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Build Python skills to elevate your finance career. Learn how to work with lists, arrays and data visualizations to master financial analyses.
Angewandte Finanzen
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Lerne mehr über Finanzmodellierung mit Excel, einschließlich Cashflow, Szenarioanalyse, Zeitwert und Kapitalbudgetierung.
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Erstelle Finanzanalysen und nutze deine vielleicht schon vorhandenen Finanzkenntnisse zur Visualisierung von Daten mit Power BI.
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In diesem Python-Kurs für die Finanzbranche lernst du den Umgang mit datetime-Objekten, if-Anweisungen, DataFrames und mehr.
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Dieser Kurs zeigt, wie du Kreditantragsdaten aufbereitest und mit ML sowie Geschäftsregeln Risiken senkst und die Profitabilität sicherst.
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Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.
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Lerne wichtige Datenstrukturen wie Listen und Datenrahmen kennen und wende dieses Wissen direkt auf Finanzbeispiele an.
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Lerne mit Python und NumPy die grundlegendsten Finanzkonzepte kennen.
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Learn to implement custom trading strategies in Python, backtest them, and evaluate their performance!
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Lerne mit Python mehr über Risikomanagement, Value at Risk und andere Themen, die bei der Finanzkrise 2008 eine Rolle gespielt haben.
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Hier lernst du, wie du mit Google Sheets ein grafisches Dashboard erstellst, um die Performance von Wertpapieren zu tracken.
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Lerne wichtige Finanzmathematik mit praktischen Excel-Übungen und Beispielen aus dem echten Leben.
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Du machst dich vertraut mit Risiko- und Performance-Kennzahlen und erstellst ein Portfolio für das gewünschte Risiko-Rendite-Verhältnis.
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In diesem Kurs lernst du, wie du Finanzdaten mit verschiedenen Tools und Quellen in Python importierst und verwaltest.
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Du wirst Techniken des Nettoumsatzmanagements in Excel für ein Unternehmen aus dem Bereich der schnelllebigen Konsumgüter anwenden.
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Lerne wichtige Finanzkonzepte wie Kapitalinvestitionen, WACC und Shareholder Value kennen.
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Dieser Kurs zeigt dir, wie du die Gewinn- und Verlustrechnung und die Bilanz in Power BI anwendest.
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In dieser Power BI-Fallstudie analysierst du den Hypothekenhandel und verbesserst deine Skills rund um Datenmodellierung und Finanzanalyse.
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Wir tauchen ein in die Grundlagen der Geschäftsmodellierung, darunter Cashflows, Investitionen, Annuitäten, Kreditrückzahlungen und mehr.
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Hier lernst du GARCH-Modelle kennen, implementierst sie und kalibrierst sie mit Finanzdaten von Aktien bis Devisen.
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Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
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Lerne, wie Datumsangaben in R funktionieren, und entdecke die Welt der if-Anweisungen, Schleifen und Funktionen anhand von Finanzbeispielen.
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Hier berechnest du Kennzahlen, schätzt die finanzielle Lage ein, behandelst fehlende Werte und präsentierst deine Analyse.
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Lerne Unternehmensbewertung mit praktischen Anwendungen und Fallstudien unter Verwendung des Discounted-Cashflow-Modells (DCF).
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Learn how to access financial data from local files as well as from internet sources.
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In diesem Kurs arbeitest du mit Renditereihen von Risikofaktoren, untersuchst empirische Eigenschaften und schätzt den Value-at-Risk.
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In diesem Kurs machst du dich mit der Finanzanalyse in KNIME vertraut und verbesserst deine Skills rund um Datenaufbereitung und Workflow.
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Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
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Lerne, wie du mit R Modelle entwickeln kannst, um Anleihen zu bewerten und zu analysieren und sie vor Zinsänderungen zu schützen.
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Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.
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Bei Data Science handelt es sich um ein Fachgebiet, das sich auf die Gewinnung von Informationen aus Daten konzentriert. Mit Programmierkenntnissen, wissenschaftlichen Methoden, Algorithmen etc. analysieren Data Scientists Daten, um praktische Erkenntnisse zu gewinnen.
Du musst eine Programmiersprache wie Python oder R lernen und die Grundlagen der Mathematik und Statistik beherrschen. Kenntnisse über Datenanalysemethoden und Data-Science-Tools sind auch wichtig. Es gibt viele Möglichkeiten, Data Science zu lernen. Neben formalen Bildungswegen wie einem Studium gibt es viele andere Ressourcen, mit denen du in deinem eigenen Tempo lernen kannst. Neben Online-Kursen und Tutorials gibt es Bücher, Videos und vieles mehr.
Neben Kenntnissen in Mathematik und Statistik benötigen Data Scientists Programmierkenntnisse in Sprachen wie Python, R und SQL. Darüber hinaus erfordert Data Science den Umgang mit großen Datensätzen sowie Kenntnisse in Datenvisualisierung, Data Wrangling und Datenbankmanagement. Auch Kenntnisse in Machine Learning und Deep Learning sind nützlich.
In nahezu jeder Branche kann Data Science in mehr oder weniger großem Umfang nützlich sein. Organisationen im Gesundheitswesen können mithilfe von Data Science Krankheiten besser erkennen und heilen, während Finanzunternehmen sie nutzen, um Betrug zu erkennen und zu verhindern. Darüber hinaus kommt Data Science branchenübergreifend im Marketing zum Einsatz, etwa beim Aufbau von Empfehlungssystemen und bei der Analyse der Kundenabwanderung.
Ja, Data Science gehört zu den am schnellsten wachsenden Bereichen weltweit. Damit verbundene Berufe gehören zu den am besten bezahlten überhaupt. Laut Daten von Payscale verdienen erfahrene Data Scientists in den USA durchschnittlich 97.609 US-Dollar im Jahr bei gleichzeitig hoher Jobzufriedenheit.
Hierbei gibt es einiges zu beachten. Für einen Abschluss im Bereich Data Science sind oftmals durchweg gute Leistungen erforderlich. Darüber hinaus sind für das Entwickeln vieler Data-Science-Fähigkeiten ein intensives Studium und Geduld nötig. Es kann mehrere Monate dauern, bis man alle notwendigen Grundlagen beherrscht und praktische Erfahrung gesammelt hat, um sich eine Einstiegsposition zu sichern.
Ja, du benötigst Programmiererfahrung in Sprachen wie Python, R, SQL, Java und C/C++. Aufgrund ihrer relativ einfachen Syntax wird die Programmiersprache Python von Einsteigern oft bevorzugt.
Eine Person ohne vorherige Programmiererfahrung und/oder mathematischen Hintergrund benötigt in der Regel sieben bis zwölf Monate intensiven Studiums, bis sie auf einem soliden Einstiegsniveau im Bereich Data Science ist. Dabei ist zusätzlich zu beachten, dass ausschließlich theoretische Grundlagen nicht ausreichen, um in diesem Bereich praktisch zu arbeiten.
Sobald du die Grundlagen der Datenwissenschaft beherrschst, kannst du dich in verschiedenen Bereichen spezialisieren, darunter Machine Learning, künstliche Intelligenz, Big-Data-Analyse, Business Analytics und Business Intelligence, Data Mining und mehr.
Mit unseren Kursen für Mobilgeräte und täglichen Programmier-Challenges erweiterst du deine Datenkompetenz von unterwegs.