Certified
Audit Data and
AI Specialist
Your next career step
Die technologischen Veränderungen wie Cloud Computing, Künstliche Intelligenz oder Blockchain stellen Prüferinnen und Prüfer vor neue Herausforderungen. Zugleich bietet die Digitalisierung neue Möglichkeiten, umfangreiche und komplexe Datenbestände risikoorientiert auszuwerten. Die Disziplin des "Audit Data Science" beschreibt die Fähigkeit, Geschäftsprozess- und Buchhaltungsdaten umfassend und effektiv zu prüfen. Das Erlernen digitaler Prüfwerkzeuge ermöglicht es Prüferinnen und Prüfern, den Anforderungen einer sich wandelnden Wirtschaft auf Augenhöhe zu begegnen.
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.
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Type of education
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Die technologischen Veränderungen wie Cloud Computing, Künstliche Intelligenz oder Blockchain stellen Prüferinnen und Prüfer vor neue Herausforderungen. Zugleich bietet die Digitalisierung neue Möglichkeiten, umfangreiche und komplexe Datenbestände risikoorientiert auszuwerten. Die Disziplin des "Audit Data Science" beschreibt die Fähigkeit, Geschäftsprozess- und Buchhaltungsdaten umfassend und effektiv zu prüfen. Das Erlernen digitaler Prüfwerkzeuge ermöglicht es Prüferinnen und Prüfern, den Anforderungen einer sich wandelnden Wirtschaft auf Augenhöhe zu begegnen.
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.
Your Benefits
Nutzen Sie digitale Tools für moderne Wirtschaftsprüfung und entwickeln Sie Ihre Datenkompetenz für tiefere Analysen und fundierte Prüfungsentscheidungen.
- Be part of Germany’s # 1 Business School for Executive Education.
- Learn from industry experts with real-world experience.
- Gain a recognized certificate to boost your career profile.
- Benefit from the active international Frankfurt School community.
Terminplan
Fordern Sie den Terminplan unverbindlich als PDF an.
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REGISTRATION
REGISTRATION
13 October 2026 - 21 May 2027
Target group
- Data Analyst, Business Analyst, Analyst, Fraud Analyst oder Fraud Specialist
- Referent: oder Sachbearbeitende für Compliance, Anti Geldwäsche bzw. Anti Money Laundering (AML) oder Anti Fraud,
- Anwendende, Entwicklende und Beratende in Fraud Detection (IDEA oder ACL), Fraud & Risk Management bzw. Tax Compliance (u.A. SAP)
- Forensic Data Analyst, Tax Data Analyst oder Audit Data Analyst
- IT Auditor, System oder Process Assurance Analyst
- Deals Data bzw. M&A Data Analyst
METHODOLOGY
Inhalt
Theorie der Audit Data Science
Theorieteil
- Einführung in analytische Prüfverfahren
- Standards und Richtlinien
- Techniken revisorischer und forensischer Datenanalysen
- Vorgehen der Analyse: Planung, Datenakquise und Werkzeuge
- Grundlagen von ERP-Systemen und Geschäftsprozessen
- Datenmodelle, Tabellen und Tabellenfelder in ERP-Systemen
- Grundlagen der Berichterstattung
Praxisteil
- Vorstellung und Installation der Analyseumgebung
- Datenextraktion (z. B. aus SAP)
- Einführung in Python und Jupyter Notebooks
- Erste Anwendungsbeispiele analytischer Verfahren
Forensische Datenanalyse mit Python
Theorieteil
- Einführung in analytische Prüfverfahren
- Standards und Richtlinien
- Techniken revisorischer und forensischer Datenanalysen
- Vorgehen der Analyse: Planung, Datenakquise und Werkzeuge
- Grundlagen von ERP-Systemen und Geschäftsprozessen
- Datenmodelle, Tabellen und Tabellenfelder in ERP-Systemen
- Grundlagen der Berichterstattung
Praxisteil
- Vorstellung und Installation der Analyseumgebung
- Datenextraktion (z. B. aus SAP)
- Einführung in Python und Jupyter Notebooks
- Erste Anwendungsbeispiele analytischer Verfahren
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.
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.
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
Für die Teilnahme an diesem Seminar erhalten Sie 8,5 CPE Credits.
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
Für die Teilnahme an diesem Seminar erhalten Sie 8,5 CPE Credits.
Abschlussprüfung
Insgesamt umfasst der Zertifikatskurs fünf theoretische Online-Prüfungen (Multiple Choice Tests):
- jeweils 1 Prüfung pro absolviertem Basismodul (= 3 Prüfungen)
- jeweils 1 Prüfung pro ausgewähltem Expertenmodul (2 aus 4) (= 2 Prüfungen)
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).
Inhalt
Theorie der Audit Data Science
Theorieteil
- Einführung in analytische Prüfverfahren
- Standards und Richtlinien
- Techniken revisorischer und forensischer Datenanalysen
- Vorgehen der Analyse: Planung, Datenakquise und Werkzeuge
- Grundlagen von ERP-Systemen und Geschäftsprozessen
- Datenmodelle, Tabellen und Tabellenfelder in ERP-Systemen
- Grundlagen der Berichterstattung
Praxisteil
- Vorstellung und Installation der Analyseumgebung
- Datenextraktion (z. B. aus SAP)
- Einführung in Python und Jupyter Notebooks
- Erste Anwendungsbeispiele analytischer Verfahren
Forensische Datenanalyse mit Python
Theorieteil
- Einführung in analytische Prüfverfahren
- Standards und Richtlinien
- Techniken revisorischer und forensischer Datenanalysen
- Vorgehen der Analyse: Planung, Datenakquise und Werkzeuge
- Grundlagen von ERP-Systemen und Geschäftsprozessen
- Datenmodelle, Tabellen und Tabellenfelder in ERP-Systemen
- Grundlagen der Berichterstattung
Praxisteil
- Vorstellung und Installation der Analyseumgebung
- Datenextraktion (z. B. aus SAP)
- Einführung in Python und Jupyter Notebooks
- Erste Anwendungsbeispiele analytischer Verfahren
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.
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.
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
Für die Teilnahme an diesem Seminar erhalten Sie 8,5 CPE Credits.
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
Für die Teilnahme an diesem Seminar erhalten Sie 8,5 CPE Credits.
Abschlussprüfung
Insgesamt umfasst der Zertifikatskurs fünf theoretische Online-Prüfungen (Multiple Choice Tests):
- jeweils 1 Prüfung pro absolviertem Basismodul (= 3 Prüfungen)
- jeweils 1 Prüfung pro ausgewähltem Expertenmodul (2 aus 4) (= 2 Prüfungen)
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).
Inhalt
Theorie der Audit Data Science
Theorieteil
- Einführung in analytische Prüfverfahren
- Standards und Richtlinien
- Techniken revisorischer und forensischer Datenanalysen
- Vorgehen der Analyse: Planung, Datenakquise und Werkzeuge
- Grundlagen von ERP-Systemen und Geschäftsprozessen
- Datenmodelle, Tabellen und Tabellenfelder in ERP-Systemen
- Grundlagen der Berichterstattung
Praxisteil
- Vorstellung und Installation der Analyseumgebung
- Datenextraktion (z. B. aus SAP)
- Einführung in Python und Jupyter Notebooks
- Erste Anwendungsbeispiele analytischer Verfahren
Forensische Datenanalyse mit Python
Theorieteil
- Einführung in analytische Prüfverfahren
- Standards und Richtlinien
- Techniken revisorischer und forensischer Datenanalysen
- Vorgehen der Analyse: Planung, Datenakquise und Werkzeuge
- Grundlagen von ERP-Systemen und Geschäftsprozessen
- Datenmodelle, Tabellen und Tabellenfelder in ERP-Systemen
- Grundlagen der Berichterstattung
Praxisteil
- Vorstellung und Installation der Analyseumgebung
- Datenextraktion (z. B. aus SAP)
- Einführung in Python und Jupyter Notebooks
- Erste Anwendungsbeispiele analytischer Verfahren
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.
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.
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
Für die Teilnahme an diesem Seminar erhalten Sie 8,5 CPE Credits.
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
Für die Teilnahme an diesem Seminar erhalten Sie 8,5 CPE Credits.
Abschlussprüfung
Insgesamt umfasst der Zertifikatskurs fünf theoretische Online-Prüfungen (Multiple Choice Tests):
- jeweils 1 Prüfung pro absolviertem Basismodul (= 3 Prüfungen)
- jeweils 1 Prüfung pro ausgewähltem Expertenmodul (2 aus 4) (= 2 Prüfungen)
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).
DETAILS
Abschluss
Zertifikat: Certified Audit Data and AI Specialist (CADS) (Frankfurt School of Finance & Management)
Credits
Für die Teilnahme an allen Seminartagen und Web Sessions erhalten Sie insgesamt 69 CPE.
Dauer
Der Studiengang findet vollständig online statt und erstreckt sich über sieben Monate. Er beginnt mit einer Basisphase, die mehrere Websessions sowie eine kurze Prüfungsphase in ca. zwei Monaten umfasst. Anschließend folgt die Expertenphase mit weiteren vertiefenden Websessions in zwei Monaten. Den Abschluss bildet eine einmonatige Praxisphase.
Preis
Der oben genannte Preis versteht sich Inklusive Anmeldung (150 EUR) und Prüfungen. Die Beträge sind mehrwertsteuerfrei.
Mitglieder der Bundesverbandes der Compliance Manager (BCM) erhalten eine Ermäßigung von 10 Prozent bei Gesamtbuchung.
Rabatt
Anmeldung bis zum 31. Mai 2026: 10 % Frühbucherrabatt
Anmeldung vom 1. Juni bis 31. Juli 2026: 5 % Rabatt
Inhouse-Qualifizierung
Unser gesamtes Angebot ist auch maßgeschneidert für Ihr Unternehmen buchbar. Gerne erstellen wir Ihnen ein individuelles Angebot.
FAQ
Der Kurs zum Certified Audit Data and AI Specialist (CADS) eröffnet Ihnen vielfältige Chancen an der Schnittstelle von Wirtschaftsprüfung, Revision, Datenanalyse und KI. Konkret können Sie damit:
- analytische Prüfungs- und Revisionsmethoden praxisnah anwenden,
- ERP-, Prozess- und Transaktionsdaten professionell auswerten,
- moderne Technologien wie Python, Process Mining, RPA und KI im Audit-Kontext einsetzen,
- sich für datengetriebene Rollen in Audit, Forensics, Compliance oder Risk Management qualifizieren,
- Ihre Karriere in Richtung Digital Audit, Data Analytics oder AI Governance weiterentwickeln,
- und sich mit einem spezialisierten Zertifikat im Bereich „Audit & AI“ am Arbeitsmarkt differenzieren.
Besonders wertvoll ist der Kurs für Fachkräfte aus Wirtschaftsprüfung, Interner Revision, Compliance, Finance oder IT-Audit, die den Wandel hin zu daten- und KI-gestützten Prüfungsprozessen aktiv mitgestalten möchten.
Der Zertifikatskurs ist modular aufgebaut und kombiniert theoretische Inhalte mit praxisnahen Anwendungen. Sie absolvieren zwei Basismodule und wählen zusätzlich zwei Expertenmodule aus den Bereichen Process Mining, Robotic Process Automation (RPA), Datenvisualisierung oder Künstliche Intelligenz.
Ergänzt wird der Kurs durch Online-Prüfungen, praktische Projektarbeiten mit Tools wie Python, Tableau oder Disco sowie eine mündliche Ergebnispräsentation. So können Sie das Gelernte direkt anwenden und praxisrelevante Kompetenzen für digitale Prüfungs- und Analyseprozesse aufbauen.
Nach Abschluss des Programms erhalten Sie das Zertifikat „Certified Audit Data and AI Specialist (CADS)“ der Frankfurt School of Finance & Management, das Ihre erworbenen Kenntnisse und Kompetenzen offiziell bestätigt. Für die Teilnahme an allen Seminartagen erhalten Sie 69 CPE Credits.
Die zertifizierte Weiterbildung Certified Audit Data and AI Specialist (CADS) ist besonders für Teilnehmende geeignet, die sich auf dem Karrierelevel Fachkraft oder Senior Manager befinden.
WE ARE HERE FOR YOU
Together, we'll find the right path for your professional development.
+49 69 154008-9302
seminare@fs.de
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