Financial Data Analytics mit R: Methoden und Anwendungen

Finanzanalyse verstehen und anwenden

Diese Weiterbildung gibt einen sehr anwendungsbezogenen und auf die Finanzdienstleistungsbranche fokussierten Einblick in die Software „R”. Für Teilnehmende, die noch keine Vorkenntnisse in R besitzen, wird zu Beginn optional eine Einführung angeboten. 

Im Mittelpunkt der Veranstaltung stehen dann multivariate Verfahren, Techniken des maschinellen Lernens sowie Zeitreihen und prädiktive Modelle.

Speziel auf Finanzdienstleister ausgerichtet werden darüber hinaus verschiedene R-Pakete und Anwendungen für unterschiedliche IT-Infrastrukturen vorgestellt und angewendet. 

Je nach den Schwerpunkten der Hörerschaft werden außerdem vertiefende Themen aus folgendem Pool behandelt: Parametrische Volatilitätsmodellierung in R, Zinsmodelle / Fixed Income, Prädiktive Modelle in der Tarifierung, Unsicherheitsbemessung und Exposureberechnung in der Schadenreservierung, Langlebigkeitsrisiko und Sterbetafeln, Berechnung von Value at Risk und Expected Shortfall in R, Copulas in R und Kreditrisiko in R.

Ihr Kompetenzgewinn

In diesem Modul sammeln Sie praktische Erfahrung im Umgang mit statistischen Datenanalysen im Versicherungs- und Finanzbereich.

Insbesondere können Sie Daten aus verschiedenen Quellen importieren (Datenbanken/Excel/Inhouse-Formate).

Nach Abschluss des Moduls können Sie mit Hilfe von Simulationsstudien Risikokennziffern kritisch beurteilen und dadurch Reports mit statistischen Auswertungen für das regelmäßige Meldewesen in standardisierter Form verfassen.

Darüber hinaus können Sie Ergänzungsinfrastruktur zu R eigenständig auffinden und verwenden.

Zielgruppe:

Die Weiterbildung richtet sich an Selbstständige und
Beschäftigte im Finanzbereich, die sich gezielt im Risikomanagement
weiterbilden möchten.

Financial Data Analytics mit R: Methoden und Anwendungen auf einen Blick

Certificate of Advanced Studies (CAS)

In Planung

Berufsbegleitend, internetgestützt. Ein bis zwei kompakte Praxisworkshops am Wochenende

5-7 Stunden pro Woche, 6 Kreditpunkte

Keine
 

900 Euro plus Universitätsbeitrag (Semesterbeitrag oder Gasthörgebühr)

Lehrender

Prof. Dr. Peter Ruckdeschel

Professor für “Mathematik mit dem Schwerpunkt Angewandte Statistik”
Carl von Ossietzky Universität Oldenburg

 

Profil und Arbeitsschwerpunkte

Warum Studierende uns empfehlen

Praxisnah

Projekte aus dem eigenen Beruf können in den einzelnen Modulen bearbeitet werden und lassen sich als Prüfungsleistung einbringen. 

Flexibel

Lernen, wenn es zu Familie, Job und Freizeit passt – das Studienformat macht es möglich. Studiert wird überwiegend online.

Persönlich

Unsere Lehrenden begleiten Sie intensiv und geben individuelles Feedback. In Kleingruppen tauschen Sie sich mit anderen Studierenden aus.

 

Universitär

Unsere Studierenden profitieren von exzellenter Forschung und Lehre. Alle Inhalte spiegeln den aktuellen wissenschaftlichen Stand.

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Beratung und Kontakt

Silke Welter

Bildungsmanagerin
Risikomanagement und Finanzanalyse
 

T +49 (0)441 / 798 32 44

www.uol.de/risikomanagement

 

 

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(Stand: 19.12.2024)  | 
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