Wissen neu vermitteln mit E-Learning

In der modernen Finanzwelt sind datengetriebene Analysen, KI-gestützte Prognosen und automatisierte Risikobewertungen entscheidend für den Unternehmenserfolg. Mit Künstlicher Intelligenz (KI) lassen sich große Finanzdatensätze effizient verarbeiten, Markttrends präzise identifizieren und potenzielle Risiken frühzeitig erkennen.
Doch wie kann KI gezielt für Finanzanalyse, Betrugserkennung und Risikomanagement eingesetzt werden? Welche Tools und Methoden sind besonders leistungsfähig? Und wie lassen sich KI-gestützte Workflows nahtlos in bestehende Finanzprozesse integrieren?

In diesem praxisnahen Seminar lernen Sie, wie Sie KI in der Finanzanalyse und im Risikomanagement anwenden. Sie arbeiten hands-on mit Python (Pandas/NumPy), Alteryx und Tableau, um relevante Finanzdaten zu analysieren, Vorhersagemodelle zu entwickeln und Finanzrisiken datenbasiert zu minimieren.

Nutzen Sie die Kraft der KI für fundierte Finanzentscheidungen und optimiertes Risikomanagement.

In diesem Seminar lernen Sie:

Grundlagen von KI in der Finanzanalyse: Bedeutung von Machine Learning und Predictive Analytics

Datengetriebene Finanzprognosen: Nutzung von KI zur Markt- und Risikobewertung

Automatisierte Vertragsanalyse und Betrugserkennung: KI-gestützte Algorithmen zur Anomalieerkennung

Praktische Anwendung mit Python, Alteryx & Tableau: Datenaufbereitung...

Das Seminar gliedert sich in drei aufeinander aufbauende Module:

Modul 1: „Präsenzkurse als eLearning“

• Wie lassen sich Ihre bisherigen Präsenz­kurse strukturiert ins Online-Format überführen?

• Rollen- und Rechte­vergabe in Moodle: Wer übernimmt welche Funktion im Online-Setting?

• Gestaltung von bewährten Aktivitäten (z. B. Videos, Aufgaben, Unterlagen) in Moodle – praxisnah und zielführend.

Modul 2: „Kurse interaktiv anreichern“

• Nutzung von Moodle-Werkzeugen wie Tests, Umfragen, Gruppen­arbeiten, Videokonferenzen etc. – zur Steigerung der Interaktivität.

• Didaktische Umsetzung: Wann welche Methode? Wie motiviere ich Online-­Teilnehmende?

Modul 3: „Kurssteuerung und Komplexität von Kursen“

• Aufbau komplexerer Kurs­verläufe in Moodle: Lessons, Verzweigungen, Datenbanken, H5P-Elemente, Kurs­blöcke

• Strategisches Design-Muster: Wie leite ich Lerner:innen durch komplexe Lernpfade?

• Praxis‐Tipps & Best-Practices zur Realisierung anspruchsvoller Online-Lernprozesse.

In dem Kurs Data Science Crash Course mit R erhalten Sie eine modular aufgebaute Einführung in die Themen Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning (Maschinelles Lernen) sowohl für numerische als auch für Textdaten (ChatGPT wird behandelt). Bei Vorkenntnissen können Sie die Module einzeln besuchen.

Im Modul Künstliche Intelligenz mit R erhalten Sie einen Überblick über das Thema Künstliche Intelligenz mit vielen Praxisbeispielen. Zudem werden Sie in R so weit fit gemacht, dass Sie Ihr erstes Data-Science-Projekt vom Einlesen der Daten bis hin zur Speicherung der Modelle zur weiteren Verwendung eigenhändig umsetzen können.

Das Modul Machine Learning mit R geht nun einen Schritt weiter. Hier erhalten Sie einen Einblick in die unterschiedlichen Algorithmen des Maschinellen Lernens. Die Theorie dahinter wird dabei anhand von Praxisübungen aus den Bereichen Clustering, Virtuelle Sensoren und Zeitreihenvorhersage vermittelt. In diesem Modul werden Sie sich hauptsächlich mit der Anwendung des Machine Learning auf numerischen Daten beschäftigen.

Abgerundet wird der Kurs durch das dritte Modul Natural Language Processing (NLP) mit R, bei dem Sie sich mit der Anwendung des Maschinellen Lernens im Kontext der natürlichen Sprachverarbeitung auseinandersetzen. Nach dem Kurs können Sie z. B. einen eigenen Chatbot zu entwickeln, auch auf der Basis von ChatGPT.

Feedbacks unserer Teilnehmer: https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh/

In dem Kurs Data Science Crash Course mit Python erhalten Sie eine modular aufgebaute Einführung in die Themen Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning (Maschinelles Lernen) sowohl für numerische als auch für Textdaten (ChatGPT wird behandelt). Bei Vorkenntnissen können Sie die Module einzeln besuchen.

Im Modul Künstliche Intelligenz mit Python erhalten Sie einen Überblick über das Thema Künstliche Intelligenz mit vielen Praxisbeispielen. Zudem werden Sie in Python so weit fit gemacht, dass Sie Ihr erstes Data-Science-Projekt vom Einlesen der Daten bis hin zur Speicherung der Modelle zur weiteren Verwendung eigenhändig umsetzen können.

Das Modul Machine Learning mit Python geht nun einen Schritt weiter. Hier erhalten Sie einen Einblick in die unterschiedlichen Algorithmen des Maschinellen Lernens. Die Theorie dahinter wird dabei anhand von Praxisübungen aus den Bereichen Clustering, Virtuelle Sensoren und Zeitreihenvorhersage vermittelt. In diesem Modul werden Sie sich hauptsächlich mit der Anwendung des Machine Learning auf numerischen Daten beschäftigen.

Abgerundet wird der Kurs durch das dritte Modul Natural Language Processing (NLP) mit Python, bei dem Sie sich mit der Anwendung des Maschinellen Lernens im Kontext der natürlichen Sprachverarbeitung auseinandersetzen. Nach dem Kurs können Sie z. B. einen eigenen Chatbot zu entwickeln, auch auf der Basis von ChatGPT.

Feedbacks unserer Teilnehmer: https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh/