Die beiden Themen Blockchain und Analytics werden jeweils an 2.5 Tagen behandelt. Die Teilnehmenden k\u00f6nnen dabei entscheiden, nur einen einzelnen Block, resp. ein einzelnes Thema zu besuchen (2.5 Tage) oder der ganzen Woche und beiden Themen beizuwohnen (5 Tage). Dabei werden folgende Inhalte behandelt<\/p>\n\n\n\n
1) Blockchain<\/strong><\/p>\n\n\n\n Zu Beginn der Woche erhalten die Teilnehmenden eine Einf\u00fchrung in die Blockchain-Technologie. Dabei wird die evolution\u00e4re Entwicklung von Bitcoin zu Ethereum, Hyperledger und den Meta-Chains Polkadot und Cosmos aufgezeigt und die Grundidee hinter dieser neuartigen Technologie erkl\u00e4rt. Die Studierenden werden hierbei systematisch in die Komponenten und Prinzipien der neuesten Blockchain-Generationen eingef\u00fchrt. Dazu geh\u00f6ren unter anderem folgende Elemente:<\/p>\n\n\n\n Anschliessend werden verschiedene Anwendungsm\u00f6glichkeiten der Blockchain-Technologie in den Bereichen Asset Tracking, Zahlungsverkehr, Clearing und Settlement, Rohstoff-Handel und Digital Identity, aber auch in der Industrie und im PR-Bereich aufgezeigt. Die Studierenden lernen hierbei Beispiele der besten Blockbuster-Applikationen kennen und vertiefen ihr Wissen \u00fcber die Eigenschaften unterschiedlicher Blockchains wie Ethereum, Hyperledger, Ripple oder Z-Cash. F\u00fcr einen praktischen Zugang zum Thema kommen die Werkzeuge zur Sprache, welche f\u00fcr eine Interaktion mit der Blockchain n\u00f6tig sind: Kryptow\u00e4hrungsb\u00f6rsen, Soft- und Hard-Wallets (Gef\u00e4sse zur Aufbewahrung von Blockchain-Assets), sowie die besten Blockchain-f\u00e4higen Browser.<\/p>\n\n\n\n Nach Abschluss des Theorie-Blocks programmieren die Teilnehmenden unter Anleitung eine Ethereum-Applikation inklusive eines Smart Contracts selber und vertiefen damit das Gelernte. Hierf\u00fcr wird zuerst die Smart-Contract Programmiersprache \u201eSolidity\u201c vorgestellt und ihre Besonderheiten erl\u00e4utert. Tools wie Truffle (Testumgebung f\u00fcr Smart Contracts) und MIST (Interaktion mit Smart Contracts) werden eingesetzt und dem Teilnehmenden der Start in die Blockchain-Welt erleichtert.<\/p>\n\n\n\n 2) Analytics<\/strong><\/p>\n\n\n\n Der Bereich Data Analytics hat im Rahmen der Digitalisierung im Bankenbereich (noch) nicht die Bedeutung, die er eigentlich haben k\u00f6nnte. Der Umgang mit Daten ist aber ein zentrales Element einer Digitalisierungs-Strategie. Banken verf\u00fcgen traditionell \u00fcber viele Daten und mit der fortschreitenden Digitalisierung wachsen die Datenmengen und auch die Auswertungsm\u00f6glichkeiten weiter. Die Frage ist nun vor allem auch, wie Banken diese Daten f\u00fcr eine individuellere Kundenansprache nutzen und damit indirekt auch monetarisieren k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n In einem ersten Block werden die Grundlagen f\u00fcr Verfahren und Techniken zur Analyse von Daten behandelt. Dies beinhaltet u.a. die folgenden Punkte:<\/p>\n\n\n\n Zentral ist auch hier die Anwendung von Analytics. Es werden grundlegende und weit verbreitete Analytics Techniken und Machine Learning Methoden eingef\u00fchrt. Dabei handelt es sich um die Themen Clustering, Regression und Classification. Typische Anwendungen dieser Methoden beinhalten insbesondere die Marktsegmentierung, die Customer Value Sch\u00e4tzung sowie die Churn-Analyse (Kundenverlust). Die Methoden werden anhand von exemplarischen Daten praxisnah vorgestellt und ge\u00fcbt. Anhand konkreter Case Studies wenden die Teilnehmenden ihre gelernten Kenntnisse an. Geleitet vom Dozenten entwickeln die Teilnehmenden in einer Gruppenarbeit eine L\u00f6sung f\u00fcr einen Business Case. Zus\u00e4tzlich gibt ein(e) Vertreter(in) von einem Schweizer Unternehmen, welches aktiv im Bereich Data Analytics im Finanzsektor unterwegs ist, Erfahrungen und Erkenntnisse weiter.<\/p>\n\n\n\n Facts<\/strong><\/p>\n\n\n\n