LFU:online

Die Studierenden können moderne datenwissenschaftliche Verfahren für konkrete finanzwirtschaftliche Problemstellungen auswählen und mit geeigneter Software praktisch umsetzten.

Der Kurs beschäftigt sich mit datenwissenschaftlichen Methoden und deren Anwendungen in der finanzwirtschaftlichen Praxis. Behandelt werden insbesondere folgende Verfahren:

1. Wiederholung: Regressionsmodelle

2. Überwachte Lernverfahren (Supervised Learning)

   • Regularisierte Regressionsmodelle (Ridge, Lasso, Elastic Net)

   • Entscheidungsbäume (Decision Trees, Random Forests)

   • Grundlagen neuronaler Netze

3. Explorative / unüberwachte Verfahren (Unsupervised Learning)

   • Hauptkomponentenanalyse (PCA)

   • Clusterverfahren (k-Means, hierarchisches Clustering)

Vorlesung

schriftliche Prüfung

Will be announced during the lecture.

Positive Beurteilung der Pflichtmodule gemäß § 8 Abs. 1 Z 1 bis 3