재무 빅데이터 분석 실무
- 1차 개강일
- 24년 12월 03일(화)
- 2차 개강일
- 24년 12월 17일(화)
고용24 국민내일배움카드 훈련과정명은
재무 빅데이터
분석 실무입니다.
- 교육기간
- 정규 2~3개월 직장인/초보자/취준생
- 수강료
직장인·취업준비생
60% ~ 최대100% 지원
- 취업분야
-
빅데이터 플랫폼 엔지니어, 데이터엔지니어, 빅데이터 분석 전문가,
IOT프로그래머/엔지니어, 데이터 분석이 필요한 분야별 전문가
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정형화된 데이터뿐만 아니라 텍스트 데이터등
다양한 성격의 데이터를 효과적으로 분석하는
재무 빅데이터 분석 실무 란?
파이썬 언어를 활용하여 방대한 양의 재무·회계 관련된 데이터를
수집 및 분석을 통한 업무[부정적발, 분식회계탐지, 경영비효율 감지 등]에
활용할수 있는 교육을 진행합니다.
Start now
재무 빅데이터 분석 실무
- 기초회계
- 회계의 정의
- 회계의 기본가정, 회계등식
- 회계상 거래, 복식부기의 원리
- 회계등식, 재무제표의 구성요소
- 분개, 전기, 시산표의 이해
- 결산, 정산표, 회계의 순환과정
- 데이터 베이스
- 데이터베이스 시스템
- 관계형 데이터베이스 개요
- 관계형 키
- 기초 SQL
- SQLite 사용
- 기초통계
- 모집단과 표본
- 자료의 척도와 형태
- 기술통계분석
- 확률, 확률 변수와 확률분포
- 표준분포와 추정
- 상관분석과 선형회귀분석
- 데이터 분석
- CSV, Excel 데이터 입력
- 데이터의 Sorting
- 데이터의 Filtering
- 데이터의 Select
- 데이터의 Duplicate, Gap 분석
- Groupby, Summarize 분석
- 데이터 테이블의 Join 분석
- 데이터 Outlier 분석
데이터에 설득력을 부여하세요.
기업 내·외부 재무 데이터를 활용하여
부정적발, 분식회계탐지, 경영비효율
감지 등 재무데이터를 분석 활용합니다.
파이썬을 활용, 전산감사 소프트웨어 Fraudit을
활용하여, 기업 데이터를 요약하고 예측하여
실무에 활용할수 있는 데이터를 교육
- Fraudit 소프트웨어 : 부정적발 및 분식회계 탐지에 특화된 템플릿으로
사용이 쉬우면서 강력한 기능을 발휘할 수 있는 스크립트(언어)를 사용하여
방대한 양의 데이트를 분석할 수 있는 소프트웨어이다.
- 오프라인 현장 학습을 통한 실무감 상승
- 전문가에 의존하지 않고도 일반 분석가가 업무를 수행할 수 있게 하는 방법
- 개인 프로젝트 제작에 적용이 가능한 교육
FRAUDIT 장점
- 파이썬 Based
- 데이터 분석에 널리 사용되는 프로그래밍 언어
- Python 문법을 그대로 사용
- Python 라이브러리 사용가능
- Scikit-learn, Tensorflow 등과 연동하여 분석 용이
- GUI&Script \
- 모든 GUI 기반의 동작은 Script code로 확인 가능
- Script code 모든 동작 가능
- 고급 사용자를 위한 Script code 지원으로 분석에 필요한 기능 구현
- Script Framework
- 사용자 정의 확장 기능을 Create, import, export, manage 하는 기능
- 고급 사용자가 만든 확장 기능을 일반 사용자도 손쉽게 활용
- 확장 기능 거래 시장 형성
- 파이썬
- 대용량 데이터 처리
- 데이터 전처리
- 판다스 (라이브러리)
- 빅데이터
- 빅데이터 분석
- 데이터 시각화
기업 내부·외부 재무 데이터를 활용하여
부정적발, 분식회계탐지, 경영비효율등을
감지할수있는 전문가로 거듭납니다.
파이썬과 Fraudit을 활용하여 방대한 양의 데이터를 분석하여
부정적발, 분식회계탐지 등을 보다 효율적으로 감지 합니다.
관련 자격증 취득이 가능합니다.
수강후기
커리큘럼
- 1
기초회계
- 회계의 정의
- 회계의 기본가정, 회계등식
- 회계상 거래, 복식부기의 원리
- 회계등식, 재무제표의 구성요소
- 분개, 전기, 시산표의 이해
- 결산, 정산표, 회계의 순환과정
- 2
데이터베이스
- 데이터베이스 시스템
- 관계형 데이터베이스 개요
- 관계형 키
- 기초 SQL
- SQLite 사용
- 3
기초통계
- 모집단과 표본
- 자료의 척도와 형태
- 기술통계분석
- 확률, 확률변수와 확률분포
- 표본분포와 추정
- 상관분석과 선형회귀분석
- 4
데이터 분석
- CSV, Excel 데이터 입력
- 데이터의 Soring
- 데이터의 Filtering
- 데이터의 Select
- 데이터의 Duplicate, Gap 분석
- 데이터의 Groupby, Summarize 분석
- 데이터 테이블의 Join 분석
- 데이터 Outlier 분석
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