Machine Learning für Finanzprognosen
Professionelles Lernprogramm für datengestützte Finanzanalyse
Entwickeln Sie praktische Fähigkeiten in maschinellem Lernen speziell für Finanzanwendungen. Unser strukturiertes 12-Wochen-Programm kombiniert theoretisches Fundament mit realen Praxisprojekten aus der Finanzbranche.
Jetzt AnmeldenProgramm-Struktur & Module
Unser Curriculum ist in vier aufeinander aufbauende Module gegliedert, die Sie systematisch von den Grundlagen bis zur praktischen Anwendung führen.
Grundlagen & Datenverarbeitung
Aufbau eines soliden Fundaments in statistischen Methoden und Datenaufbereitung für Finanzanalysen.
- Statistische Grundlagen für Finanzanalyse
- Datenquellen und -beschaffung (APIs, Datenbanken)
- Datenbereinigung und -transformation
- Explorative Datenanalyse mit Python/Pandas
ML-Algorithmen für Finanzen
Erlernen Sie die wichtigsten Machine Learning Algorithmen und deren Anwendung auf Finanzprobleme.
- Supervised Learning: Regression & Klassifikation
- Time Series Analysis und ARIMA-Modelle
- Neural Networks für Preisvorhersagen
- Ensemble-Methoden (Random Forest, XGBoost)
Risikomanagement & Portfoliooptimierung
Praktische Anwendung von ML-Methoden für Risikobewertung und Portfoliostrategien.
- Value at Risk (VaR) Modellierung
- Portfolio-Optimierung mit ML
- Kreditrisiko-Bewertung
- Marktanomalien und Backtesting
Praxisprojekt & Deployment
Entwicklung eines vollständigen ML-Systems für Finanzprognosen von der Konzeption bis zur Implementierung.
- End-to-End Projekt: Trading-Strategie
- Model Deployment und Monitoring
- Performance-Bewertung und Validierung
- Regulatorische Aspekte und Compliance
Dauer
12 Wochen intensives Lernen mit flexibler Zeiteinteilung
Format
Online-Kurs mit Live-Sessions und praktischen Übungen
Zertifikat
Professionelles Abschlusszertifikat nach erfolgreicher Teilnahme
Support
Persönliche Betreuung und Mentoring durch Experten
Ihre Lernergebnisse & Karrierevorteile
Nach Abschluss des Programms verfügen Sie über praktische Fähigkeiten, die in der Finanzbranche stark nachgefragt werden. Unsere Absolventen berichten von deutlichen Karrieresprüngen und Gehaltssteigerungen.
- Praktische ML-Kenntnisse: Entwickeln Sie eigene Algorithmen für Aktienprognosen und Risikobewertung
- Portfolio-Management: Optimieren Sie Anlagestrategien mit quantitativen Methoden
- Branchenrelevante Tools: Beherrschen Sie Python, TensorFlow, und spezialisierte Finanz-Libraries
- Regulatory Compliance: Verstehen Sie rechtliche Anforderungen für ML in der Finanzbranche
- Networking: Knüpfen Sie Kontakte zu anderen Finanzexperten und Mentoren
- Karriere-Boost: Qualifizieren Sie sich für Positionen als Quant Analyst oder Data Scientist
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Begrenzte Teilnehmerzahl für intensive Betreuung. Sichern Sie sich Ihren Platz im nächsten Kurs.
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