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Data Science in Finance

Jeweils im Sommersemester wird regelmäßig die Veranstaltung „Data Science in Finance“ angeboten. Im Rahmen der Veranstaltung wird den Studierenden die Möglichkeit geboten, vertiefende Kenntnisse über die Anwendung von Programmiersprachen zur Datenanalyse in der Kreditwirtschaft zu erlangen. Die Studierenden sollen lernen, strukturierte Best-Practice-Ansätze für praxisrelevante Problemstellungen zu entwickeln und einen Überblick über die Programmiersprache Python sowie deren wichtigsten Bibliotheken erhalten. Das Seminar findet in Kooperation mit der Anti-Financial Crime Modelling Abteilung der einer deutschen Großbank statt. Das Seminar umfasst 10 ECTS und wird von der Universitätsinitiative "Forschendes Lernen" gefördert.

 

Die Inhalte werden im Rahmen von Blockveranstaltungen vermittelt. Darüber hinaus sind zwischen den Veranstaltungen Hausaufgaben anzufertigen und vor dem jeweils nächsten Termin einzureichen. Abgeschlossen wird das Modul mit einer Projektarbeit in der ein praxisnaher Datensatz analysiert wird.  Die Analyse soll durch einen schriftlichen Report ergänzt werden. Die Projektarbeit wird im Rahmen des FAACT Masterstudiengangs als Hausarbeit anerkannt.

 

Die Teilnehmerzahl ist auf 15 Studierende beschränkt. Die Bewerbung erfolgt via Moodle. Bewerbungsschluss ist der 01.04.2022.

 

Literaturhinweise

  • Deitel, Paul J./Deitel, Harvey M. (2019): Intro to Python for Computer Science and Data Science: Learning to Program with AI, Big Data and The Cloud, Pearson Education.

 

Gliederung

Der Kurs findet an den folgenden Terminen jeweils von 16-18 Uhr statt:

 

14.04.2022 Python Basics I - Data Types

 

22.04.2022 Python Basics II - Algorithms

 

29.04.2022 Python Basics III - Strings Deep-Dive

 

06.05.2022 Python Basics IV - Regular Expressions

 

13.05.2022 Data Science I - Libraries

 

20.05.2022 Data Science II - Pandas and DataFrames

 

27.05.2022 Data Science III - Machine Learning

 

03.06.2022  Data Science IV - Big Data in Research and Practice

Dozent*innen:

Infomaterial (PDF Download):

Anmeldemodalitäten:

Das Anmeldeverfahren startet ab März über folgenden Moodle-Kurs: Data Science in Finance (074077-SoSe22)

Art

Seminar

Veranstaltungsnummer

074077

Rhythmus

SoSe

Ort

Zoom

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