Tools und Technologien

Strukturierte Vorlesungsnotizen, Rechercheauszüge und Projektspezifikationen mit Backlinks, Vorlagen und zeitlich versetztem Wiederholen erfassen, damit Ideen im Laufe der Zeit wachsen. Geräteübergreifend synchronisieren, PDFs und Tabellen einbetten und eine verlässliche Wissensbasis für Studium und Projekte pflegen. Tools: Notion, Obsidian, OneNote, Evernote, Apple Notes, Nimbus Note, Readwise Reader.

Ziele in Wochenpläne mit Prioritäten, Fristen, wiederkehrenden Aufgaben und Kanban-Boards übersetzen. Erinnerungen automatisieren, Referenzen anhängen und Ergebnisse tracken, um die Ausführung über Kurse, Forschung und Unternehmungen hinweg zu verbessern. Tools: Todoist, Trello, ClickUp, Asana, Things, Microsoft To Do, Notion Projects, Monday.com.

Begutachtete Artikel, Working Papers und Zitationen finden, um empirische Arbeiten und Literaturüberblicke zu fundieren. Autoren verfolgen, Suchen speichern und Zitationen sauber in den Referenzmanager exportieren. Tools: Google Scholar, JSTOR, SSRN, ProQuest, arXiv, NBER.

Makrozeitreihen, Marktpreise und institutionelle Datensätze für Modelle und Dashboards beziehen. Auf transparente Methoden und reproduzierbare Bulk-APIs achten. Tools: FRED, IMF Data, World Bank Open Data, OECD Data, Eurostat, Refinitiv Eikon, S and P Capital IQ, Morningstar Direct.

Modelle schnell prototypisieren mit Szenario-Schaltern und Sensitivitätstabellen. Saubere Annahmen-Tabellen, Prüfpfade und präsentationsfähige Charts erstellen, bevor die Umsetzung in Code erfolgt. Tools: Excel, Google Sheets, Power Query, Power Pivot, LibreOffice Calc.

Modelle für Inferenz und Forecasting schätzen, testen und visualisieren – mit reproduzierbaren Skripten und literaten Notebooks. Panel-, Zeitreihen- und Bayes-Workflows gezielt einsetzen. Tools: R, Stata, EViews, Python (pandas, statsmodels), Julia, SAS, SPSS.

Kernkompetenzen in Finanzen, Daten und Programmierung durch strukturierte Kurse, bewertete Übungen und Zertifikate ausbauen, die auch im Recruiting zählen. Tools: Coursera, edX, MIT OpenCourseWare, Udacity, DataCamp.

Fachwissen mit Examensvorbereitung, Grundlagen und praxisnahen Leitfäden zu Bewertung, Risiko und Märkten vertiefen. Tools: CFA Institute Resources, Investopedia, Wall Street Prep, Corporate Finance Institute.

Kursarbeiten, Datensätze und Präsentationen sicher speichern, versionieren und gemeinsam bearbeiten – mit granularen Rechten und Wiederherstellungsoptionen. Tools: Google Drive, Dropbox, OneDrive, Box.

Gruppenprojekte und Sprechstunden mit persistenten Chats, Kanälen und zuverlässigen Video-Calls koordinieren; Archive durchsuchen, um Entscheidungen festzuhalten. Tools: Slack, Zoom, Microsoft Teams, Discord, Google Meet.

Ein überzeugendes Profil mit Projekten, Publikationen und nachweisbarer Wirkung aufbauen; zielgerichtetes Netzwerk pflegen und fachliche Einblicke veröffentlichen. Tools: LinkedIn, LinkedIn Creator Tools.

Passende Rollen entdecken, Alerts einrichten und Bewerbungen mit gespeicherten Suchen und Ziellisten verfolgen. Tools: eFinancialCareers, LinkedIn Jobs, Handshake, Indeed.

Polierte Decks mit konsistenten Layouts, Typografie und Branding erstellen; Komponenten wiederverwenden und Referenten-Notizen exportieren. Tools: Canva, Beautiful.ai, PowerPoint, Google Slides, Keynote.

Komplexe Daten in klare, überzeugende Visuals und Poster übersetzen; Markenfarben und Ikonografie durchgängig einsetzen. Tools: Venngage, Visme, Adobe Illustrator, Affinity Designer.

Datenpipelines, analytische Services und sichere Web-Backends bauen – mit starker Typisierung, wo hilfreich, und „batteries included“-Frameworks für Tempo. Je nach Umfang schlanke Microservices oder Monolithen wählen; in frühen Forschungsphasen auf literate Notebooks setzen. Tools: Python, R, TypeScript, Node.js, FastAPI, Django, Flask, Spring Boot, Next.js.

Datensätze für Forecasting, Risikoscoring, Anomalieerkennung und Optimierung bereinigen, transformieren und modellieren – mit reproduzierbaren Experimenten und getrackten Metriken. Einfach starten, Baselines benchmarken und erst dann Features sowie Modelle skalieren. Tools: NumPy, pandas, scikit-learn, PyTorch, XGBoost, LightGBM, statsmodels, MLflow.