Zero-Touch Planning
Swisscom AG,
Data Science program
NN Investment Partners,
Python for Marketing Teams
Die Mobiliar,
Setzen Sie Python in Ihrem Finanzcontrolling ein oder haben Sie vor, dies zu tun?
Dann ist dieser Kurs ideal für Sie. Wir haben uns bei vielen Finanzcontrolling-Teams großer Unternehmen bewährt und helfen Ihrem Team, die Effektivität Ihrer Kampagnen zu verbessern und Ihre Rendite zu berechnen. Wir gewinnen wertvolle Erkenntnisse aus Tonnen von Daten, die aus Ihren Online-Werbekampagnen stammen, und verwalten und koordinieren Ihre Omnichannel-Präsenz.
Tag 1: Lesen und betrachten Sie Ihre Daten mit Python
Am ersten Tag werden wir damit beginnen, Ihr gesamtes Team auf den gleichen Stand zu bringen. Alle Teilnehmer haben bis 10 Uhr eine laufende Coding Suite verfügbar, die alle Bedürfnisse abdeckt. Niemand wird im Kurs zurückgelassen.
Wir nutzen den ersten Tag, Ihre Daten zu untersuchen, die Sie zum Kurs beitragen können. Auf diese Weise sind Sie von Anfang an mit der Materie bestens vertraut – und entwickeln eigene Ideen, wie Ihnen Ihre Daten helfen können.
Im Laufe des Tages werden Sie Daten aus Ihrem Unternehmen laden, Fehler finden, sie bereinigen, sie visualisieren und erste Einblicke gewinnen, die Sie vorher nicht gesehen haben.
Tag 2: Entwickeln Sie eine produktive Lösung mit Python
Am zweiten Tag wissen Sie bereits, wie Sie mit Python erste Erkenntnisse aus Ihren Daten ableiten können. Wir werden uns nun auf die Entwicklung produktiver Lösungen für Ihren Anwendungsfall konzentrieren.
Möchten Sie die monatlichen Veränderungen der Einnahmen und Ausgaben analysieren? Oder die Rentabilität der Rückforderung der Mehrwertsteuer bewerten? Sie erhalten die erforderlichen Fähigkeiten, um sich selbst zu helfen.
Wir werden Daten gruppieren und Statistiken zu verschiedenen Kostenstellenpositionen analysieren. Wir werden die Daten als Zeitreihen erfassen und die Veränderungen der relevanten indikatoren im Laufe der Zeit überwachen. Und wir werden nach verdächtigen Transaktionen suchen und Bilanzposten in die Zukunft vorhersagen.
Kontaktieren Sie uns, um Ihre Python für die Ausbildung zum Finanzcontroller zu sichern
Um Ihren persönlichen Python-Kurs zu gestalten, hinterlassen Sie uns eine Nachricht und wir werden uns umgehend mit Ihnen in Verbindung setzen.
Erleben Sie den Unterschied
Dieser Python-Kurs wird spezifisch auf Ihre Anforderungen zugeschnitten. Der Kurs basiert auf den von Ihnen bereitgestellten Daten, den anstehenden Aufgaben und den Herausforderungen, die Sie lösen wollen.
Wir schaffen für Sie eine einzigartig gezielte Lernerfahrung und versetzen Sie in die Lage, von Tag 2 an produktive Lösungen mit Python zu erstellen.
Sie werden nicht einfach „eine Programmiersprache lernen“. Sie werden lernen, in Code zu denken – und sich damit eine neue Welt für Sie, Ihren Job und Ihr Unternehmen eröffnen.
Sind Sie an einem bestimmten Thema interessiert?
Wir gestalten Ihren Python-Kurs ganz nach Ihren Bedürfnissen. Für Einsteiger empfehlen wir folgende Themen:
Lesen von Daten aus Excel, SPSS und Datenbanken
Analysieren, Bereinigen und Verarbeiten von Daten mit Pandas, Numpy und Scipy
Visualisierung von Daten mit matplotlib und seaborn.
Arbeitet Ihr Team bereits mit Python? Wir empfehlen die folgenden Spezialisierungen, um in bestimmten Themen voranzukommen:
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Zeit für Use Cases!
Jetzt sind Sie schon auf dieser Seite – wir nehmen also an, dass Sie daran interessiert sind, Python in Ihrem Controlling-Team einzusetzen.
Wir sind gespannt auf Ihren ganz spezifischen Anwendungsfall, Python in Ihrem Team zu nutzen. Um sich inspirieren zu lassen, lesen Sie sich die folgenden allgemeinen Beispiele für Python im Finanzcontrolling durch:
Finanzprognosen automatisieren
Wir zeigen Ihnen, wie Sie die wichtigsten Schritte des Finanzprognoseprozesses mit Python automatisieren können.
- Zunächst lernen Sie die wichtigsten Konzepte des Finanzmanagements kennen, darunter auch die Bedeutung von Big Data für die Erstellung von Prognosen.
- Als nächstes erfahren Sie, wie Sie mit Python Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich externer APIs, sammeln und wie Sie mit Python Daten für die Verwendung bereinigen können.
- Schließlich erfahren Sie, wie Sie mit SQLite und Python sicherstellen können, dass Ihre Daten auf dem neuesten Stand sind, und wie Sie Ihre Prognosen in Python visuell darstellen können. Wenn Sie diesen Kurs abgeschlossen haben, verfügen Sie über die Fähigkeiten und das Wissen, eine relevante Vorhersage zu erstellen, die mit Python automatisiert wird.
Berichterstattung
Erhalten Sie Unmengen von Daten aus verschiedenen Quellen, für die Sie regelmäßig Berichte erstellen müssen? Python ist ein effizientes Werkzeug für die Datenvorverarbeitung, Analyse und Datenvisualisierung. Sie brauchen den Code nur einmal zu schreiben, um Ihren ersten Bericht zu erstellen. Anschließend können Sie den Code einfach auf einem neuen Datensatz ausführen und erhalten den Bericht innerhalb weniger Minuten.
Erkennen von Betrug und Anomalien in Finanzdaten
Software wie SAP für die Abwicklung aller Geschäftsprozesse eines Unternehmens wie Buchhaltung, Controlling, Vertrieb etc. und die Speicherung einer Vielzahl von Finanzdaten kann zu wichtigen Erkenntnissen führen. Die Arbeit mit vernetzten Softwaresystemen ist jedoch nicht immer einfach und besonders kostspielig, wenn für bestimmte Aufgaben neue Module integriert werden müssen.
Mit Python lässt sich schnell ein auf die jeweilige Aufgabe zugeschnittenes System zur Erkennung von Betrug und Anomalien aufbauen. Es ermöglicht die Analyse verdächtiger Änderungen, die Überprüfung auf Duplikate und Doppelzahlungen, Transaktionen an Wochenenden und Feiertagen, ungewöhnliche Buchungstexte und Schwellenwertüberschreitungen.
Datenanalyse für Internes Audit
Bei der Prüfung von Jahresabschlüssen kann Python beim Extrahieren, Transformieren (oder Formatieren) und Laden von Daten sowie beim Testen und Analysieren der Daten und bei der Entwicklung von Visualisierungen helfen, um die Ergebnisse anzuzeigen und zu dokumentieren.
Lesen Sie in diesem AICPA-Papier mehr darüber, wie Python für die Extraktion von Daten und deren Umwandlung in das standardisierte ADS-Format, das Laden der standardisierten Daten und die Entwicklung von Code zur weiteren Analyse des standardisierten ADS-Datensatzes verwendet werden kann.
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