재무빅데이터분석사(FDA) 자격증 취득
- 1차 개강일
- 24년 12월 17일(화)
- 2차 개강일
- 24년 12월 31일(화)
고용24 국민내일배움카드 훈련과정명은
재무빅데이터분석사(FDA) 자격증 취득입니다.
- 교육기간
- 정규 3~4개월 취준생/직장인/초보자
- 수강료
산업구조변화대응 특화훈련 (산대특)
훈련비 전액무료 + 특별지원 20만원
- 취업분야
-
빅데이터 플랫폼 엔지니어, 데이터엔지니어, 빅데이터 분석 전문가,
IOT프로그래머/엔지니어, 데이터 분석이 필요한 분야별 전문가
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산업구조변화대응 특화훈련 [산대특]
산업구조 변화 등에 따라 훈련 공급 부족 문제를
해소하기 위해 디지털 선도 기업 아카데미 등
새로운 훈련 유형들을 개발, 청년 일자리 문제
산업계의 시급한 인력 수요를 공급할 수
있도록 만든 훈련.
- 훈련비
전액무료 - 특별수당
지원 - 취업
연계
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
- 회계원리&회계 감사
- Excel 및 Python 기초/활용
- 데이터 베이스 기초 활용
- Fraudit 기초/활용 재무 분석
- Fraudit Python 활용 Analysis, 급여분석&재무 데이터 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
당신만의 특별한 프로젝트가 완성됩니다.
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
회계원리
- 회계의 순환과정 및 분개장과 총계정원장
- 자산의 개념(유동자산과 비유동자산)
- 부채의 개념(유동부채와 비유동부채)
- 자본의 개념 및 자본의 종류
- 수익의 개념 및 인식과정
- 비용의 개념 및 인식과정
- 시산표의 의의 및 작성
- 결산정리사항 및 수정분개처리
- 결산마무리 및 재무제표의 작성
- 2
재무제표 작성 (회계·감사)
- 재무제표 작성
- 3
엑셀 및 파이썬을 활용한 통계
- 통계학의 기본개념
- 자료와 변수에 대한 인식 및 자료의 척도
- 표본의 개념과 표본추출의 방법
- 파이썬을 활용한 기술통계분석
(기술통계학과 추리통계학) - 확률의 기본개념 및 조건부 확률, 독립성
- 확률변수 및 파이썬을 활용한
이산확률분포, 연속확률분포 분석 - 표본분포의 정의
- 표본의 추정과 가설검정의 정의
- 가설검정의 귀무가설,
대립가설 및 1종 오류와 2종 오류 - 엑셀 및 파이썬을 활용한 Z-검정, T-검정,
F-검정 분석방법 및 사례이해 - 변수간의 상관분석
- 엑셀 및 파이썬의 Z-Score, T-test,
F-test을 활용한 선형회귀분석 사례분석
- 4
파이썬 프로그래밍
- 파이썬의 개요
- 변수의 설정 및 연산자와 복합연산자
- 코딩 주석처리 및 들여쓰기(Indent)와 콜론(:)처리
- Data Type
- IF(조건)문과 FOR(반복)문의 활용
- 사용자 정의 함수의 활용(def문, lambda문)
- 문자열과 연산 결과 및 중복 값을
제외한 결과를 처리하는 함수 - 자료분석을 위한 range(), enumerate(),
zip(), all(), any() 함수 - lambda와 filter 함수의 활용
- 문자열 포맷팅
- 코딩의 예외 처리
- 5
빅데이터 분석 기초기술 활용
- 빅데이터분석 기초기술 활용
- 6
데이터베이스
- 관계형 데이터베이스란?
- 관계형 데이터베이스의 Entity,
Attribute, Relation의 개념 및 관계 - SQLite에서 SQL 활용(DDL, DML, DCL)
- 테이블의 조인(Inner Join, Outer Join)
- 데이터베이스와 Fraudit의 연결 및 활용
- 7
Fraudit 기초
- Fraudit의 개요 및 엑셀과의 차별점
- Fraudit 기초 및 테이블과 데이터 타입
- Fraudit의 Select 메뉴 및 활용 사례
- Fraudit의 Join 메뉴 및 활용 사례
- Fraudit의 Group 메뉴 및 활용 사례
- Fraudit의 Summarize 메뉴 및 활용 사례
- Fraudit의 Remove와 Duplicates 메뉴 및 활용 사례
- Fraudit의 Merge 메뉴 및 활용 사례
- Fraudit을 활용한 Pivot Table 작성
및 Chart 작성 - Fraudit의 Analyze 메뉴를 활용 및
선형회귀분석 활용 사례
- 8
파이썬, Fraudit을 활용
재무빅데이터분석 실무- 파이썬의 개요
- Fraudit과 파이썬을 활용한
분개장에 대한 활용 및 분식회계 분석
(시산표 작성, 이중 급여 작성, 회계처리 오류 발견,
요일별 거래 분석, 내부통제의 취약점 분석,
거래금액 등의 특이점 발견, 재고자산 원가계산,
감가상각비 계산 등) - Fraudit과 파이썬을 활용한 송장 분석
(매출 거래 분식 발견, 영업부서의 부정거래 발견,
가격을 조금씩 올리는 업체 분석 등) - Fraudit과 파이썬을 활용한 급여 분석
(이중 급여 지급, 급여 인상률의 이상치 확인,
급여 지급 오류 등) - Fraudit과 파이썬을 활용한 기타 분석
(블랙리스트의 선별 등)
- 9
기업 재무데이터 시각화 프로젝트
- 분석 대상 기업체선정
- 재무자료분석 / 추출
- 재무데이터 시각화(재무상태표,
손익계산서, 영업이익, 매출액분석)
빅데이터 분석(Analysis)
빅데이터 분석(Analysis) 취업완성패스
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