Schulungsübersicht

Einführung in Machine Learning in Finance

  • Übersicht über KI und ML im Finanzsektor
  • Arten von maschinellem Lernen (supervised, unsupervised, reinforcement learning)
  • Fallstudien zur Fälschungserkennung, Bonitätsschätzung und Risikomodellierung

Python und Grundlagen der Datengestion

  • Verwendung von Python für Datenmanipulation und -analyse
  • Erkundung finanztechnischer Datensätze mit Pandas und NumPy
  • Datavisualisierung unter Verwendung von Matplotlib und Seaborn

Supervised Learning für Finanzprognosen

  • Lineare und logistische Regression
  • Entscheidungsbäume und Zufallswald
  • Leistungsbewertung von Modellen (Genauigkeit, Präzision, Recall, AUC)

Unsupervised Learning und Anomalieerkennung

  • Klusterungsverfahren (K-means, DBSCAN)
  • Hauptkomponentenanalyse (PCA)
  • Ausreißererkennung zur Fälschungsvorbeugung

Bonitätsschätzung und Risikomodellierung

  • Erstellen von Bonitätsschätzmodellen mit logistischer Regression und baumbasierten Algorithmen
  • Umgang mit unbalancierten Datensätzen in Risikoanwendungen
  • Modellinterpretierbarkeit und Fairness bei finanztechnischen Entscheidungen

Fälschungserkennung mit Machine Learning

  • Häufige Arten von finanzieller Fälschung
  • Verwendung von Klassifizierungsalgorithmen zur Anomalieerkennung
  • Echtzeitbewertung und Bereitstellungstrategien

Modellbereitstellung und Ethik in der Finanz-IA

  • Bereitstellen von Modellen mit Python, Flask oder Cloud-Plattformen
  • Ethische Überlegungen und Einhaltung von Vorschriften (z.B. GDPR, Erklärbarkeit)
  • Überwachung und Wiederholung von Modellen in Produktionsumgebungen

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Ein Grundverständnis von Statistik und Finanzkonzepten
  • Erfahrung mit Excel oder anderen Werkzeugen für die Datenanalyse
  • Grundkenntnisse in Programmierung (vorzugsweise in Python)

Zielgruppe

  • Finanzanalysten
  • Aktuarien
  • Risikobeamte
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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