Forschendes Lernen Data Science in Finance
Studierende der Wirtschaftswissenschaft lernen in einem neuen Modul den Umgang mit großen Datenmengen.
Im neuen Modul Data Science in Finance lernen Studierende der Wirtschaftswissenschaft, wie sie mithilfe der Programmiersprache Python große Datenmengen analysieren, auswerten und visualisieren können. Die Inhalte des Moduls, das Doktorand Doron Reichmann vom Lehrstuhl für Finanzierung und Kreditwirtschaft entwickelt hat, sind speziell auf die Anforderungen in der Wirtschaftswissenschaft und im späteren Berufsleben angepasst.
Von der Promotion zum Modul
„Als Student hatte ich selbst das Gefühl, dass Data Science mehr im Angebot sein sollte. Das wird im späteren Berufsleben gefordert und auch für die Wissenschaft ist es von Vorteil, wenn man eine Programmiersprache beherrscht“, sagt Reichmann. „Bei dem neuen Modul ist es gut gelungen, Wissenschaft und Praxis zu vereinen.“ Reichmann befasst sich in seiner Promotion mit den Themen Natural Language Processing und Machine Learning. In diesem Kontext entstand die Idee zum Modul Data Science in Finance. Außerdem konnte der Doktorand durch seinen Bruder, der im Bereich Anti-Financial Crime Modelling bei einer großen deutschen Bank arbeitet, das Modul um Einblicke in die Praxis erweitern.
Beispiele aus der Praxis
„Die Beispiele sind aus dem Berufsalltag. So können die Studierenden zum Beispiel lernen, wie man mit Machine Learning Kreditkartenbetrug aufdecken kann“, erklärt Reichmann. Data-Science-Kenntnisse helfen, die großen Datenmengen nach Auffälligkeiten zu durchsuchen. Ein Beispiel für eine Auffälligkeit wäre, wenn in regelmäßigen Abständen ähnliche Beträge abgebucht werden. „Es gibt viele Anwendungsmöglichkeiten für Data Science im Beruf, wie beispielsweise in der Beratung, im Supply Management oder eben im Bereich Anti-Financial Crime“, sagt der Wirtschaftswissenschafter.
Inhalte des Moduls
„Die Nachfrage war sehr groß. Aber wir haben die Teilnehmerzahl mit 15 Personen auch bewusst klein gehalten, um die Studierenden individuell betreuen zu können“, sagt Reichmann. Das Modul besteht aus Blockveranstaltungen mit einem theoretischen und einem praktischen Teil. Das Modul wurde wegen der Pandemie als Online-Veranstaltung durchgeführt. So haben die Teilnehmenden nach einer Einführung Aufgaben in kleineren Gruppen in Break-out Rooms bearbeitet. Zwischen den Blöcken gab es Hausaufgaben, um die Fähigkeiten weiter zu trainieren. „Programmiersprachen zu lernen ist so, wie eine Fremdsprache zu lernen. Man muss kontinuierlich Vokabeln lernen und es anwenden“, erklärt Reichmann. „Viele Studierende haben auch Extraaufgaben bearbeitet, weil sie begeistert waren und Spaß daran hatten. Am Anfang produziert man viele Errors, aber wenn es dann einmal läuft, ist das sehr motivierend.“
Ausblick
Weil die Rückmeldungen der Studierenden so gut waren und auch die Nachfrage nach dem Modul gegeben ist, wird es im Sommersemester 2022 wieder angeboten und verstetigt. Das Modul wurde durch das Universitätsprogramm Forschendes Lernen, Data Science, gefördert.
Das Modul ist Teil des neuen Masterstudiengangs Finance, Accounting, Audition, Controlling and Taxation (FAACT) der Fakultät für Wirtschaftswissenschaft und baut auf dem inhaltlichen Punkt Konzeption und Durchführung von Datenanalysen auf. Mehr zum Masterstudiengang FAACT finden Interessierte auf der Homepage.
