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)

Durchführung in 2024

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:

Hoher Praxisbezug

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.

Persönliche Begleitung

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

Netzwerk erschließen

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

Flexible Lernorganisation

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: 28.03.2024)  | 
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