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
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