Data Science hat sich als multidisziplinäres Feld entwickelt, das darauf abzielt, aus Daten Werte zu schaffen. Dieser Kurs beginnt mit einem Überblick über Data Science und verwandte Felder und definiert darüber hinaus Datentypen und -quellen. Der Einsatz datengesteuerter Methoden ist für Unternehmen unerlässlich geworden, und dieser Kurs zeigt auf, wie datengesteuerte Ansätze in einen Unternehmenskontext integriert und wie operative Entscheidungen mit datengesteuerten Methoden getroffen werden können. Schließlich hebt dieser Kurs die Bedeutungen von Statistik und des Maschinellen Lernens im Bereich der Data Science hervor und gibt einen Überblick über relevante Methoden und Ansätze.

1. Einführung in Data Science
   1. Definition des Begriffs "Data Science"
   2. Data Science und verwandte Bereiche
   3. Datenwissenschaftliche Aktivitäten
2. Daten
   1. Datentypen und Datenquellen
   2. Die 5Vs der Daten
   3. Datenkuratierung und Datenqualität
   4. Datentechnik
3. Data Science in der Wirtschaft
   1. Identifikation von Anwendungsfällen
   2. Leistungsbewertung
   3. Datengesteuerte operative Entscheidungen
   4. Kognitive Verzerrungen
4. Statistik
   1. Bedeutung der Statistik für Data Science
   2. Wichtige statistische Konzepte
5. Maschinelles Lernen
   1. Die Rolle des Maschinellen Lernens in Data Science
   2. Überblick über Ansätze des Maschinellen Lernens

Der Kurs „Finanzmanagement“ behandelt wichtige Finanzierungsinstrumente vor dem Hintergrund typischer Lebenszyklusphasen von Unternehmen. Gründung, Wachstum oder Reifephase von Unternehmen führen zu völlig unterschiedlichen Finanzierungsproblemen und Anforderungen an die Finanzierung. In Abhängigkeit von der Lebenszyklusphase eines Unternehmens variieren zugleich auch die den Unternehmen zur Verfügung stehenden Finanzierungsinstrumente wesentlich. Der Kurs stellt die in der Praxis vorherrschenden Finanzierungsformen in den verschiedenen Phasen vertieft und anhand von Praxisbeispielen dar. Behandelt werden langfristige Finanzierungsformen wie bspw. Venture Capital, Private Equity, IPO, Kreditfinanzierung oder Hybridinstrumente wie Convertible Bonds. Daneben wird das Working Capital Management als eine wichtige Form des kurzfristig wirkenden Finanzmanagements behandelt.

1. Finanzierung und Lebenszyklus von Unternehmen
   1. Lebenszyklen und Investitionsphasen eines Unternehmens
   2. Kapitalbedarf und Finanzierungsmöglichkeiten der einzelnen Phasen
2. Eigenkapitalorientierte Instrumente der Unternehmensfinanzierung
   1. Eigenkapitalfinanzierungen nicht börsennotierter Unternehmen
   2. Venturecapital und Private Equity
   3. Börsengang und Seasoned Equity Offerings
3. Fremdkapitalorientierte Instrumente der Unternehmensfinanzierung
   1. Grundlagen zum Fremdkapital
   2. Kreditfinanzierung
   3. Unternehmensanleihen
   4. Leasing und Asset Backed Securities
4. Hybride Instrumente der Unternehmensfinanzierung
   1. Mezzaninekapital
   2. Wandelschuldverschreibungen
5. Spezifische Finanzierungssituationen im Lebenszyklus
   1. Mergers & Acquisitions (M&A) und Buy-outs
   2. Turnaround und Restrukturierung
6. Kursfristiges Finanzmanagement durch Liquiditätssteuerung
   1. Cash Management
   2. Working Capital Management

Dieser Kurs vermittelt den Teilnehmenden ein grundlegendes Verständnis der Programmiersprache Python. Nach einer einleitenden Darstellung der Bedeutung von Python für datenwissenschaftliche Programmieraufgaben werden die Studenten mit grundlegenden Programmierkonzepten wie Variablen, Datentypen und Anweisungen vertraut gemacht. Darauf aufbauend wird der wichtige Begriff einer Funktion erläutert und Fehler, Ausnahmebehandlung und Protokollierung erklärt. Der Kurs schließt mit einem Überblick über die am weitesten verbreiteten Bibliothekspakete für Data Science ab.

1. Einführung
   1. Warum Python?
   2. Beschaffung und Installation von Python
   3. Der Python-Interpreter, IPython und Jupyter
2. Variablen und Datentypen
   1. Variablen und Wertzuweisung
   2. Zahlen
   3. Strings
   4. Sammlungen
   5. Dateien
3. Erklärungen
   1. Zuweisung, Ausdrücke und Druck
   2. Bedingte Anweisungen
   3. Schleifen
   4. Iteratoren und Verständnisse
4. Funktionen
   1. Funktionserklärung
   2. Umfang
   3. Argumente
5. Fehler und Ausnahmen
   1. Fehler
   2. Behandlung von Ausnahmen
   3. Protokolle
6. Module und Pakete
   1. Verwendung
   2. Namensräume
   3. Dokumentation
   4. Populäre Datenwissenschaftspakete

Python ist die mit Abstand am meisten verwendete Programmiersprache in der Industrie und Forschung. Im Bereich Finance stellt die quantitative Analyse einer Aktie den ersten Schritt für viele Investitionsentscheidungen dar. Schwerpunkt in diesem Kurs ist die Anwendung grundlegender Python Programmierung im Rahmen einer quantitativen Aktienanalyse.

• In diesem Kurs erfolgt eine quantitative Analyse einer an einer Börse gelisteten Aktie (z.B. Apple). Die Analyse erfolgt in einem interaktiven Jupyter-Notebook. Mithilfe einer API (z.B. Nasdaq Data Link) werden Kurs- und Renditezeitreihen für die ausgewählte Aktie geladen und mithilfe der Pakete pandas und NumPy aufbereitet und analysiert. Grundlegende Kennzahlenberechnungen zu Rendite und Risiko der Aktie werden dargestellt und Kurszeitreihen sowie Kennzahlen mittels geeigneter Verfahren visualisiert.

Banken und Versicherungsunternehmen sind seit jeher die klassischen Anbieter von Finanzprodukten. Aufgrund ihrer Rolle als Finanzintermediäre und der damit einhergehenden Aufgaben und Verantwortlichkeiten kommt ihnen somit sowohl einzel- als auch gesamtwirtschaftlich eine große Bedeutung für Privatpersonen und Unternehmen zu. Trotz zahlreicher Gemeinsamkeiten von Banken und Versicherungsunternehmen, gibt es jedoch auch einige branchentypische Besonderheiten. Ein Blick in die deutsche Bankenlandschaft zeigt beispielsweise eine klare Trennung von Universal- und Spezialbanken auf der einen Seite sowie eine herausragende Bedeutung von Bankenverbänden und Zentralbanken auf der anderen Seite, wobei im Alltag der Bankkunden vor allem die Universalbanken mit ihren Geschäftsfeldern und Leistungen von Relevanz sind. Hierbei sind insbesondere das Einlagengeschäft, das Kreditgeschäft, der Zahlungsverkehr sowie zunehmend auch das Wertpapiergeschäft von Bedeutung. Die Versicherungsbranche ist hingegen durch eine Unterscheidung zwischen Sozialversicherungen und Individualversicherungen gekennzeichnet, wobei Letztere nochmals in Erst- und Rückversicherungen unterschieden werden können. Aus Sicht der Versicherungsnehmer sind dabei vor allem die Sozialversicherung sowie die Individualversicherung in Form der Erstversicherung von Relevanz, wobei sich gerade die Produktion und der Absatz von Erstversicherungen durch einige branchenspezifischen Besonderheiten auszeichnen.

1. Banken in der modernen Marktwirtschaft
   1. Banken als Finanzintermediäre
   2. Bankbetriebliche Transformationsfunktionen
   3. System der bankbetrieblichen Risiken
2. Die Struktur der deutschen Bankenbranche
   1. Universalbanken
   2. Spezialbanken
   3. Bankenverbände
   4. Zentralbanken
3. Ausgewählte Bankgeschäfte
   1. Einlagengeschäft
   2. Kreditgeschäft
   3. Wertpapiergeschäft
   4. Zahlungsverkehr
4. Grundlagen der Versicherung
   1. Wesen und Aufgabe von Versicherungen
   2. Sozialversicherung
   3. Individualversicherung
   4. Risiko als zentrales Element im Versicherungsgeschäft
5. Struktur der deutschen Versicherungswirtschaft
   1. Personen- und Sachversicherungen
   2. Einzel- und gesamtwirtschaftliche Bedeutung von Versicherungen
6. Produktion und Absatz von Versicherungen
   1. Besonderheiten der Versicherungsproduktion
   2. Besonderheiten beim Absatz von Versicherungen
7. Aktuelle Herausforderungen für Banken und Versicherungsunternehmen
   1. Demografischer Wandel
   2. Niedrigzinsumfeld
   3. Digitalisierung
   4. Nachhaltigkeit

Nachhaltigkeit und nachhaltige Innovation werden von Politik und Gesellschaft gefordert. Dies hat wiederum direkte und indirekte Auswirkungen auf das Finanzwesen. In diesem Kurs werden die Grundlagen zu Nachhaltigkeit und nachhaltiger Innovation vermittelt. Dies umfasst sowohl die Rolle des Klimawandels, nachhaltige Investments und finanzielle Inklusion als auch die Regulierung, das Reporting, und die Messung von Nachhaltigkeit. Darüber hinaus wird ein besonderes Augenmerk auf die Rolle von FinTechs gelegt.

1. Nachhaltigkeit und Innovation im Finanzwesen
   1. Begriff und Gegenstand
   2. Corporate Social Responsibility (CSR) und nachhaltige Innovation
   3. Ziele für nachhaltige Entwicklung der Vereinten Nationen (SDG)
   4. Rolle des Finanzwesens bei der Erreichung der SDG Ziele
2. Klimawandel
   1. Klimarisiken und die Bewertung von Finanzprodukten
   2. Klimarisiken und die Bewertung von Immobilien
   3. Hedging von Klimarisiken
   4. Klimarisiken und Versicherung
3. Nachhaltige Investments
   1. Investment in nachhaltige Finanzprodukte
   2. Investment in nachhaltige Unternehmen
4. Transparenz und Regulierung
   1. Reporting und Nachhaltigkeitsdaten
   2. CSR Ratings, Scores und Indizes
   3. Nachhaltiges Finanzwesen in der Europäischen Union und Europäischer Grüner Deal
5. FinTechs und finanzielle Inklusion
   1. Zugang und Versorgung mit Finanzdienstleistungen
   2. Digitale Geschäftsmodelle
   3. Entwicklungsländer
6. Nachhaltigkeit, FinTechs und Ethik der künstlichen Intelligenz
   1. Nachhaltigkeit und FinTechs
   2. Disruption und Transformation durch künstliche Intelligenz
   3. Chancen und Risiken
   4. Ethische Herausforderungen

Das Finanzwesen befindet sich in einem strukturellen Umbruch, der durch die Konkurrenz neuer Anbieter und Dienstleistungen bestimmt wird. In diesem Kurs wird aufgezeigt, wie technologischer Fortschritt und seit Jahren unveränderte Kosten der Finanzintermediation durch traditionelle Anbieter zu der Entwicklung von FinTechs geführt haben. Das traditionelle Finanzwesen unterliegt mit der Digitalisierung einem kontinuierlichen Transformationsprozess. Das Digitalisierungspotential und die Disruption der Kernbereiche des Finanzwesens werden diskutiert. Ebenso Gegenstand dieses Kurses ist der Einfluss neuer Geschäftsmodelle auf den Zugang und die Versorgung mit Finanzdienstleistungen sowie Implikationen für die Marktstruktur und Regulierung des Finanzsektors.

1. Digitalisierung im Finanzwesen
   1. Begriff und Gegenstand
   2. Technologische Entwicklung
   3. Kosten der Finanzintermediation
   4. Traditionelle Finanzdienstleister und FinTechs
2. Finanzintermediation
   1. Informationsasymmetrien
   2. Transaktionskosten
3. Digitalisierung und Transformationsprozess
   1. Technologien
   2. Digitalstrategie
   3. Veränderungsmanagement
4. Kernbereiche des Finanzwesens, Digitalisierungspotential und Disruption
   1. Kredit-, Einlagen- und Emissionsgeschäft
   2. Zahlungsverkehr, Clearing und Settlement Services
   3. Investmentgeschäft
   4. Versicherung
   5. Schnittstellen- und Prozessunterstützung
5. Neue Geschäftsmodelle und Versorgung mit Finanzdienstleistungen
   1. Alternativen zu traditionellen Dienstleistungen
   2. Neue Dienstleistungen
   3. Zugang und Versorgung mit Finanzdienstleistungen
6. Implikationen für Marktstruktur und Regulierung
   1. Markteintritt
   2. Skalen- und Verbundeffekte
   3. Einfluss auf Anbieter von Finanzdienstleistungen
   4. Einfluss auf Komposition, Konkurrenz und Konzentration des Finanzsektors

Gegenstand des Kurses sind konkrete Fragestellungen aus dem Alltag von Banken und Versicherungsunternehmen. Sie sollen von den Studierenden praxisorientiert aufbereitet und mit Inhalten belegt werden. Auf Basis eines konkreten Themas aus diesem Bereich wird ein Projekt durchgeführt und eine Prüfung absolviert, in der die Studierenden den Fortgang des Projektes von der Projektdefinition bis zum Projektabschluss dokumentieren und präsentieren.

• Banken und Versicherungsunternehmen sind die etablierten Anbieter von Finanzprodukten. Aufgrund ihrer Geschäftsfelder und Produkte kommt beiden Branchen eine große volkswirtschaftliche Bedeutung zu. Wenngleich beiden Branchen nachgesagt wird, eher traditionell und beständig zu sein, so sind sie dennoch – aufgrund zahlreicher äußerer Einflüsse – einem stetigen Wandel unterworfen. Mögliche Inhalte dieses Kurses sind daher:
  • Vom Multikanal- zum Omnikanalansatz in Banken bzw. Versicherungsunternehmen
  • Digitale Produktinnovationen in Banken bzw. Versicherungsunternehmen
  • Moderne Kundenansprachekonzepte in Banken bzw. Versicherungsunternehmen
  • Auswirkungen der Regulatorik auf das Zinsergebnis von Banken bzw. Versicherungsunternehmen
  • Die Implementierung von Nachhaltigkeit in das Geschäftsmodell bzw. die Produkte von Banken bzw. Versicherungsunternehmen
• Das gewählte Thema wird in einem Projekt eigenständig konzipiert und durchgeführt, sodass der Transfer von erworbenem Fachwissen in die Unternehmenspraxis im Vordergrund steht. Die Studierenden dokumentieren den Fortgang des Projekts von der Projektdefinition, der Projektplanung und -durchführung bis hin zum Projektabschluss. Neben der inhaltlichen Ausgestaltung der gewählten Fragestellung steht vor allem im Vordergrund, inwieweit die Thematik verstanden und anschaulich dargestellt wurde und ob die Ergebnisse in der Praxis Anwendung finden können.