ファイナンスのトレーニングコース

ファイナンスのトレーニングコース

地元の講師主導のライブファイナンストレーニングコースでは、インタラクティブなディスカッションとケーススタディを通して、ファイナンスと会計の基礎を説明します。財務トレーニングは「オンサイトライブトレーニング」または「リモートライブトレーニング」として利用できます。現地でのライブトレーニングは、お客様の施設内で現地で実施できます。 日本 NobleProgの企業研修センターで日本 。リモートライブトレーニングは、インタラクティブなリモートデスクトップを介して実行されます。 NobleProg - あなたの地域のトレーニングプロバイダー

お客様の声

★★★★★
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ファイナンスコース概要

Title
期間
概要
Title
期間
概要
14 hours
概要
オーディエンス

AML / CTFの実践的な知識とその予防を必要とするすべてのシニアマネジメント、およびその他の関連する現行の金融犯罪問題の認識。

コースの形式

次の組み合わせ:

- 円滑な議論
- スライドプレゼンテーション
- ケーススタディ
- 例

コースの目的

このコースが終了すると、参加者は次のことが可能になります。

- AMLとCTFの予防方法を説明する
- AMLおよびCTFが企業に適用される際の主要な側面や、それに対抗するための国内および国際的な取り組みを理解する
- マネーロンダリングとテロ資金調達のリスクから企業とそのスタッフが自分自身を守る方法を定義する
- どのように企業がマネーロンダリングとテロリストの資金調達の対象になるかを詳しく説明し、どんな(疑わしいまたは実際の)犯罪行為を特定し、予防し、報告するのに役立つ「赤旗」を説明する
- 金融犯罪における他の「ホットスポット」を理解する
21 hours
概要
機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされることなく学習する能力を持っている人工知能のブランチです。Python は、その明確な構文と読みやすさのためのプログラミング言語です。それはよくテストされたライブラリと機械学習アプリケーションを開発するためのテクニックの優れたコレクションを提供しています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、金融業界における現実世界の問題を解決するための機械学習技術やツールの適用方法を学びます。

の参加者は、まず、独自の機械学習モデルを構築し、チームプロジェクトの数を完了するためにそれらを使用して、実践に彼らの知識を入れて、主な原則を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 機械学習における基本概念の理解
- は、金融
の機械学習のアプリケーションと使用を学ぶ - Python
を用いた機械学習による独自のアルゴリズム取引戦略の開発

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
35 hours
概要
概要

は、世界中の規制当局が、銀行が保有する必要がある資本の額と、銀行や金融サービスがリスクベースの管理慣行においてますます管理されているリスクの量を、ますます結び付けています。銀行、自社製品、規制、世界市場はますます複雑化しており、効果的なリスク管理に大きな課題を抱えています。過去5年間の銀行危機の重要な教訓は、リスクが高度に統合され、効率的に銀行がこれらの相互作用を理解する必要がありますそれらを管理することです。

主な機能が含まれます:

- は、現在のリスクベースの規制の説明を
- 銀行が直面する主要なリスクの詳細レビュー
企業全体のリスク管理を統合するためのエンタープライズ・アプローチを採用するための - 業界のベスト・プラクティス
- は、ガバナンス技術を使用して、誰もが銀行の戦略的な目標に沿ってリスクを管理する上で積極的な役割を取るようにグループ全体の文化を構築する
- は、将来、リスク管理者がどのような課題に直面する可能性があるかを

コースは、5日間にわたってカバーされた概念とアイデアを探求、検討、強化するためのケーススタディを幅広く活用します。銀行の歴史的な出来事は、彼らが損失を防ぐために取られたかもしれない彼らのリスクと行動を管理するために失敗した方法を強調するためにコース全体で使用されます。

目的

このコースの目的は、銀行経営が、今日の国際金融環境における複雑で変化するリスクと規制を管理するための適切な統合戦略を提供することです。具体的には、このコースは、シニアレベルの管理を理解することを目的:

- は、金融業界と主要な国際リスク規制の中で大きなリスクを
- 銀行の資産および負債を管理する方法については、リターン
を最大限にしながら - は、リスクタイプと銀行が管理
に統合されたアプローチを使用する方法との間の相互作用を - コーポレート・ガバナンスと、ステークホルダーの多様な利益を管理するためのベスト・プラクティスのアプローチ
- 不要なリスクを最小限に抑えるためのツールとして、リスクガバナンスの文化を開発する方法を

誰がこのセミナーに出席する必要があります

このコースは、統合されたリスク管理、上級管理責任戦略リスク管理、または企業のリスク管理についての理解を深めることを希望する人に新しいものであることを意図しています。これは、使用することになります:

- ボードレベルの銀行管理
- シニアマネージャー
- シニアリスクマネジャーとアナリスト
戦略的リスク管理を担当するシニア・ディレクターおよびリスク・マネージャーを -
- 内部監査役
- 規制およびコンプライアンス担当者の
- 財務省の専門家
- 資産負債管理者およびアナリスト
- レギュレータと監督の専門家
- は、銀行やリスク管理業界へのサプライヤーとコンサルタントを
- コーポレート・ガバナンスとリスク・ガバナンス・マネージャーの
21 hours
概要
は、インメモリ、列指向のデータベースであり、q は、その組み込み、ベクトルベースの言語を解釈されます。では、表はベクトルの列で、q はテーブルデータに対する操作をリストのように実行するために使用されます。高頻度取引で一般的に使用されているのは、ゴールドマン・サックス、モルガン・スタンレー、メリルリンチ、JP モルガンなどの大手金融機関に人気があります。

このインストラクター主導の、ライブトレーニングでは、参加者はどのように時間シリーズデータアプリケーションを使用して作成する方法について説明します

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 行指向データベースと列指向データベースの違いを理解する
- は、データを選択し、スクリプトを作成し、高度な分析を実行する機能を
株式や商品取引所データなどの時系列データを分析 -
- は、高速
で大規模なデータセットを保存、分析、処理、および取得するために、#39 のインメモリ機能を使用しています。 - は、関数とデータを標準関数 (引数) よりも高いレベルで 、非ベクタ言語で共通のアプローチと考える
- は、エネルギー取引、通信、センサーデータ、ログデータ、およびマシンとネットワークの使用状況の監視を含む、
の他の時間に敏感なアプリケーションを探る

観客

- 開発者
- データベースエンジニア
- データサイエンティスト
- データアナリスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
監査

コンプライアンスとリスク管理の実践的な知識を必要とするすべてのスタッフ

コースの形式

次の組み合わせ:

- 円滑な議論
- スライドプレゼンテーション
- ケーススタディ
- 例

コースの目的

このコースが終了すると、参加者は次のことが可能になります:

- コンプライアンスの主要な側面、それに関連するリスクを管理するための国内および国際的な取り組みを理解する
- 企業とそのスタッフがコンプライアンス・リスク管理フレームワークを設定する方法を定義する
- コンプライアンスオフィサーとマネーロンダリングレポーティングオフィサーの役割とそのビジネスへの統合方法の詳細
- 金融犯罪の他の「ホットスポット」の一部を理解する - 特に、国際ビジネス、オフショアセンター、ハイネットワースクライアントに関連するもの
35 hours
概要
このコースでは、matlab のテクニカルコンピューティング環境についての包括的な紹介 + 金融アプリケーションのための matlab を使用するための導入を提供しています。コースは、ユーザーとレビューを探している人を開始するためのものです。以前のプログラミング経験や MATLAB の知識は想定されていません。データ分析、視覚化、モデリング、プログラミングのテーマは、コース全体で検討されています。トピックが含まれます:

- は、MATLAB のユーザーインターフェイス
での作業 - コマンドの入力と変数の作成
- ベクトルと行列の解析
- ベクトルと行列データの視覚化
- データファイルの操作
- データ型の操作
- スクリプトを使用したコマンドの自動化
ロジックとフロー制御 を使用してプログラムを書く -
- ライティング関数
- 定量分析のための金融ツールボックスを使用して
21 hours
概要
機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされることなく学習する能力を持っている人工知能のブランチです。Python は、その明確な構文と読みやすさのためのプログラミング言語です。それはよくテストされたライブラリと機械学習アプリケーションを開発するためのテクニックの優れたコレクションを提供しています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、銀行業界における現実世界の問題を解決するための機械学習技術やツールの適用方法を学びます。

の参加者は、まず、独自の機械学習モデルを構築し、チームプロジェクトの数を完了するためにそれらを使用して、実践に彼らの知識を入れて、主な原則を学びます。

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
28 hours
概要
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、銀行業界における現実世界の問題を解決するための機械学習技術やツールの適用方法を学びます。R はプログラミング言語として使用されます。

の参加者は、まず、自分のマシンの学習モデルを構築し、ライブプロジェクトの数を完了するためにそれらを使用して、実践に彼らの知識を入れて、主な原則を学びます。

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
技術的な背景を持つ - の銀行の専門家
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
28 hours
概要
機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされることなく学習する能力を持っている人工知能のブランチです。R は金融業界で人気のあるプログラミング言語です。これは、コアトレーディングプログラムからリスク管理システムに至るまでの金融アプリケーションで使用されています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、金融業界における現実世界の問題を解決するための機械学習技術やツールの適用方法を学びます。R はプログラミング言語として使用されます。

の参加者は、まず、独自の機械学習モデルを構築し、チームプロジェクトの数を完了するためにそれらを使用して、実践に彼らの知識を入れて、主な原則を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 機械学習における基本概念の理解
- は、金融
の機械学習のアプリケーションと使用を学ぶ - R
を用いた機械学習による独自のアルゴリズム取引戦略の開発

オーディエンス

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
構造化製品の紹介

このコースの目的は、投資銀行業務で使用される構造化商品の紹介を代表者に提供することです。コースの終了時には、すべての代表者が対象に関する実践的な知識を持ち、答えが出ます

- 構造化商品とは何ですか?
- なぜそれらを発行するのですか?
- 発行体と投資家はどのように利益を得るのですか?
- デリバティブ商品をどのように構造化し、価格を決定していますか?
- ストラクチャード金融商品を生産する際のリスクとコストは何ですか?
- 組込みデリバティブとは何ですか?
- エキゾチックな選択肢は何ですか?
- 価格設定とヘッジに関する考慮事項は何ですか?
7 hours
概要
このコースは、プロジェクト管理者とプロジェクト内のリスク管理に関心のある方を対象としています。
7 hours
概要
なぜあなたは出席すべきですか?

私たちは私たちが取る必要があるすべてのターンに機会を提供するますますグローバルな市場で生きて働きます。しかし、そのような機会になると競争が激化し、ほとんどの複雑さが残ります。あなたの製品やサービスに最も適切で競争力のある価格を見つけて選ぶ最良の方法を知ることは、ビジネスの成功と成長にとって不可欠です。トレーニング中に得られる知識、技術、戦略によって、ビジネスの収益性と効果を高めることができます。

理論を実践に転じる:

この1日間のトレーニングコースの目的は、価格設定の成功戦略を簡素化して説明することです。あなたは、私たちのイベントをより自信を持ってより肯定的なものにして、あなたのビジネスを継続し拡大することができます。私たちは、価格に関する知識を向上させ、拡大し、計画と目標を達成させるための戦略とベストプラクティスの例を提供します。

誰が出席すべきか?

このコースは、セールスマネージャー、マーケティングマネージャー、プロダクトマネージャー、アカウントマネージャー、価格アナリスト、マネージングディレクター向けに設計されています。このコースは、プライシングを初めて経験した経験者や、その経験が限られているエグゼクティブにとっても不可欠です。
35 hours
概要
Python は、金融業界で絶大な人気を博しているプログラミング言語です。最大の投資銀行とヘッジファンドによって採用され、それはコアトレーディングプログラムからリスク管理システムに至るまでの幅広い金融アプリケーションを構築するために使用されています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、Python を使用して、特定のファイナンス関連の問題の数を解決するための実用的なアプリケーションを開発する方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- Python プログラミング言語の基礎を理解する
- は、Python
で金融アプリケーションを作成するための最良の開発ツールをダウンロードし、インストールして維持します。 - では、さまざまなソース (CSV、Excel、データベース、web など) から財務データを整理、視覚化、分析するために、最も適した Python パッケージとプログラミング技法を選択して活用しています
- は、資産配分、リスク分析、投資のパフォーマンスと
に関連する問題を解決するアプリケーションを構築します。 - Python アプリケーションのトラブルシューティング、統合、デプロイ、最適化を行う

観客

- 開発者
- アナリスト
- クオンツ
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習

ノート

- このトレーニングは、金融の専門家が直面するいくつかの原則の問題の解決策を提供することを目指しています。ただし、特定のトピック、ツールやテクニックを追加したり、さらに詳しく説明したい場合は、ご連絡ください手配してください。
21 hours
概要
R は、金融業界で人気のあるプログラミング言語です。これは、コアトレーディングプログラムからリスク管理システムに至るまでの金融アプリケーションで使用されています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、quantstrat を使用して R の基本的な取引戦略とアクションを構築および実装することで、金融取引の基礎を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- トレーディング
の基本的な概念を理解する - は R
を使用して彼らの最初の取引戦略を作成し、実装する - は、R
を使用して、彼らの戦略のパフォーマンスを分析する

観客

- プログラマ
- ファイナンスプロフェッショナル
- it プロフェッショナル
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
28 hours
概要
R は、金融業界で人気のあるプログラミング言語です。これは、コアトレーディングプログラムからリスク管理システムに至るまでの金融アプリケーションで使用されています。

このインストラクター主導の、ライブトレーニングでは、参加者は、特定の金融関連の問題の数を解決するための実用的なアプリケーションを開発するために R を使用する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は、R プログラミング言語の基礎を理解する
- は、さまざまなソース (CSV、エクセル、データベース、web など) からの財務データを整理、視覚化、分析するための R パッケージとテクニックを選択し、活用しています
- は、資産配分、リスク分析、投資のパフォーマンスと
に関連する問題を解決するアプリケーションを構築します。 - のトラブルシューティング、統合展開、および R アプリケーションの最適化

観客

- 開発者
- アナリスト
- クオンツ
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習

ノート

- このトレーニングは、金融の専門家が直面するいくつかの原則の問題の解決策を提供することを目指しています。ただし、特定のトピック、ツールやテクニックを追加したり、さらに詳しく説明したい場合は、ご連絡ください手配してください。
21 hours
概要
R は、金融業界で人気のあるプログラミング言語です。これは、コアトレーディングプログラムからリスク管理システムに至るまでの金融アプリケーションで使用されています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、研究者は財務例を使用して r のコーディングを通して、r プログラミングの基礎を学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- R プログラミングの基本を理解する
- は、R を使用してデータを操作し、基本的な財務操作を実行し

観客

- プログラマ
- ファイナンスプロフェッショナル
- it プロフェッショナル
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
の戦略的思考は、大きな画像レンズを介して問題や状況を介して思考のプロセスを指し、様々なアクションの影響を考慮し、全体のビジネスの成功のための最も理想的戦略に基づいて行動する。

の良い戦略的な思想家は、課題と機会を分析的に見て、企業のビジョンと目標の文脈の中でそれらを検討してください。戦略マネージャーは、投資やビジネス開発者が新しい市場に進出する可能性を評価する方法を検討することによって使用されるかどうか、戦略的思考は、学習することができます実践、洗練されたスキルです。戦略的思考は、マネージャーに明快さとエッジをより良い意思決定を行うために、継続的に正しい方向に企業を移動するために必要なことができます。

このコースでは、戦略的思考の最も重要な概念を通して新しい経営者を歩き、現実の事例に基づいたタスクベースの活動を通して理論を実践します。参加者は、新しい考え方を学ぶためのユニークな機会を得る, 問題を解決するために重要な概念を実装する, これらの原則は、自分の仕事に適用される方法に反映して, と彼らのインストラクターやクラスのピアと自分の視点を共有する.

観客
ジュニア中堅管理職に
このコースは、ビジネスの発展と戦略チーム

の参加者は、コース の形式に向けたものドライブの大きな画像の理解を得る彼らのビジネスとどのように組織内の役割は、ビジネスの目標、ビジョン、およびボトムラインに貢献しています。このコースは、インタラクティブでアクティビティベースで、ケーススタディ、チームベースのタスク、個々のプレゼンテーション、そしてコースの重要な部分を構成する問題解決を行います。
21 hours
概要
R は、金融業界で人気のあるプログラミング言語です。これは、コアトレーディングプログラムからリスク管理システムに至るまでの金融アプリケーションで使用されています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、研究者は財務例を使用して r のコーディングを通して、r の高度なプログラミングの概念を学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- の実装高度な R プログラミング技術
- は、より高度な財務操作を実行するために、データを操作するために R を使用し

観客

- プログラマ
- ファイナンスプロフェッショナル
- it プロフェッショナル
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
コースの目標:

は、個人が GRC のプロセスと能力についての核心的な理解と、ガバナンス、パフォーマンス管理、リスク管理、内部統制、コンプライアンス活動を統合するためのスキルを持っていることを保証します。

概要:

- GRC 基本用語と定義
GRC の - 原則
- コアコンポーネント、プラクティス、およびアクティビティ
GRC と他分野との - 関係
7 hours
概要
チェーンコアは、金融会社がブロックチェーンネットワークを運営したり、ブロックチェーンを介して金融資産を転送する目的で他のネットワークに接続することができます Go で書かれたオープンソースのプラットフォームです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、ブロックチェーンと分散元帳の中核となる原則を学び、チェーンコアデベロッパーエディションを使用してプロトタイプブロックチェーンネットワークを構築します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は、権限がありブロックチェーンネットワークに動作し、参加する
- は、暗号で保護されたマルチアセット共有元帳
を含む、チェーンコアと #39 の重要な概念を理解しています。 - は、デジタル資産を直接カストディアンに発行し、取引仲介者なしでリアルタイムで相互に転送することができます
- は、通貨、債券、証券、IOUs、またはロイヤリティポイントなどの価値の単位を表すデジタル資産を発行し
- は、チェーン & #39、高レベルの言語、アイビー、アイビープレイグラウンド、ブロックチェーンの値を保護する契約を表明することです。

観客

- 開発者
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
28 hours
概要
機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされることなく学習する能力を持っている人工知能のブランチです。ディープラーニングは、ニューラルネットワークのようなデータ表現や構造の学習に基づいたメソッドを使用する機械学習のサブフィールドです。Python は、明確な構文とコードの可読性で有名な高レベルのプログラミング言語です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、深い学習信用リスクモデルの作成をステップとして、Python を使用して銀行の深い学習モデルを実装する方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 深い学習の基本概念を理解する
- は、アプリケーションと銀行
で深い学習の使用を学ぶ - は Python、Keras、TensorFlow を使用して、銀行
のための深い学習モデルを作成します。 - は、Python
を使用して独自の深い学習信用リスクモデルを構築する

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
オーディエンス

中華人民共和国で事業を行う企業のコンプライアンスおよびリスク管理に関する実務知識を必要とするすべてのスタッフ。

特定の地域の法律を扱うように調整することができます(例えば、ドイツでは4分の1、中国では営業)。

コースの形式

次の組み合わせ:

- 円滑な議論
- スライドプレゼンテーション
- ケーススタディ
- 例

コースの目的

このコースが終了すると、参加者は次のことが可能になります:

- コンプライアンスの主要な側面、それに関連するリスクを管理するための国内および国際的な取り組みを理解する
- 企業とそのスタッフがコンプライアンス・リスク管理フレームワークを設定する方法を定義する
- コンプライアンスオフィサーとマネーロンダリングレポーティングオフィサーの役割とそのビジネスへの統合方法の詳細
- 金融犯罪の他の「ホットスポット」の一部を理解する - 特に、国際ビジネス、オフショアセンター、ハイネットワースクライアントに関連するもの
7 hours
概要
コンプライアンスとMLROリフレッシャープログラムは、今日の高度に規制された環境で非常に重要な、重要なリスク管理の問題とトピックを検証します。コンプライアンスオフィサー、MLRO、MLCO、その他のリスク管理の専門家を対象としているだけでなく、組織内のリスク管理機能から何が期待されるかを知りたいと考えている上級管理職や役員のメンバーも対象としています。このプログラムは英国の専門家によって講義されます。

このプログラムの重要な学習目標は、組織の既存のリスク管理のコントロールとプラクティスの客観的な妥当性を評価し、適切な改善を行うための十分な知識を出席者に持たせることです。
7 hours
概要
オーディエンス

組織のためのコーポレートガバナンスの実践的な知識を必要とするすべてのスタッフ

コースの形式

高度にインタラクティブな組み合わせ:

- 円滑な議論
- スライドプレゼンテーション
- 例
- 演習
- ケーススタディ
21 hours
概要
オーディエンス

- 新たに任命された個人向け融資マネージャー
- 融資マネージャーの情報の収集と解釈を担当するサポートスタッフ
- 融資が行われた意思決定プロセスの実践的な知識を必要とする不良債権および貸倒債の管理を担当するスタッフ

個人向け融資 - 個人向け融資 - 個々の融資提案の評価に高いレベルのスキルが求められます。

多くの場合、企業の貸出 - 貸借対照表、損益勘定などに伝統的に関連する財務情報の出所がなく、顧客と貸し手との間に構築された信頼と絆にもっと依存しています。

このコース終了後、個人顧客への貸し手は以下のことが可能になります:

- 個人顧客からの貸付提案を評価するプロセスを理解する
- そのプロセスを利用してローンに同意するか、堅牢な理由でそれを辞退するという論理的決定に至る
- すべてのローンが完全に返済されることを可能な限り保証するために、個人向け貸出ポートフォリオを管理および管理する。 (完全にリスクフリーの貸出はないことを覚えていて...!)
- すべてのローンが完全に返済されるように顧客との信頼関係を構築しよう!
14 hours
概要
共通報告標準 (CRS) は、国際司法管轄区で金融機関から情報を取得し、その情報を毎年他の管轄区域と自動的に交換することを求める OECD 標準です。標準では、すべてのレポートを CRS XML と呼ばれる形式で電子的に送信する必要があります。

ファイルの準備と不完全または不正確なレコード情報に関連するエラーを解決するために、crs のステータスメッセージ xml スキーマは、crs xml スキーマファイル内のファイルとレコードのエラーを確認するために作成されました。

このトレーニングでは、参加者は

を学びます

- は、crs xml スキーマと crs ステータスメッセージ xml スキーマ
の基本構造を構成します。 これらのファイルを処理するための - の手順
Excel ファイルを XML スキーマファイルに変換するための - の手順
それぞれの管轄権を持つファイリングのための - の手順

観客

- 金融機関経営者
- 規制コンプライアンス・マネージャーおよびコンサルタント
- 税務管理者
- IT サポートエンジニア
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
28 hours
概要
機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされることなく学習する能力を持っている人工知能のブランチです。ディープラーニングは、ニューラルネットワークのようなデータ表現や構造の学習に基づいたメソッドを使用する機械学習のサブフィールドです。R は金融業界で人気のあるプログラミング言語です。これは、コアトレーディングプログラムからリスク管理システムに至るまでの金融アプリケーションで使用されています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、深い学習株価予測モデルの作成をステップとして、R を使用して金融の深い学習モデルを実装する方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 深い学習の基本概念を理解する
- は、アプリケーションと金融の深い学習の使用を学ぶ
- は、金融
のための深い学習モデルを作成するために R を使用 - は、R
を使用して独自の深い学習株価予測モデルを構築する

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
28 hours
概要
機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされることなく学習する能力を持っている人工知能のブランチです。ディープラーニングは、ニューラルネットワークのようなデータ表現や構造の学習に基づいたメソッドを使用する機械学習のサブフィールドです。R は金融業界で人気のあるプログラミング言語です。これは、コアトレーディングプログラムからリスク管理システムに至るまでの金融アプリケーションで使用されています。

このインストラクター主導の、ライブトレーニングでは、参加者は、深い学習信用リスクモデルの作成をステップとして、R を使用して銀行のための深い学習モデルを実装する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 深い学習の基本概念を理解する
- は、アプリケーションと銀行
で深い学習の使用を学ぶ - は、銀行
のための深い学習モデルを作成するために R を使用 - は、R
を使用して独自の深い学習信用リスクモデルを構築する

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
7 hours
概要
GnuCash は、オープンソースの二重入力財務会計アプリケーションです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、GnuCash を使用してビジネス会計や財務プロジェクトやタスクを管理する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- では、請求、請求、支払、VAT、報告などの財務および会計タスクを管理します
- トラック銀行口座、株式、収入、および費用
複数の部門のビジネス で複数のアカウントを追跡 -
- は、複数通貨のビジネスアカウントを管理するために GnuCash を使用して

観客

- 会計士
- Bookkeepers
- ビジネスオーナー
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
28 hours
概要
機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされることなく学習する能力を持っている人工知能のブランチです。ディープラーニングは、ニューラルネットワークのようなデータ表現や構造の学習に基づいたメソッドを使用する機械学習のサブフィールドです。Python は、明確な構文とコードの可読性で有名な高レベルのプログラミング言語です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、深い学習株価予測モデルの作成をステップとして、Python を使用して財務の深い学習モデルを実装する方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 深い学習の基本概念を理解する
- は、アプリケーションと金融の深い学習の使用を学ぶ
- は、Python、Keras、TensorFlow を使用して、ファイナンスのための深い学習モデルを作成し
- は、Python
を使用して独自の深い学習株価予測モデルを構築する

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
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