AZ7 – Einführung in Financial Data Science

Published by Silvana Schläpfer on

Kurzbeschreibung

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Mit fortschreitender Digitalisierung und Artificial Intelligence erfüllen zunehmend Algorithmen komplexe Analysetätigkeiten, die bis vor kurzem erfahrenen Finanzexperten vorbehalten waren. Damit rücken neue Kompetenzen in den Vordergrund. Wer Algorithmen clever einsetzen kann, bleibt eine gefragte Fachperson. Unter Data Science versteht man die analytische Verarbeitung grosser Datenmengen, um Handelssignale zu extrahieren, Investitionsentscheidungen zu erleichtern und Risiken zu minimieren. Diese Disziplin umfasst Statistik, Mathematik, Informatik und maschinelles Lernen und damit ein breites Spektrum an Wissen und Kompetenzen.

Das Seminar vermittelt einen Überblick über Data Science und deren unterschiedliche Ausrichtungen sowie ihre Anwendungen in der Finanzindustrie. Zur Veranschaulichung werden einige Beispiele aus der aktuellen akademischen Forschung gezeigt.

Start: 27. Februar 2020

Dauer: 4 Lernstunden

1/2 Präsenztag

Zur Rezertifizierung empfohlen

Affluent, CWMA

Inhalte

  • Überblick über Data Science, dessen Ausrichtungen sowie Anwendungen
  • Theorie und Anwendungsbeispiele

Nutzen

  • Die Rolle von Algorithmen zur Entscheidungsfindung verstehen
  • Die Begriffe Big Data, Machine Learning und Deep Learning kennen und wissen, welche Erkenntnisse damit gewonnen werden können
  • Anwendungsbeispiele aus der Praxis kennenlernen

Weitere Informationen

Das Seminar richtet sich an Wealth Manager, Kundenbetreuer, Portfolio Manager, Asset Manager, Finanzanalysten, Spezialisten in Operations, Compliance- und Rechtsexperten, welche mit Data Science zu tun haben.

Gute erste akademische und/oder praktische Kenntnisse und Erfahrungen zu diesen Themen werden vorausgesetzt.

Die Inhalte werden in Präsentationen, Praxisfällen und Diskussionen erarbeitet und vertieft.

CHF 480.–
(Für SFAA-Mitglieder gelten die Preise gemäss Informationen auf der SFAA-Webseite)

Buchungen

Buchungen sind für diese Veranstaltung nicht mehr möglich.