Der Kurs Record-Keeping mit Duplikaterkennung richtet sich an Personen, die eigene Beleg- und Datensatz-Pipelines für KI-gestützte Investitionsauswertungen aufbauen möchten. Sie entwickeln ein kompaktes Werkzeug in Python, das Import, Normalisierung und Duplikat-Markierung abbildet — statt vorgefertigter Blackbox-Software.
Ablauf in vier Arbeitspaketen
- Ist-Aufnahme: Welche Felder kommen aus Buchhaltung, Bankexport oder manuellen Listen? Welche Encoding- und Datumsformate stören den Abgleich?
- Normalisierung: Strings bereinigen, Währungen vereinheitlichen, leere Zeilen und Platzhalter entfernen.
- Fingerabdrücke: Kombination aus exakten Schlüsseln (Hash über kanonische Felder) und kontrolliertem Fuzzy-Matching für Namen oder Beträge.
- Review-Loop: Trefferliste exportieren, manuelle Stichproben dokumentieren, Master-Zeile festlegen.
Technischer Rahmen
- Python 3.11 oder neuer auf Ihrem Rechner oder unserer bereitgestellten Übungs-VM
- Bibliotheken: pandas, rapidfuzz (oder equivalent), sqlite3 aus der Standardbibliothek
- Keine Cloud-Pflicht; alle Übungen laufen lokal
Preis und Leistungsumfang
Einmaliger Kurspreis: 250 € (inkl. MwSt., sofern anwendbar). Enthalten sind Skript-Vorlagen, annotierte Übungs-CSV-Dateien mit absichtlichen Duplikaten, ein Review Ihrer Mini-Implementierung und E-Mail-Support für zwei Wochen nach dem Termin.
Termin und Format
Starttermine werden individuell abgestimmt. Präsenz in Augsburg oder remote per Videokonferenz — bitte bei der Anfrage angeben.