Quantitative Finance and Data Science
Warum "Quantitative Finance and Data Science" studieren?
Sie finden es spannend,
- Cyber-Attacken zu modellieren oder Tesla-Aktien zu prognostizieren?
- im Risikomanagement einer Bank oder im Aktuariat eines Versicherers zu arbeiten?
- in einem InsurTech Telematik-Tarife zu bepreisen oder mit Twitter-Daten Anlagestrategien in einem FinTech zu entwickeln?
Dann entscheiden Sie sich für den Master "Quantitative Finance an Data Science" an der HTW Berlin.
![Bär und Bulle © iStock.com - peterschreiber.media Bär und Bulle](https://quantitative-finance-data-science.htw-berlin.de/files/Stg/_tmp_/a/4/csm_Boerse-iStock-1252292286-peterschreiber.media_31bc574adc.jpg)
Warum den Master an der HTW Berlin machen?
Der Master-Studiengang "Quantitative Finance an Data Science" an der HTW Berlin
- vermittelt Fachkenntnisse in quantitativen Methoden, Regulatorik, zu Bewertungsmethoden von Finanzinstrumenten, Risikomodellen, Rentabilitäts-, Liquiditäts- und Risikopolitik.
- vertieft die Kenntnisse in der mathematisch-orientierten Programmiersprache R. Themen aus den Seminaren setzen Sie in den Übungen in R um. Der Studiengang hat Zugriff auf reale Finanzdaten von Bloomberg und Thomson Reuters.
- zeigt Ihnen Methoden des maschinellen Lernens für Finanz- und Risikomanagement-Anwendungen.
- vermittelt Ihnen das Wissen, mathematische Lösungen für Fragen nach einem optimalen Portfolio, der Berechnung von Kreditausfällen, der Modellierung von Schadenzahlen auch unter Berücksichtigung von Extremereignissen zu finden — um nur einige Beispiele zu nennen.
![](https://quantitative-finance-data-science.htw-berlin.de/files/Presse/_tmp_/a/0/csm_HTW-Imagefotos-DSC215930-HTW_Berlin-Alexander_Rentsch_f9554fe685.jpg)
Studieninhalte
- Pflichtmodule: Stochastische Prozesse, DataScience in Finance and Insurance, Quantitatives Risikomanagement, Zeitreihenanalyse, Finanzmärkte und Regulierung, Stochastik der Finanzmärkte, Advanced Statistical Learning
- Fachspezifische Wahlpflichtmodule aus den Bereichen
- Actuarial Science
- Mathematical Finance and Risk Management
- Allgemeinwissenschaftliche Ergänzungsmodule (z.B. Fremdsprachen)
![Laptop, im Vordergrund digitale Diagramme © iStock.com - NicoElNino Laptop, im Vordergrund digitale Diagramme](https://quantitative-finance-data-science.htw-berlin.de/files/Stg/_tmp_/7/d/csm_analyst-working-with-business-analytics-and-data-management-system-on-picture-id1286642964_1110cd3ec7.jpg)
Praxisnähe
- Starker Anwendungsbezug: Theoretisches Wissen wird anhand von Praxisbeispielen vermittelt - anders als bei einem reinen Mathematikstudium. Der Schwerpunkt liegt auf Banken und Versicherungen.
- Anerkennung von Studiengangsmodulen für die Ausbildung zum Aktuar DAV
- Kooperationen mit Praxispartnern, z.B. mit Deloitte Deutschland, der Eurex (mit der Möglichkeit einer Zusatzqualifikation), dem Berliner Börsenkreis, der Deutschen Gesellschaft für Versicherungs- und Finanzmathematik (DGVFM), der Deutschen Aktuarvereinigung (DAV)
- Vorträge von externen Fachleuten geben einen Einblick in die Praxis
- Übungen in kleinen Gruppen
- Lehrende kommen aus der Praxis
![Finanzbezirk London bei Einbruch der Dunkelheit © iStock.com - conceptualmotion Finanzbezirk London bei Einbruch der Dunkelheit](https://quantitative-finance-data-science.htw-berlin.de/files/Stg/_tmp_/7/f/csm_Karriere-iStock-1139094055_08b4ed9e0d.jpg)