Summer School 2023

COST FinAI Summer School 2023 “Data Science for Sustainable Finance and Economics”

Die Sommerschule richtet sich an Bachelor-, Master- oder Doktorandenstudenten, die sich für die Anwendung quantitativer Instrumente zur Lösung von Problemen im Bereich der grünen Energie, der dekarbonisierten Wirtschaft und der nachhaltigen Finanzen interessieren.Diese Sommerschule ist ein intensives Programm, in dem die Studierenden in die sich schnell verändernden Themen der Datenwissenschaft, der nachhaltigen Finanzen und der Wirtschaft eintauchen. Durch die Arbeit an einem gemeinsamen Projekt werden die Studierenden ihre vorhandenen Fähigkeiten erweitern und neue erlernen. Unterstützende Vorlesungen und Lehrmaterialien für das Selbststudium geben einen Überblick über die neuesten Ideen zu den Verbindungen zwischen Datenwissenschaft und nachhaltiger Finanzwirtschaft. Das Programm wird mit einem praktischen Projekt abgeschlossen, das von unseren Geschäftspartnern zur Verfügung gestellt wird.

Das Programm wird durch die COST-Aktion, Erasmus+ und eine von Innosuisse finanzierte Networking Event Series unterstützt.

Allgemeine Informationen über die Sommerschule

  • Wann: 28. August bis 1. September 2023
  • Wo: Berlin, Deutschland, HTW Berlin
  • Zertifizierung: 3 ECTS
  • Für wen: Bachelor-, Master- und PhD-Studierende- Kosten: keine Studiengebühren
  • Finanzierung: Reisestipendien für Incoming-Studenten sind verfügbar, bitte geben Sie in Ihrem Motivationsschreiben deutlich an, welche Mittel Sie benötigen
  • Gestaltung des Kurses:
    • Interdisziplinärer Ansatz
    • Mischung aus theoretischem Input, praktischer Anwendung und Fallstudienanalyse
    Die Studierenden werden in verschiedene internationale Teams von 4-6 Personen eingeteilt. Jedes Team wird eine Fallstudie mit einem realen Datensatz bearbeiten, der von unserem Industriepartner zur Verfügung gestellt wird und interdisziplinäre Fragen an der Schnittstelle von Datenwissenschaft, Energie, grüner Finanzwirtschaft, nachhaltiger Wirtschaft und quantitativen Methoden beinhaltet.

Voraussetzungen

  • Mindestens 5. Semester Bachelor in Data Science, Wirtschaft, Finanzen, Statistik, Mathematik oder einem verwandten Studiengang
  • Programmiererfahrung in den Programmiersprachen Python oder R ist wünschenswert
  • Gute Englischkenntnisse (zwischen B2 und C1).

Bewerbungsverfahren

Um sich für die Summer School zu bewerben, müssen die Studenten folgende Dokumente einreichen

  • einen Lebenslauf (max. 1 Seite) mit Angabe des Notendurchschnitts (GPA)
  • Ein Motivationsschreiben (max. 1 Seite), in dem sie kurz ihre persönliche Motivation für die Teilnahme an diesem Programm erläutern (warum es für sie relevant ist)

Bewerbung über das Anmeldeformular hier

Bewerbungszeitraum: 5. Juni: Öffnung der Bewerbung auf der Website,

16. Juli: Deadline - letzter Tag für die Bewerbung. 

Organisationskomitee

  • University of Applied Sciences for Engineering and Economics (HTW Berlin): Prof. N. Togobytska, Prof. C. Erlwein-Sayer, Dr. A. Petukhina, M. Phan
  • Prof. Dr. J.-A. Posth, Prof. Dr. P. Schwendner (Zurich University of Applied Sciences (ZHAW)
  • University othe Aegean: Prof. Dr. Nikolaos S. Thomaidis
  • University of Pavia: Prof. Dr. Alessandra Tanda
  • Berlin School of Economics and Law (HWR Berlin): Prof. N. Packham

Partner-Universitäten

  • University of Applied Sciences for Engineering and Economics (HTW Berlin)
  • Zurich University of Applied Sciences (ZHAW)
  • University othe Aegean
  • University of Pavia
  • Berlin School of Economics and Law (HWR Berlin):
  • The Bucharest University of Economic Studies - ASE Bucuresti

Anerkannte Industriepartner