Lohn- und Gehaltsbuchhaltung mit Schwerpunkt Entgeltabrechnung mit DATEV und Lexware und Zusatzqualifikation im Prompt Engineering und Programmierung mit Python

Nach Abschluss dieser Weiterbildung verfügen Sie über Kenntnisse in der Lohn- und Gehaltsbuchhaltung mit DATEV und Lexware. Sie sind in der Lage, Entgeltabrechnungen eigenständig durchzuführen und verstehen die rechtlichen und steuerlichen Bestimmungen in diesem Bereich. Zusätzlich erlernen Sie Grundlagen des Prompt Engineering und der Programmierung mit Python. Dadurch können Sie Ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse und -verarbeitung erweitern. Zudem werden Ihnen grundlegende Kenntnisse in Buchführung und Datenbanksystemen mit SQL vermittelt. Nach Abschluss der Maßnahme sind Sie in der Lage, in verschiedenen Bereichen wie der Buchhaltung, Personalabteilung oder IT-Abteilung tätig zu werden.

Grundlagen der Lohn- und Gehaltsbuchhaltung

• Sozialversicherungsbeiträge
• Abrechnung des laufenden Arbeitslohns
• Abrechnung von Einmalzahlungen
• Abrechnungsrelevante Unterlagen
• Zusammenstellen von nötigen Unterlagen: Krankenkasse, Finanzamt, BfA und Berufsgenossenschaft
• Vom Brutto-Betrag zur Nettoauszahlung
• Berechnung der Sozialversicherungsbeiträge und Abführung an die entsprechenden Institutionen
• Tätigkeiten bei dem Ausscheiden von Arbeitnehmenden

Entgeltabrechnung mit DATEV

• Einführung in DATEV Lohn und Gehalt comfort
• Einrichtung und Anlage des Mandant*innen in DATEV
• Anlegen der Mitarbeitenden-Stammdaten
• Berechnung der Brutto- und Nettolöhne
• Berücksichtigung von Sonderzahlungen und steuerfreien Zuwendungen
• Erstellung von Lohnauswertungen und Meldungen für die Sozialversicherungsträger

Entgeltabrechnung mit Lexware

• Einführung in das Buchführungsprogramm Lexware
• Aufgaben in der Personalabrechnung
• Sozialversicherungsnachweise
• Löhne und Gehälter

Programmierung mit Python - Grundlagen

• Installation und Einrichtung von Python
• Grundlegende Programmierkonzepte
• Standard-Datentypen
• Ein-und Ausgabe
• Anweisungen
• Finden und Vermeiden von Fehlern

Python - Fortgeschrittene Konzepte

• Datenstrukturen
• Modellieren mit Kellern, Schlangen und Graphen
• Threads
• Testen und Tuning
• XML und JSON

Datenverarbeitung und Datenbanken mit Python

• Datenbanken
• Indizes
• SELECT, JOIN und GROUP BY
• ORDER BY und Kombination mehrerer Anfragen
• Ändern von Daten über INSERT, UPDATE und DELETE
• Selektieren von Daten
• Handling von Nebenläufigkeit
• Anwendung von verschiedenen komplexen SELECTs

NumPy und Messdatenverarbeitung in Python

• Einführung in NumPy und Messdatenverarbeitung
• Erstellung eines ERM

Prompt Engineering und Anwendungsdesign

• Einführung in Prompt Engineering: Grundlagen und Überblick
• Training von ChatGPT: Verbesserung der Leistung durch Feinabstimmung
• Anwendungsdesign für ChatGPT: Strukturierung von Benutzerschnittstellen
• Kontextsensitivität in ChatGPT: Verbesserung der Antworten durch Kontextverständnis
• Herausforderungen und Limitationen