Data science and machine learning
Analyse data in a practical way
Whether for credit risks, investments or market forecasts - machine learning is now used in many areas. It is based on analysing large volumes of data, for example from insurance companies and banks. Machine learning is a branch of the discipline of data science. At the interface of Computing Science, Mathematics and Statistics, it deals with how data can be managed, stored, processed and analysed.
In our practice-oriented module, you will learn about various methods of machine learning, both conceptual and software-supported. You will be able to analyse simulated or real data sets using models such as regression, classification and clustering and determine the quality of predictions. Aspects of trustworthy artificial intelligence are taken into account as well as requirements for data ethics and secure data storage.
It is aimed at anyone who works with large amounts of data and wants to analyse it in order to make predictions about possible trends or make well-founded decisions.
The module can be taken as certified further education or as part of the part-time degree programme in Risk Management and Financial Analysis. The university certificate is fully recognised for the degree course. So you can start your studies without enrolment!
Warum Teilnehmende 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.
Beratung und Kontakt
Nadine Dembski
Managerin für Wissenschaftliche Weiterbildung
Risikomanagement und Finanzanalyse
Sie möchten sich für das Modul vormerken lassen? Dann nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf.