Übersicht

Der Studiengang "Quantitative Finance and Data Science" an der HTW - Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin ist ein konsekutiver Master of Science, der in Vollzeit angeboten wird. Das Studium umfasst eine Regelstudienzeit von drei Semestern und findet am Standort Berlin statt. Es richtet sich an Studierende, die sich auf die Schnittstelle zwischen Finanzmathematik, Datenanalyse und Wirtschaft spezialisieren möchten. Die HTW Berlin ist eine staatliche Hochschule, die sich durch eine praktische Ausrichtung, anwendungsorientierte Forschung und enge Kooperationen mit Unternehmen in der Region auszeichnet.

Studieninhalte und Studienorganisation

Der Studiengang ist in drei Semester gegliedert und vermittelt vertiefte Kenntnisse in den Bereichen Quantitative Methoden, Finanzmathematik, Data Science und Wirtschaftsanalyse. Das Curriculum umfasst sowohl fachübergreifende Schlüsselkompetenzen wie Programmierung, Statistik und Modellierung als auch spezialisierte Module in Finanzwirtschaft, Risikomanagement, Machine Learning und Big Data Analytics. Das Studium wird vollständig auf Deutsch durchgeführt und beinhaltet Vorlesungen, Übungen sowie praktische Projektarbeiten.

Wichtige Inhalte:

• Quantitative Methoden
• Finanzmathematik
• Data Science
• Wirtschaftsanalyse
• Programmierung
• Statistik
• Modellierung
• Finanzwirtschaft
• Risikomanagement
• Machine Learning
• Big Data Analytics

Ein besonderer Fokus liegt auf der praxisorientierten Ausbildung, die durch Projektarbeiten, Fallstudien und ggf. Kooperationen mit Unternehmen ergänzt wird. Zudem bietet die Hochschule Möglichkeiten für Forschungsprojekte in den Bereichen Finanzdatenanalyse, algorithmisches Trading sowie die Entwicklung innovativer Lösungen im Bereich Data Science. Die Studienorganisation sieht eine enge Verzahnung von Theorie und Praxis vor, wobei die Lehrveranstaltungen an den Standorten der HTW Berlin stattfinden.

Berufliche Perspektiven

Absolventinnen und Absolventen verfügen über qualifizierte Kenntnisse in der quantitativen Finanzanalyse sowie in der Verarbeitung und Auswertung großer Datenmengen. Sie sind befähigt, in verschiedenen Berufsfeldern verantwortungsvolle Aufgaben zu übernehmen.

Typische Einsatzbereiche:

• Finanzbranche
• Risikomanagement
• Asset Management
• Quantitative Modellierung
• Algorithmic Trading
• Data Science in Banken, Versicherungen und Finanzdienstleistungsunternehmen
• Beratung und Forschungsinstitute