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 EUR plus 120 EUR Gasthörgebühr

    Lehrende

    Prof. Dr. Peter Ruckdeschel

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

     

    Profil und Arbeitsschwerpunkte

      Warum Teilnehmende uns empfehlen:

      Praxisnah

      Praktischer Nutzen auf Basis exzellenter Wissenschaft: Durch die Verzahnung von Theorie und Praxis lässt sich das neu erworbene Know-how unmittelbar anwenden.

      Persönlich

      Unseren Dozenten*innen und Mentor*innen betreuen Sie individuell. So werden Sie in Ihrem Lernprozess bestmöglich unterstützt.

       

      Vernetzt

      Durch Workshops und gemeinsame Projektarbeit lernen Sie Gleichgesinnte kennen und erweitern Ihr persönliches Netzwerk.

      Flexibel

      Sie lernen flexibel auf dem Online-Campus und gemeinsam in ein bis zwei kompakten Workshops in Oldenburg.

      Bleiben Sie gut informiert!

      Folgen Sie uns auf LinkedIn, erweitern Sie Ihr Netzwerk und diskutieren Sie mit uns rund um das Thema Risikomanagement:

      Beratung und Kontakt

      Silke Welter

      Bildungsmanagerin
      Risikomanagement und Finanzanalyse
       

      T +49 (0)441 / 798 32 44

      www.uol.de/risikomanagement

       

       

      Sie möchten sich für das Modul vormerken lassen? Dann nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf.

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      (Stand: 29.05.2024)  | 
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