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
