Datenvisualisierung für Finanzanalysen
( 30 Module )

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

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