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Finanzanalyse Lernplattform Hintergrund

Finanzanalyse mit maschinellen Lernverfahren verstehen

Erlernen Sie überwachte Lernmethoden für die praktische Anwendung in der Finanzbranche durch strukturierte Kurse und praxisorientierte Übungen

Zugänglich für verschiedene technische Voraussetzungen

Die Plattform funktioniert mit unterschiedlichen Internetgeschwindigkeiten und Geräten. Sie können von überall lernen, wo Sie eine Verbindung haben.

Desktop und Laptop

Vollständige Funktionalität auf Windows, macOS und Linux-Systemen. Alle modernen Browser werden unterstützt, keine zusätzliche Software erforderlich.

Mobile Geräte

Optimierte Darstellung für Smartphones und Tablets. Lerninhalte passen sich automatisch an kleinere Bildschirme an, Übungen bleiben vollständig nutzbar.

Niedrige Bandbreite

Die Plattform lädt Inhalte progressiv und passt die Datenübertragung an. Videoqualität wird automatisch angepasst, Texte und Übungen laden zuerst.

Wer kann hier lernen

Verschiedene berufliche Hintergründe und Lernziele führen zu unterschiedlichen Herangehensweisen an die Kursinhalte

Finanzanalyst bei der Arbeit

Finanzanalysten mit Programmiergrundlagen

Sie arbeiten bereits mit Finanzdaten und kennen grundlegende Programmierkonzepte. Die Kurse zeigen Ihnen, wie Sie maschinelle Lernverfahren auf Ihre bestehenden Analysen anwenden. Sie lernen, Modelle für Prognosen zu trainieren und Ergebnisse zu interpretieren. Der Fokus liegt auf praktischen Anwendungen im Finanzsektor, nicht auf theoretischer Informatik.

Datenwissenschaftler analysiert Daten

Datenwissenschaftler ohne Finanzkontext

Sie beherrschen Machine Learning und statistische Methoden, haben aber wenig Erfahrung mit Finanzprodukten. Die Kurse vermitteln Ihnen die Besonderheiten von Finanzdaten, Zeitreihenanalyse und regulatorische Anforderungen. Sie erfahren, welche Modelle in der Praxis funktionieren und wo übliche ML-Ansätze scheitern.

Studierende beim Lernen

Studierende mit quantitativem Hintergrund

Sie studieren Wirtschaftswissenschaften, Mathematik oder Informatik und möchten praktische Fähigkeiten entwickeln. Die Kurse bieten konkrete Anwendungsbeispiele für theoretisches Wissen. Sie arbeiten mit realen Datensätzen und lernen Werkzeuge kennen, die in Unternehmen verwendet werden.

Plattformergebnisse seit 2024

1.847
Absolventen weltweit
23
Aktive Kurse
312
Praxisübungen
89%
Abschlussquote

Ressourcenbibliothek für eigenständiges Lernen

Alle Materialien bleiben nach Kursabschluss verfügbar. Sie können in Ihrem eigenen Tempo wiederholen und vertiefen.

Dokumentation und Codebeispiele

Jedes Thema enthält vollständig dokumentierten Code mit Erklärungen zu Entscheidungen und Implementierungsdetails. Sie können die Beispiele direkt in Ihre Projekte übernehmen und anpassen.

Wöchentlich aktualisiert
187 Codebeispiele

Datensätze und Modelle

Zugriff auf aufbereitete Finanzdatensätze und vortrainierte Modelle. Sie können diese direkt für Ihre Experimente verwenden oder als Ausgangspunkt für eigene Entwicklungen nehmen.

42 Datensätze
Sofort verwendbar

Videoaufzeichnungen und Präsentationen

Alle Kursvideos bleiben verfügbar und können beliebig oft angesehen werden. Zusätzlich stehen Folien und ergänzende Materialien zum Download bereit.

156 Stunden Video
Untertitel verfügbar

Diskussionsforum und Q&A-Archiv

Durchsuchen Sie Tausende bereits beantwortete Fragen. Die meisten technischen Probleme wurden bereits gelöst und dokumentiert. Neue Fragen werden innerhalb von 24 Stunden beantwortet.

4.983 Diskussionen
Aktive Community

Lernen durch praktische Anwendung

Die Plattform kombiniert theoretische Grundlagen mit direkter Anwendung. Sie arbeiten an konkreten Aufgaben und erhalten sofortiges Feedback zu Ihrer Lösung.

Übungsumgebung mit automatischer Bewertung

  • Schreiben Sie Code direkt im Browser ohne lokale Installation
  • Testen Sie Ihre Modelle gegen vordefinierte Benchmarks
  • Vergleichen Sie Ihre Ergebnisse mit anderen Teilnehmern
  • Erhalten Sie detaillierte Hinweise bei Fehlern
  • Speichern Sie verschiedene Lösungsansätze und vergleichen Sie diese
Kursprogramm ansehen
Übung: Zeitreihenprognose mit LSTM Code-Editor model = LSTM() model.train(data) Ergebnis RMSE: 0.0234 Benchmark: 0.0187 Hinweis Ihre Prognose weicht um 25% vom Benchmark ab. Prüfen Sie die Normalisierung der Daten.
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