Weiterbildung "Financial Data Analytics mit R: Methoden und Anwendungen"
Weiterbildung "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.
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.
Insbesondere können Sie Daten aus verschiedenen Quellen importieren (Datenbanken/Excel/Inhouse-Formate).
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.

Die Weiterbildung "Financial Data Analytics mit R: Methoden und Anwendungen" auf einen Blick
Certificate of Advanced Studies (CAS) oder Diploma of Advanced Studies (DAS) oder Modulzertifikat
Berufsbegleitend, internetgestützt. 1 bis 2 kompakte Praxisworkshops am Wochenende
keine zusätzlichen Prüfungsleistungen
Keine
Modulbeginn: 20.04.2023
Modulende: 08.10.2023
6 Kreditpunkte
in ca. 20 Wochen
5 bis 7 Stunden in der Woche
900 € zzgl. 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:

Hoher praktischer Nutzen auf Basis exzellenter Wissenschaft: Durch die enge Verzahnung von Theorie und Praxis kann das neu erworbene Know-how unmittelbar in der Praxis angewendet werden.

Sie erhalten eine individuelle und fachliche Betreuung durch unsere Dozent*innen und Mentor*innen und werden in Ihrem Lernprozess bestmöglich unterstützt.

Für die Dauer der Weiterbildung werden Sie als Gasthörer*in an der Universität
Oldenburg eingeschrieben und genießen exklusive Vorteile.

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

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