Business Modeling & Big Data Analytics
Intensivkurs - Business Modeling & Big Data Analytics
Themenspektrum des Intensivkurses sind ausgewählte Themen aus dem Bereich der Erstellung und Anwendung von Finanzmodellen (Financial oder Business Modeling)
Wichtige Fakten auf einen Blick
Dozent
Jörg Niemeyer, Partner, Financial Advisory, Deloitte GmbH
Termin
14. & 15. Februar 2020
Anmeldeschluss
2 Wochen vor Seminarbeginn
Kosten
290,00 Euro
Zielgruppe
Interessenten mit einer Affinität für softwaregestützte Modellierung
Seminarort
Graduate School Rhein-Neckar gGmbH, Ernst-Boehe-Str. 15, 67059 Ludwigshafen
Gruppengröße
max. 12 Teilnehmer
Inhalte
Inhaltliche Schwerpunkte bilden:
- Definition und Nutzen von Finanzmodellen
- Theoretische Betrachtung von Business Modeling
- Grundlagen der Unternehmensplanung
- Praxis Business Modeling mit wichtigen und erweiterte Excel-Formeln
- Modellbeispiele und Business-Anwendungen wie Finanzplanerstellung, Durchführung von Projektrechnungen, Erstellung von Projektplänen, Bewertung von Finanzinstrumenten etc.
- Gezielte Nutzung von Big-Data-Methoden (Datenanalyse)
- Decision Tree Analysis
- Prozess der anforderungsgerechten Modellerstellung und -anwendung
Qualifikationsziele
Die Studierenden erlernen effektive Methoden zur Erstellung von Analyse- und Entscheidungsmodellen auf Basis von Software-Programmen und Big-Data-Anwendungen. Sie eignen sich übergreifende Schlüsselkompetenzen an, mit denen sie zielgerichtet und systematisch Aufgaben bewältigen, für die keine vollständigen Datenbestände zur Verfügung stehen und eine eindeutige Lösung nicht zu bestimmen ist. Die TeilnehmerInnen erlernen, wie Schritt für Schritt professionell gestaltete Business Models erstellt werden, die tragfähige und Zweck dienliche Ergebnisse generieren.
Im Fokus steht die Fähigkeit, aus Gedankenmodellen und qualitativ gewonnenen Informationen ein funktions-fähiges IT-Modell mit Hilfe von Programmiertechniken zu erzeugen.
Lehr- und Lernmethoden
Vorlesung mit Übungen, ergänzt durch Selbststudium mit Ausarbeitungen zu vorgegebenen Programmieraufgaben. Mit praxisnahen finanzwirtschaftlichen Beispielen wird ein schnelles und interaktives Erlernen, sowohl der Inhalte wie der Umsetzung mit Methoden der mathematischen Modellierung erreicht.