Data Science gewinnt mit der Digitalisierung laufend an Bedeutung. Interesse an Finanzen und der Arbeit mit Daten genügen, um sich in diesem Bereich fortzubilden, sagen Absolventen des CFDS-Lehrgang von AZEK.

Von Marianne Bonato, Mitglied der Geschäftsleitung AZEK und Ganesh Venkateshwaran, CFDS, Banque Pictet

Mit der zunehmenden Digitalisierung sind riesige Datenmengen in immer höherer Granularität verfügbar. Experten in Data Science, welche Daten gezielt und clever zu nutzen wissen, sind der Konkurrenz einen Schritt voraus.

Im Finanzbereich wird Data Science beispielsweise zur Beurteilung von Unternehmen, Finanzinstrumenten, Portfolios und für Sentiment-Analysen eingesetzt.

Kompetenz in Data Science gefragt

In jüngster Zeit sind vor allem im akademischen Umfeld einige neue Ausbildungen in Data Science entstanden. Nur ein kleiner Teil davon ist jedoch auf Praktiker ausgerichtet. Die AZEK bietet deshalb seit 2019 den Lehrgang zum Financial Data Scientist an.

Im Verlauf von rund neun Monaten eignen sich die Finanzfachleute das notwendige Know-how in Financial Data Science an. Der Kurs ist klar praxisorientiert. Nach der Vermittlung der theoretischen Grundlagen werden die erworbenen Kenntnisse im Rahmen der Projektarbeit praktisch angewendet.

Enormer Andrang

Der theoretische Teil behandelt Finanzstatistik, zeigt deren Grenzen auf und gibt Einblick in neue Ansätze. Zudem werden Machine und Deep Learning anhand konkreter Methoden wie der Text- und Bildanalyse vermittelt.

Mitte März 2020 startet bereits die dritte Durchführung. Erneut sind mehr als einen Monat vor Beginn beinahe alle Plätze gebucht. Die Absolventen des ersten Jahrgangs nahmen das Diplom im Dezember 2019 entgegen. So beurteilen sie den Lehrgang rückblickend.

Aus Informationen Signale ableiten

Aus Sicht des Absolventen Ganesh Venkateshwaran zeichnet sich der Lehrgang durch ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Theorie und Praxis aus. Die Projektarbeit ermögliche den Studierenden, das Thema aus praktischer Sicht anzugehen und das Wissen anhand einer konkreten Fragestellung zu vertiefen.

Seine Arbeit befasste sich mit Kundenabgängen respektive damit, wie aus diesen Informationen Signale abgeleitet werden können, die zur Erhaltung der Kundenbeziehung eingesetzt werden können.

Die notwendigen Werkzeuge in der Hand

Um dieses Ziel zu erreichen hat er Daten aus verschiedenen Datenquellen extrahiert und bereinigt. Aus diesem Datensatz hat er dann ein Prognosemodell entwickelt. «Die ersten Ergebnisse des Projekts sind ermutigend, es wird derzeit fortgesetzt und weiter analysiert», erklärt er.

«Man muss kein Computerexperte sein, um die Ausbildung erfolgreich abzuschliessen», sagt Venkateshwaran. Erforderlich sei jedoch das Interesse an Finanzen und der Arbeit mit Daten. Der Lehrgang gebe den Absolventen Werkzeuge in die Hand, um Finanz- und Datenanalyse auf eine neue Art und Weise anzugehen, ist er überzeugt.