Explore skills

5,102 skills found

Category alert

Get new Dados e Análise skills every Monday

ifap-tabellenimport-175

369

Tabelleneintrag und Tabellenimport nach § 175 InsO: Anwendungsfall Forderungen sind geprüft und muessen in gerichtliche Tabelle überführt werden oder CSV-Import in Verwaltungssoftware vorbereitet werden. § 175 InsO Tabelle, § 176 InsO Prüfungstermin, Inso-Table-Standard. Prüfraster Gläubiger Anspruchsgrund Betrag Rang vbuH Widerspruch Prüfstatus vollständig. Output tabellenfähige Ausgabe mit Impor

Dados e Análise#testby Klotzkette

ifap-dubletten-serienforderungen

369

Dubletten und Serienforderungen in Insolvenzanmeldungen erkennen: Anwendungsfall mehrere Gläubiger melden gleichartige oder identische Forderungen an; Inkassounternehmen und Originalgläubiger reichen parallel ein. § 174 InsO Forderungsanmeldung, § 178 InsO Tabelle Bestreiten. Prüfraster Doppelerfassung gleicher Rechnung, Serienrechnungen mit laufenden Nummern, Konzernforderungen und Vertreterwechs

Dados e Análise#testby Klotzkette

ips-integrierte-planung

369

Integrierte Planrechnung aus GuV Liquiditaet und Bilanz für Insolvenzplan oder StaRUG erstellen. §§ 220 229 InsO §§ 14 StaRUG Finanzplanung. Prüfraster: Ist-Zahlen Planannahmen Base-Case Stressszenarien Brückenrechnung Annahmenregister Konsistenz. Output: Planungsmodell als CSV-Struktur Szenariovergleich. Abgrenzung: nicht für Vergleichsrechnung (ips-vergleichsrechnung).

Dados e Análise#testby Klotzkette

iv-plan-integrierte-planung

369

Integrierte Planrechnung aus GuV Liquiditaet und Bilanz für Insolvenzplan oder StaRUG erstellen. §§ 220 229 InsO Finanzplanung § 14 StaRUG. Prüfraster: Ist-Zahlen Planannahmen Base-Case Stressszenarien Brückenrechnung Annahmenregister. Output: Planungsmodell als CSV-Struktur Szenariovergleich. Abgrenzung: nicht für Vergleichsrechnung (iv-plan-vergleichsrechnung) oder Sanierungskonzept.

Dados e Análise#testby Klotzkette

hochrisiko-datenqualitaet-und-data-governance-art-10

369

Anbieter von Hochrisiko-KI fragt: Welche Anforderungen gelten für unsere Trainings- Validierungs- und Testdaten und wie dokumentieren wir unsere Data Governance? Art. 10 KI-VO Datenqualitaet und Data Governance. Prüfraster: Relevanz Repraesentativitaet Vollständigkeit Fehlerfreiheit Bias-Minderung Ausnahme besondere Datenkategorien Art. 10 Abs. 5. Output: Data-Governance-Checkliste und Vorlage Tra

Dados e Análise#ai#testby Klotzkette

europarechtskonformitaet

369

Gesetzesentwurf oder Verordnung auf Vereinbarkeit mit EU-Recht prüfen. Anwendungsfall Referent oder Verband fragt ob nationales Vorhaben mit EU-Recht vereinbar ist oder ob Notifizierungspflicht besteht. Primaerrecht EUV AEUV Grundrechtecharta Sekundaerrecht Verordnungen Richtlinien. Prüfung Anwendungsbereich Schutzbereich Eingriff Rechtfertigung Verhältnismäßigkeit. Notifizierungspflicht Richtlini

Dados e Análise#testby Klotzkette

suche-open-data-monitor

369

Nutzt Suche, Standardlisten, Open Data und API zur Markt-, Compliance- und Gegenparteienprüfung. Output Monitoring-Report.

Dados e Análise#test#apiby Klotzkette

produktpiraterie-und-zoll

369

Anti-Produktpiraterie und Zoll-Grenzbeschlagnahme: Modehaus oder Luxusmarke will gefaelschte Waren an der EU-Grenze stoppen. Normen: VO (EU) 608/2013 (Zoll-Enforcement), § 14 MarkenG, § 25a ZollVG (Antrag auf Tätigwerden AWA). Prüfraster: AWA-Antrag bei Zollbehoerden, IP-Enforcement-Database Eintragung, Vernichtungsverfahren, Kooperations-Protokoll. Output AWA-Antragsunterlagen, Zoll-Merkblatt, Ve

Dados e Análise#testby Klotzkette

visualizing-data

368

Builds dashboards, reports, and data-driven interfaces requiring charts, graphs, or visual analytics. Provides systematic framework for selecting appropriate visualizations based on data characteristics and analytical purpose. Includes 24+ visualization types organized by purpose (trends, comparisons, distributions, relationships, flows, hierarchies, geospatial), accessibility patterns (WCAG 2.1 A

Dados e Análise#aiby ancoleman

configure-nightwatch

354

Configures Laravel Nightwatch data collection, sampling rates, filtering rules, and redaction policies. Use when setting up Nightwatch, managing data volume, protecting sensitive data (PII), or optimizing event collection for production workloads.

Dados e Análiseby laravel

jn

353

JN is a command-line tool for data transformation and ETL, allowing you to read, filter, and write data, convert between various formats like CSV, JSON, Excel, and YAML, and stream data through Unix pipes.

Dados e Análise#github#gitby majiayu000

nosql

353

NoSQL standards for NoSQL in database environments. Covers best practices.

Dados e Análise#sql#githubby majiayu000