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

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Beratung und Kontakt

Silke Welter

Bildungsmanagerin
Risikomanagement für Finanzdienstleister

T +49 (0)441 / 798 32 44

www.uol.de/risikomanagement

 

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(Stand: 23.03.2023)  |