorientierte und regelbasierte Analyseverfahren

Modul 3

Theorieteil:

  • Relation und Verknüpfung von Dateneigenschaften      
  • Revisorische Datenanalyse mit der Programmiersprache Python II
  • 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

Statistik und Analyseverfahren basierend auf künstlicher Intelligenz

Modul 4

Theorieteil:

  • Einführung Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Deep Learning
  • Elemente, Aufbau und Funktionsweise Künstlicher Neuronaler Netze 
  • Aktuelle und künftige Herausforderungen z.B. „High Risk“ Systeme und „DeepFakes“

    

Praxisteil:

  • Implementierung, Training und Validierung tiefer Neuronaler Netze 
  • Erkennung von Buchungs- und Prozessanomalien durch Autoencoder Netze
  • Interpretation und Kommunikation der Analyseergebnisse

Explorative und visuelle Analyseverfahren

Modul 5

Theorieteil:

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

Praxisteil:

  • Low Code Datenvorverarbeitung
  • Erstellung explorativer visueller Analysen
  • Implementierung aussagekräftiger Dashboards
Grafik_CADS

Key Facts

Abschluss

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

Zielgruppe

Mitarbeiter:innen aus den Abteilungen Compliance, Interne Revision, Internal Audit, Risk Management, Internes Kontrollsystem sowie Berater:innen und Prüfer:innen in staatlichen Behörden.

Dauer

Die Zertifizierung zum Certified Audit Data Scientist umfasst fünf Seminartage mit acht Web Sessions. Insgesamt stehen fünf theoretische Prüfungen, eine Praxisarbeit sowie eine praktische Prüfung auf dem Plan.

Jeder Modultag beginnt mit einem Theorieteil. Das neu erlernte Wissen wird dann anschließend im Praxisteil (zweite Hälfte des Tages) angewandt.

Datum
Modul 1

Vorgehensweise revisorischer und forensischer Datenanalysen

tbd.

Modul 2 Datenanalyse mit Python und Dokumentation der Analyseschritte

tbd.

Modul 3 Risikoorientierte und regelbasierte Analyseverfahren

tbd.

Wahlfach Statistik und Analyseverfahren basierend auf künstlicher Intelligenz

tbd.

Wahlfach

Explorative und visuelle Analyseverfahren

tbd.

Wahlfach

Business Process Mining

tbd.

Wahlfach

Robotic Process Automation tbd.

Preis

Bei Komplettbuchung Gesamtbetrag 6.900 EUR inklusive Anmeldung (150 EUR) und Prüfungen. Die Beträge sind mehrwertsteuerfrei.
 

Unser gesamtes Angebot ist auch maßgeschneidert für Ihr Unternehmen buchbar. Gerne erstellen wir Ihnen ein individuelles Angebot.

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