Seit 2018 machen wir Machine Learning zugänglich
Wir verbinden Menschen weltweit mit Expertenwissen über finanzielles Modellieren durch interaktive Webinare und praktische Lernformate
Warum wir das machen
Komplexe Finanzmodelle verstehen zu lernen war früher nur wenigen vorbehalten. Entweder hatte man Zugang zu teuren Kursen vor Ort oder musste sich mühsam alles selbst beibringen.
Wir glauben, dass jeder die Möglichkeit haben sollte, Machine Learning im Finanzbereich zu verstehen, ohne dafür den eigenen Alltag komplett umkrempeln zu müssen. Deshalb haben wir eine Plattform geschaffen, auf der Experten ihr Wissen in verständlichen Webinaren teilen und Teilnehmer direkt Fragen stellen können.
Seit unserem Start arbeiten wir mit Fachleuten zusammen, die tatsächlich im Feld tätig sind. Keine theoretischen Vorträge, sondern echte Einblicke aus der Praxis mit konkreten Beispielen, die man direkt umsetzen kann.
Was uns wichtig ist
Direkter Austausch
In unseren Live-Webinaren kann man sofort nachfragen, wenn etwas unklar ist. Keine aufgezeichneten Videos, bei denen man allein vor dem Bildschirm sitzt und nicht weiterkommt.
Praktische Relevanz
Alle Themen kommen aus realen Projekten. Wir zeigen, wie man Machine-Learning-Modelle tatsächlich auf Finanzdaten anwendet, nicht nur wie die Theorie funktioniert.
Flexible Teilnahme
Man kann von überall teilnehmen und die Termine passen sich verschiedenen Zeitzonen an. Berufstätige können abends dazustoßen, ohne extra freinehmen zu müssen.
Wie wir arbeiten
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Kleine Gruppen
Maximal 25 Teilnehmer pro Webinar, damit jeder zu Wort kommt und der Experte wirklich auf individuelle Fragen eingehen kann.
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Aufbauende Module
Die Inhalte bauen logisch aufeinander auf. Man startet mit Grundlagen und arbeitet sich zu komplexeren Anwendungen vor, ohne dass Lücken entstehen.
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Praxisbeispiele
Jede Session beinhaltet konkrete Fallstudien aus echten Finanzprojekten. Man sieht, wie Modelle entwickelt, getestet und verbessert werden.
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Nachbereitungsmaterial
Nach jedem Webinar gibt es Zugang zu Code-Beispielen, Datensätzen und kurzen Zusammenfassungen, damit man das Gelernte selbst ausprobieren kann.