Predictive Analytics im Finanzwesen
( 30 Module )

Modul #1
Einführung in Predictive Analytics im Finanzwesen
Überblick über Predictive Analytics, seine Bedeutung im Finanzwesen und Kursziele

Modul #2
Arten von Predictive Analytics
Erkunden von deskriptiver, prädiktiver und präskriptiver Analytik im Finanzwesen

Modul #3
Quellen und Vorbereitung von Finanzdaten
Erfassen, Bereinigen und Vorbereiten von Finanzdaten für die Analyse

Modul #4
Datenvisualisierung im Finanzwesen
Verwenden von Visualisierungen zum Erkunden und Kommunizieren von Erkenntnissen aus Finanzdaten

Modul #5
Regressionsanalyse im Finanzwesen
Anwenden linearer und nichtlinearer Regressionsmodelle auf Finanzdaten

Modul #6
Zeitreihenanalyse im Finanzwesen
Analysieren und Prognostizieren von finanziellen Zeitreihendaten

Modul #7
Grundlagen des maschinellen Lernens
Einführung in Konzepte und Algorithmen des maschinellen Lernens

Modul #8
Überwachtes Lernen im Finanzwesen
Anwenden von Algorithmen für überwachtes Lernen auf Finanzdaten

Modul #9
Unüberwachtes Lernen im Finanzwesen
Anwenden von Algorithmen für unüberwachtes Lernen auf Daten

Modul #10
Neuronale Netze im Finanzwesen
Neuronale Netze zur Analyse und Vorhersage von Finanzdaten anwenden

Modul #11
Prädiktive Modellierung im Finanzwesen
Erstellen von prädiktiven Modellen mithilfe von Regression, Entscheidungsbäumen und Random Forests

Modul #12
Risikomodellierung und Kreditscoring
Prädiktive Analytik zur Bewertung und Bewertung von Kreditrisiken anwenden

Modul #13
Portfoliooptimierung und -verwaltung
Prädiktive Analytik zur Optimierung von Portfolioleistung und -risiko verwenden

Modul #14
Finanzmarktprognose
Prädiktive Analytik zur Prognose von Finanzmärkten und -instrumenten anwenden

Modul #15
Anomalieerkennung im Finanzwesen
Identifizieren ungewöhnlicher Muster und Ausreißer in Finanzdaten

Modul #16
Textanalytik im Finanzwesen
Anwenden natürlicher Sprachverarbeitung auf Finanztextdaten

Modul #17
Big Data-Analytik im Finanzwesen
Prädiktive Analytik auf große Finanzdatensätze skalieren

Modul #18
Fallstudien zu prädiktiver Analytik im Finanzwesen
Praktische Anwendungen und Erfolgsgeschichten zu prädiktiver Analytik in Finanzen

Modul #19
Modellvalidierung und -bereitstellung
Auswerten und Bereitstellen von Vorhersagemodellen in Finanz-Anwendungen

Modul #20
Ethik und Voreingenommenheit in der prädiktiven Analyse
Behandeln von ethischen Überlegungen und Voreingenommenheit in der prädiktiven Analyse im Finanzbereich

Modul #21
Zusammenarbeit und Kommunikation in der prädiktiven Analyse
Effektive Zusammenarbeit mit Stakeholdern, um Erkenntnisse aus der prädiktiven Analyse zu liefern

Modul #22
Tools und Technologien für prädiktive Analysen
Übersicht über beliebte Tools und Technologien für prädiktive Analysen im Finanzbereich

Modul #23
Cloudbasierte prädiktive Analysen
Nutzung von Cloud-Computing für skalierbare prädiktive Analysen im Finanzbereich

Modul #24
Echtzeit-prädiktive Analysen
Anwenden von prädiktiven Analysen auf Echtzeit-Finanzdatenströme

Modul #25
Erklärbare KI im Finanzbereich
Interpretieren und Erklären von Vorhersagemodellen im Finanzbereich

Modul #26
Prädiktive Analysen in Fintech
Anwendungen prädiktiver Analysen in der Finanztechnologie

Modul #27
Regulatorische Compliance und prädiktive Analysen
Behandeln regulatorische Anforderungen und Risiken bei Predictive Analytics im Finanzwesen

Modul #28
Zukunft von Predictive Analytics im Finanzwesen
Neue Trends und Chancen bei Predictive Analytics im Finanzwesen

Modul #29
Abschlussprojekt
Anwendung von Predictive Analytics auf ein reales Finanzproblem oder einen realen Datensatz

Modul #30
Kursabschluss und Schlussfolgerung
Planen Sie die nächsten Schritte in der Predictive Analytics-Karriere im Finanzbereich

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