Zertifikatslehrgang

Data Scientist in Kreditinstituten: Einsatzfelder, Methoden und Umsetzung

Infos

Die Bankbranche ist ein stark datengetriebenes Geschäft. Entsprechend spielen komplexe Analysemethoden und auch Big Data eine große Rolle – und die Bedeutung nimmt immer weiter zu. Es bedarf entsprechend qualifizierter MitarbeiterInnen, um große Datenmengen analysieren und daraus sinnvolle Anwendungen entwickeln zu können: beispielsweise in der Kreditvergabe bei der Bonitätsbeurteilung, im Backoffice bei der Vertragsanalyse oder im Marketing beim Kundenclustering. Diese Qualifikation vermitteln wir im Rahmen unseres Zertifikatslehrgangs

„Data Scientist in Kreditinstituten: Einsatzfelder, Methoden und Umsetzung“
vom 22. bis 24. November 2022 in den Räumen der Bank-Verlag GmbH in Köln
plus vorbereitendem Web-Seminar am 7. November 2022, 14:00 – 16:00 Uhr

Der dreitägige Zertifikatslehrgang ist als Präsenzveranstaltung geplant. Sollte dies pandemiebedingt nicht möglich sein, wird der Lehrgang als Online-Kurs durchgeführt.

Im Rahmen von sechs Modulen, drei Anwendungsmodellen und einem Workshop verschaffen Sie sich vertiefte Kenntnisse zu Big Data, Data Analytics, Data Science und verschiedene Methoden, erfahren, was Sie im Hinblick auf Ethik und Datenschutz zu beachten haben und wie Sie KI-Projekte erfolgreich umsetzen. 
Damit das Erlernte nicht zu theoretisch bleibt, werden Sie im Rahmen des Lehrgangs auch die praktische Umsetzung mit Hilfe von Microsoft Azure kennenlernen. Eine entsprechende Testumgebung stellen wir für Sie bereit. Programmierkenntnisse sind jedoch nicht erforderlich. 

Der Lehrgang wendet sich an Führungskräfte aus den Fachbereichen und SpezialistInnen wie Business Developer, Daten-Manager, Daten-Analysten sowie Software-Ingenieure und MitarbeiterInnen, die bereits als Data Scientists oder Data Engineers arbeiten.

Als TeilnehmerIn des Lehrgangs können Sie das Zertifikat „Data Scientist in Kreditinstituten“ erwerben. Voraussetzung hierfür ist die Teilnahme am 7. November (Web-Seminar) und 22. bis 24. November 2022 sowie das Bestehen der digitalen Abschlussprüfung am 25. November 2022. 

Leitung des Lehrgangs:

Dr. Georg Fuchs | Head of Division Big Data Analytics, Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS

Torsten Nahm | Head of Data Science, Deutsche Kreditbank AG

Ihre Fragen zum Lehrgang beantwortet gern Frau Ute Kolck
(Tel. 0221/5490-103, ute.kolck(at)bank-verlag.de).

Wir freuen uns auf Sie!

Feedbacks bisheriger TeilnehmerInnen:
„Sehr spannend. Gute Themen / Inhalte.“
„Sehr gut strukturiert und organisiert, vielen Dank!“
„Referenten waren sehr kompetent und praxisbezogen!“

Kennen Sie schon unseren Podcast „durch die bank“?  Hören Sie mal rein. Wir empfehlen Ihnen diese Folge: 

Agenda

Montag, 7. November 2022, 14:00 bis 16:00 Uhr, Vorbereitendes Web-Seminar
 

Modul 1:
Data Science in Kreditinstituten

14:00Grundlagen: Einführung in Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) und Vertrauenswürdige KIDr. Georg Fuchs | Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS
15:30Praxis: Überblick Data Science in KreditinstitutenTorsten Nahm | Deutsche Kreditbank AG
 
Dienstag, 22. November 2022, 10:00 bis 17:00 Uhr
10:00Begrüßung und Vorstellungsrunde
10:15 Modul 2:
Einführung Data Analytics
Dr. Georg Fuchs | Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS
11:15Kaffeepause
11:30 Modul 3: 
Überblick über Programmiersprachen für die Datenaufbereitung, die Datenanalyse und die Implementierung von KI-Modellen
Torsten Nahm | Deutsche Kreditbank AG
12:30 Mittagspause
13:30 Modul 4:    
Data Science in der Praxis – mit Anwendungsbeispielen
Torsten Nahm | Deutsche Kreditbank AG
14:45 Kaffeepause
15:00 

Anwendung 1:
Kundenclustering und Marketing: Methoden und Umsetzung

Praxis: Hands-on mit Trainingsdaten auf Microsoft Azure (Zugang wird bereitgestellt)

Methoden: Clustering und Dimensionsreduktion

Torsten Nahm | Dr. Georg Fuchs
17:00 Ende des ersten Tages
  
Mittwoch, 23. November 2022, 09:00 bis 17:00 Uhr
09:00Fresh-up und Fragen
09:30

Anwendung 2:
Bonitätsbeurteilung: Methoden und Umsetzung

Praxis: Hands-on mit Trainingsdaten auf Microsoft Azure (Zugang wird bereitgestellt)

Methoden: Clustering und Dimensionsreduktion

Torsten Nahm | Dr. Georg Fuchs

 Zwischendurch 15 min Kaffeepause
12:00Mittagspause
13:00

Anwendung 3: 
Backend-Automatisierung: Methoden und Umsetzung

Praxis: Hands-on mit Trainingsdaten auf Microsoft Azure (Zugang wird bereitgestellt)

Methoden: Natural Language Processing (NLP), Sentiment Analysis

Torsten Nahm | Dr. Georg Fuchs
14:15Kaffeepause
14:30Modul 5:
Rahmenbedingungen, Herausforderungen und Umgang mit Datenschutz und ethischen Aspekten

Dr. Rene Meis | Landesbeauftragte für Datenschutz und Informationsfreiheit NRW

Anna Schmitz | Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS

17:00 Ende des zweiten Tages
  
Donnerstag, 24. November 2022, 09:00 bis 15:00 Uhr
09:00Modul 6:
Praxistaugliche Umsetzung von KI
N. N. 
11:00Kaffeepause
11:15Fresh-up und Fragen, Zusammenfassung und Vorbereitung auf die PrüfungTorsten Nahm | Dr. Georg Fuchs
12:00Mittagspause 
13:00 Workshop:
Konzeption von Anwendungen auf Basis von Data Science unter Berücksichtigung des Erlernten
Torsten Nahm | Dr. Georg Fuchs
14:30Ergebnisse aus den Workshops und Diskussion
15:00 Verabschiedung
  
Freitag, 25. November 2022, 08:00 bis 17:00 Uhr (Online)
 Prüfung (Multiple Choice)

ReferentInnen

  • Torsten Nahm

    leitet das Kompetenzzentrum für Data Science bei der DKB. Dort werden in Zusammenarbeit mit unterschiedlichen Bereichen der Bank konkrete Use Cases im Bereich Data Science und Künstliche Intelligenz entwickelt und zur Produktion geführt. Herr Nahm hat in Bonn Mathematik studiert und seitdem bei verschiedenen Banken und Beratungen gearbeitet, wo er Data Science angewendet hat, u. a. um Prozesse zu  automatisieren, das Marketing zu personalisieren und Mehrwerte für die Kunden zu schaffen.

  • Dr. Georg Fuchs

    leitet das Geschäftsfeld Big Data Analytics & Intelligence am Fraunhofer IAIS. Als Partner in jeder Entwicklungsphase vertrauenswürdiger und nachhaltiger Strategien und Lösungen der KI – unter anderem in den Bereichen Versicherungen und Finanzen – sind Beratung, Big-Data-Architekturen, innovative Use Cases, vertrauenswürdige KI-Lösungen und -Services sowie die Qualifizierung von Personal die Themen von Dr. Fuchs und seinem Team. Sein persönlicher Schwerpunkt ist das Forschungsgebiet der visuellen Analyse raumzeitlicher Daten zur Planungs- und Entscheidungsunterstützung. Dr. Fuchs ist Autor von mehr als 60 Artikeln in wissenschaftlichen Zeitschriften, Konferenzbeiträgen, Fachartikeln und Buchbeiträgen.

  • Dr. Rene Meis

    ist Referent im Referat Technik der Landesbeauftragten für Datenschutz und Informationsfreiheit Nordrhein-Westfalen. Dort ist er unter anderem für die Bewertung der technischen und organisatorischen Ausgestaltung von Datenverarbeitungen und die Bearbeitung von Datenpannenmeldungen zuständig. Weiterhin ist er Mitglied der Taskforce „Künstliche Intelligenz“ der Konferenz der unabhängigen Datenschutzaufsichtsbehörden des Bundes und der Länder und war an der Veröffentlichung der Konferenz zum Thema KI beteiligt. Dr. Meis hat in Münster Informatik studiert. Anschließend war er an der Universität Duisburg-Essen in der Lehre tätig und hat dort zum Thema Privacy Engineering promoviert.

  • Anna Schmitz

    ist Data Scientist am Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse und Informationssysteme, wo sie zu Vertrauenswürdiger KI forscht. In ihren aktuellen Projekten erarbeitet sie systematische Herangehensweisen zur Risikobewertung und Prüfung von KI-Systemen, die in ersten KI-Pilotprüfungen Anwendung finden. Neben der Beratung von Unternehmen und Behörden zu diesen Themen ist sie ferner als Dozentin für Schulungen zu Vertrauenswürdiger KI tätig. Frau Schmitz studierte Mathematik in Köln und Cambridge und ist Alumna der Studienstiftung des deutschen Volkes.

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