Modul #1 Einführung in die Datenvisualisierung Was ist Datenvisualisierung, warum ist sie im Finanzwesen wichtig und ein Überblick über den Kurs
Modul #2 Best Practices für eine effektive Datenvisualisierung Leitprinzipien für die Erstellung klarer und informativer Visualisierungen
Modul #3 Übersicht über Datenvisualisierungstools Eine Einführung in beliebte Datenvisualisierungstools und -technologien
Modul #4 Finanzdaten verstehen Arten von Finanzdaten, Quellen und Merkmale
Modul #5 Vorbereitung von Finanzdaten Bereinigen, Transformieren und Vorbereiten von Finanzdaten für die Analyse
Modul #6 Finanzkennzahlen und -verhältnisse Wichtige Finanzkennzahlen und -verhältnisse und wie man sie berechnet
Modul #7 Visualisieren von Finanzzeitreihendaten Liniendiagramme, Flächendiagramme und andere Visualisierungen für Zeitreihendaten
Modul #8 Visualisieren von Finanzverteilungen Histogramme, Boxplots und andere Visualisierungen zum Verständnis von Verteilungen
Modul #9 Visualisieren von Korrelationen und Beziehungen Streudiagramme, Heatmaps und andere Visualisierungen zum Untersuchen von Beziehungen
Modul #10 Visualisieren von Finanzpositionen und -flüssen Sankey-Diagramme, Wasserfalldiagramme und andere Visualisierungen für Finanzpositionen und -flüsse
Modul #11 Visualisieren von geografischen Finanzdaten Karten, Choroplethenkarten und andere Visualisierungen für geografische Finanzdaten
Modul #12 Visualisieren von Finanzleistungsmetriken Messdiagramme, Bullet-Diagramme und andere Visualisierungen für Finanzleistungsmetriken
Modul #13 Interaktive Visualisierungen Erstellen interaktiver Visualisierungen mit Tools wie Tableau, Power BI oder D3.js
Modul #14 Animierte Visualisierungen Erstellen animierter Visualisierungen zum Anzeigen von Änderungen im Zeitverlauf oder anderen Dynamiken
Modul #15 Georäumliche Analyse und Visualisierung Erweiterte Techniken zum Analysieren und Visualisieren geografischer Finanzdaten
Modul #16 Netzwerkanalyse und -visualisierung Visualisieren von Finanznetzwerken und -beziehungen
Modul #17 Big Data Visualisierung Techniken zur Visualisierung großer Datensätze
Modul #18 Storytelling mit Datenvisualisierung Verwendung von Visualisierungen zum Erzählen einer Geschichte und Kommunizieren von Erkenntnissen
Modul #19 Fallstudie:Visualisierung der Aktienperformance Anwendung von Datenvisualisierungstechniken zur Analyse und Visualisierung der Aktienperformance
Modul #20 Fallstudie:Visualisierung des Portfoliorisikos Anwendung von Datenvisualisierungstechniken zur Analyse und Visualisierung des Portfoliorisikos
Modul #21 Fallstudie:Visualisierung von Finanzberichten Anwendung von Datenvisualisierungstechniken zur Analyse und Visualisierung von Finanzberichten
Modul #22 Anwendung von Datenvisualisierung zur Finanzprognose Verwendung von Datenvisualisierung zur Verbesserung der Finanzprognose
Modul #23 Anwendung von Datenvisualisierung zum Risikomanagement Verwendung von Datenvisualisierung zur Identifizierung und Verwaltung von Finanzrisiken
Modul #24 Anwendung von Datenvisualisierung zur Investitionsanalyse Verwendung von Datenvisualisierung zur Analyse und Bewertung von Investitionsmöglichkeiten
Modul #25 Abschlussprojekt:Anwendung von Datenvisualisierung auf ein Finanzproblem Die Studierenden werden an einem individuellen Projekt arbeiten und dabei Datenvisualisierungstechniken auf ein finanzielles Problem anwenden
Modul #26 Projektworkshop Die Studierenden arbeiten an ihren Projekten und erhalten Feedback von den Dozenten
Modul #27 Projektpräsentationen Die Studierenden präsentieren ihre Abschlussprojekte
Modul #28 Kursabschluss und nächste Schritte Überprüfung der wichtigsten Erkenntnisse, Ressourcen für weiteres Lernen und nächste Schritte
Modul #29 Zusätzliche Ressourcen und Tools Übersicht über zusätzliche Ressourcen und Tools zur Datenvisualisierung im Finanzwesen
Modul #30 Kursabschluss und Schlussfolgerung Planen Sie die nächsten Schritte in der Datenvisualisierung für eine Karriere als Finanzanalyst
