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XuetangX

大数据审计

Southwestern University of Finance and Economics via XuetangX

Overview






本课程是适应新时代科技革命趋势,推动跨学科交叉融合与协同创新的原创课程。该课程立足学校“新财经”人才培养目标,旨在培养适应新时代的复合型审计人才,强化学生的数据感知能力,锻炼学生利用python进行审计大数据分析的能力,具有前沿性、系统性和可操作性。

课程在详细阐述审计基本理论和方法的基础上重点介绍数据分析思维,利用仿真案例、详实的代码和细致的代码解析,全面覆盖Python数据分析技术在风险评估、控制测试、实质性程序、舞弊识别等关键领域的应用。

完成本课程后,学生可以熟练掌握审计大数据的方法和理论,具备运用机器学习技术和大数据分析技术进行审计风险识别,并将结果运用到审计决策中的实操能力。





Syllabus

  • 第一章 大数据审计简介
    • 1.1大数据审计
    • 1.2大数据的定义和特征
    • 1.3大数据审计的概念与特征
    • 1.4大数据对审计的影响
  • 第二章 Python基础
    • 2.1Python基础-1
    • 2.2Python基础-2
    • 2.3Python基础-3
  • 第三章 可视化分析
    • 3.1可视化分析-1
    • 3.2可视化分析-2
    • 3.3可视化分析-3
  • 第四章 数据驱动的审计风险评估与应对
    • 4.1风险导向审计
    • 4.2风险评估与分析程序
    • 4.3财务比率分析
    • 4.4回归分析
    • 4.5风险应对与数据分析
    • 4.6实质性程序与数据分析
  • 第五章 机器学习与舞弊识别
    • 5.1机器学习与舞弊识别
    • 5.2机器学习概述
    • 5.3机器学习算法和代码实现
    • 5.4超参数选择
    • 5.5集成方法
  • 第六章 新技术与审计
    • 6.1财务共享服务中心
    • 6.2机器人流程自动化
    • 6.3区域链
  • 期末考试

    Taught by

    , Xuan Peng, , and Yue Liu

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