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Vorgehensweise revisorischer und forensischer Datenanalysen

Anmeldung

Inhalte

  • Einführung, Standards und Richtlinien analytischer Prüfverfahren
  • Techniken revisorischer und forensischer Datenanalysen
  • Vorgehen, Analyseplanung, Datenakquise, Werkzeuge und Berichterstattung
  • Vorstellung und Installation der Analyseumgebung
  • Einführung in die Python Programmierung und Jupyter Notebooks
  • Anwendungsbeispiele regelbasierter Analyseverfahren

Lernziele

Die Teilnehmer*innen lernen 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.
 

Zielgruppe

  • Mitarbeiter aus den Abteilungen Compliance, Interne Revision, Internal Audit, Risk Management, Internes Kontrollsystem, die in den folgenden Funktionen tätig sind:
    • Data Analyst/ Business Analyst/ Analyst/ Fraud Analyst/ Fraud Specialist
    • Referent/-in oder Sachbearbeiter/-in für Compliance/ Anti Geldwäsche bzw. Anti Money Laundering (AML)/ Anti Fraud 
    • AML & Fraud Prevention Specialist, Entwickler Fraud Detection, IT Consultant Fraud & Risk
    • Entwickler SAP Fraud Management, Entwickler SAP Tax Compliance, Entwickler IDEA, Entwickler ACL
  • Mitarbeiter in der Beratung, Prüfung oder in staatlichen Behörden mit den Funktionen:
    • Forensic Data Analyst, Tax Data Analyst, Audit Data Analyst
    • IT Auditor, System and Process Assurance Analyst
    • Deals Data Analyst, M&A Data Analyst

Methodik

1 Seminar Tag, 1 Web Session, 1 Theorie Prüfung

Interaktiver Fachvortrag, Diskussion, praktische Übungen, Präsentation, Fallstudien, Reflexion
 

Dauer

1 Tag

Inhouse-Qualifizierung

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Preisvorteil von 10% ab dem 2. Teilnehmer pro Unternehmen und Seminartermin.