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

Das Seminar 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:in 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 das Seminar 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

Für dieses Modul erhalten Sie 8,5 CPE Credits

Als Teilnehmer:innen lernen Sie, wie Daten im Hinblick auf die Datenanalyse aufbereitet, validiert, importiert und dokumentiert werden. Die Zusammenhänge unterschiedlicher buchhaltersicher und prozessualer Dateneigenschaften werden beleuchtet. Darüber hinaus erfolgt eine Vertiefung in die Programmiersprache Python zur erfolgreichen Durchführung von Validierungsschritten und der Visualisierung der akquirierten Datenbestände.
 

1 Seminartag, 1 Web Session, 1 Theorieprüfung
Interaktiver Fachvortrag, praktische Übungen und Diskussion.