재무 빅데이터 분석 실무
- 1차 개강일
- 25년 02월 25일(화)
- 2차 개강일
- 25년 03월 11일(화)
고용24 국민내일배움카드 훈련과정명은
재무 빅데이터
분석 실무입니다.
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- 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?
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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
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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.
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- 오프라인 현장 학습을 통한 실무감 상승
- 전문가에 의존하지 않고도 일반 분석가가 업무를 수행할 수 있게 하는 방법
- 개인 프로젝트 제작에 적용이 가능한 교육
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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
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- 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.
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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
빅데이터 분석(Analysis)
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