Seit 2019 gestalten wir Finanzbildung neu

metrotoroosa entstand aus einer simplen Beobachtung. Traditionelle Finanzausbildungen behandeln maschinelles Lernen oft als Randthema. Dabei verändert Deep Learning gerade fundamental, wie Märkte analysiert und Risiken bewertet werden.

Wir haben das Curriculum umgedreht. Bei uns steht neuronales Netzwerkdesign im Zentrum, klassische Finanztheorie bildet den Kontext. Diese Herangehensweise fühlt sich anfangs ungewohnt an, macht aber Sinn sobald man sieht, wie moderne Handelsabteilungen tatsächlich arbeiten.

Praktische Anwendung von Deep Learning Modellen im Finanzbereich mit realen Datensätzen

Forschungsnahe Methodik mit Praxisfokus

Unser Gründungsteam kam ursprünglich aus der akademischen Forschung. Drei von uns haben an der TU München zu neuronalen Netzen geforscht, bevor wir in Finanzunternehmen wechselten. Diese Kombination prägt bis heute unseren Ansatz.

Statt fertiger Lösungen vermitteln wir das Handwerk. Teilnehmer lernen, Architekturen selbst zu entwickeln und für spezifische Finanzprobleme anzupassen. Das dauert länger als Standard-Kurse, führt aber zu deutlich tieferem Verständnis.

Echte Finanzdaten von Tag eins

Wir arbeiten mit historischen Handelsaufzeichnungen, Bilanzberichten und Markttiefen-Daten. Kein synthetischer Spielzeug-Datensatz. Das bedeutet auch: messy data, fehlende Werte, strukturelle Brüche durch Regulierungsänderungen.

Iterative Modellentwicklung

Projekte durchlaufen mehrere Überarbeitungszyklen. Ein erster Entwurf funktioniert selten zufriedenstellend. Wir zeigen, wie man systematisch Schwachstellen identifiziert und Architekturen schrittweise verbessert.

Kritische Auseinandersetzung mit Grenzen

Deep Learning ist kein Allheilmittel für Finanzprobleme. Wir diskutieren offen, wann traditionelle Verfahren überlegen sind und wo regulatorische Anforderungen komplex angepasste Modelle unpraktisch machen.

Praktische Anwendungen unserer Absolventen

Entwicklung und Training neuronaler Netze für Zeitreihenvorhersagen im Handelskontext

Analyse von Finanzdaten mittels Deep Learning Algorithmen und Visualisierung der Ergebnisse

Implementierung von Machine Learning Pipelines für automatisierte Risikoanalysen

87%

Wechsel in spezialisierte Rollen

Innerhalb von 18 Monaten nach Abschluss arbeiten viele Teilnehmer in Positionen mit Fokus auf quantitative Analyse oder Modellentwicklung.

340+

Absolventen seit 2019

Kleine Kursgrößen ermöglichen intensive Betreuung. Wir wachsen bewusst langsam, um Qualität zu halten.

4,7/5

Durchschnittliche Bewertung

Basierend auf anonymen Evaluationen von Teilnehmern sechs Monate nach Kursende, wenn die praktische Anwendbarkeit klarer wird.

Flexible Lernwege für verschiedene Bedürfnisse

Ob berufsbegleitend oder in Vollzeit – wir passen uns an individuelle Situationen an. Wichtiger als das Tempo ist die Gründlichkeit, mit der Konzepte verstanden werden.

Strukturiertes Lernen mit adaptiven Programmen und individueller Unterstützung für verschiedene Lerntypen

Verschiedene Formate

Abendkurse über 14 Monate – zweimal wöchentlich drei Stunden, ideal für Berufstätige

Intensivprogramm über 6 Monate – ganztägig, für konzentriertes Lernen zwischen Jobs

Modulares System – einzelne Themenblöcke buchbar für gezielte Vertiefung

Selbststudium mit Mentoring – für erfahrene Programmierer, die hauptsächlich Finanzkontext brauchen

Individuelle Lerngeschwindigkeit

Manche brauchen länger für mathematische Grundlagen, andere für Programmierung. Wir bieten zusätzliche Tutorien ohne Aufpreis an. Lieber drei Monate länger und solides Fundament als durchhetzen und Lücken schleppen.

Kontinuierliche Unterstützung

Nach Abschluss bleibt der Zugang zu unserer Community-Plattform bestehen. Alumni stellen dort regelmäßig Fragen zu konkreten Arbeitsproblemen. Diese gegenseitige Hilfe hat sich als wertvoll erwiesen.