Taipei, Aurora

周子路183号 3楼, 内湖区, 台北, taiwan, 11493
Aurora 商务中心位于作为高科技公司集中区的内湖科技公园，主要有通讯、IT 电子，媒体等公司...

台北, Concord

复兴路367号 8楼, 松山区, 台北, taiwan, 10543
台北Concord商务中心位于松山区北，离复兴路和民权东路和民生东路都非常近。有非常重要的写...

台北華新信義

華新麗華大樓, 松智路1號11樓, 台北市, china, 11047
華新麗華大樓位於台北市信義區，此為台北最著名的新興商業中心，眾多跨國企業皆聚集於此...

子目錄 (9)

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探索我們的課程

SWIFT for Banking Professionals

 7 時間：
這項由講師指導的現場培訓台北（在線或現場）面向希望獲得使用 SWIFT 網路處理國際銀行轉帳的深入知識和技能的初級銀行專業人士。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 SWIFT 網路並解碼 SWIFT 代碼。
  • 流覽 SWIFT 報文並執行國際轉帳。
  • 瞭解與國際轉帳相關的潛在風險以及如何降低這些風險。
  • 探索先進的 SWIFT 服務，了解它們如何提高跨境支付的速度、透明度和可追溯性。
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Extrajudicial and Judicial Collection

 14 時間：
這種以講師為主導的台北現場培訓（現場或遠端）面向希望學習法外和司法催收的原則和實踐的金融和法律專業人士，使他們能夠有效地管理和解決催收問題。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解法外和司法催收的優缺點。
  • 運用法外和司法催收的主要方法和技術。
  • 評估法外和司法收集的有效性和效率。
  • 處理法外和司法收集中涉及的法律和道德問題。
  • 以全面和連貫的方式整合法外和司法收集。
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Financial analysis in Excel

 14 時間：
在培訓期間，將使用Excel的高級功能介紹財務分析的問題。 本課程面向金融分析師，會計師和所有希望通過財務分析問題擴展技能電子表格的人員。
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R Programming for Finance

 28 時間：
R是金融行業中流行的編程語言。它用於從核心交易程序到風險管理系統的金融應用程序。 在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習如何使用R開發實際應用來解決一些特定的財務相關問題。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 理解R編程語言的基礎知識
  • 選擇並利用R軟件包和技術來組織，可視化和分析來自各種來源（CSV， Excel ，數據庫，Web等）的財務數據
  • 構建解決與資產分配，風險分析，投資績效等相關問題的應用程序
  • 排除故障，集成部署和優化R應用程序
聽眾
  • 開發商
  • 分析師
  • 寬客
課程形式
  • 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
注意
  • 該培訓旨在為財務專業人員面臨的一些主要問題提供解決方案。但是，如果您想要附加或詳細說明的特定主題，工具或技術，請與我們聯繫以安排。
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Python Programming for Finance

 35 時間：
Python is a programming language that has gained huge popularity in the financial industry. Adopted by the largest investment banks and hedge funds, it is being used to build a wide range of financial applications ranging from core trading programs to risk management systems. In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Python to develop practical applications for solving a number of specific finance related problems. By the end of this training, participants will be able to:
  • Understand the fundamentals of the Python programming language
  • Download, install and maintain the best development tools for creating financial applications in Python
  • Select and utilize the most suitable Python packages and programming techniques to organize, visualize, and analyze financial data from various sources (CSV, Excel, databases, web, etc.)
  • Build applications that solve problems related to asset allocation, risk analysis, investment performance and more
  • Troubleshoot, integrate, deploy, and optimize a Python application
Audience
  • Developers
  • Analysts
  • Quants
Format of the course
  • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Note
  • This training aims to provide solutions for some of the principle problems faced by finance professionals. However, if you have a particular topic, tool or technique that you wish to append or elaborate further on, please please contact us to arrange.
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kdb+ and q: Analyze Time Series Data

 21 時間：
kdb +是一個內存中，面向列的數據庫，q是其內置的，基于向量的解釋語言。在kdb +中，表是矢量的列，q用于對表數據執行操作，就好像它是一個列表。 kdb +和q通常用于高頻交易，並受到主要金融機構的歡迎，包括高盛，摩根士丹利，美林證券，摩根大通等。 在這個有指導的實時培訓中，參與者將學習如何使用kdb +和q創建時間序列數據應用程序。 在培訓結束後，參與者將能夠： 了解面向行的數據庫和面向列的數據庫之間的區別選擇數據，編寫腳本並創建功能來執行高級分析分析時間序列數據，如股票和商品交易所數據使用kdb +的內存功能可以高速存儲，分析，處理和檢索大型數據集考慮函數和數據的級別高于非向量語言中常見的標准函數（參數）方法探索其他對時間敏感的kdb +應用程序，包括能源交易，電信，傳感器數據，日志數據以及機器和網絡使用情況監控 聽衆 開發商數據庫工程師數據科學家數據分析師 課程的格式 部分講座，部分討論，練習和沈重的練習
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The Compliance and MLRO Refresher Programme

 7 時間：
合規性和MLRO複習計劃審查了在當今高度監管的環境中至關重要的關鍵風險管理問題和主題。除了針對合規官，MLRO，MLCO和其他風險管理專業人員之外，它還針對高級管理層和董事會成員，他們希望了解更多關於組織內風險控制職能的期望。該計劃由來自英國的主題專家講授。 該計劃的主要學習目標是使與會者掌握足夠的知識，客觀地評估其組織現有風險管理控制和實踐的充分性，並進行適當的改進。
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Corporate Governance

 7 時間：
聽眾所有員工需要的工作知識Corporate Go vernance為他們的組織課程形式高度互動的組合：
  • 促進討論
  • 幻燈片演示文稿
  • 例子
  • 演習
  • 實例探究
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Credit Risk Management for Consumer Lending

 21 時間：
聽眾
  • 新任的個人貸款經理
  • 支持負責收集和解釋貸款經理信息的人員
  • 負責管理壞賬和呆賬的員工，他們需要對決策過程有所了解，從而導致出借貸款
向個人客戶提供貸款 - 消費者貸款 - 要求在評估個人貸款提案方面具有高水平的技能。 在許多情況下，它沒有傳統上與公司貸款相關的財務信息來源 - 資產負債表，損益賬戶等 - 並且更多地依賴於客戶和貸方之間建立的信任和關係。 在本課程結束時，個人客戶的貸款人將能夠：
  • 了解評估個人客戶貸款主張的流程
  • 利用這個過程做出合理的決定，同意貸款或以強有力的理由拒絕貸款
  • 管理和控制個人貸款組合，以盡可能確保所有貸款全額償還。 （記住沒有完全沒有風險的貸款......！）
  • 與客戶建立融洽關係（盡量！）確保他們的所有貸款都已全額償還
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Deep Learning for Finance (with R)

 28 時間：
機器學習是人工智能的一個分支，其中計算機具有學習能力而無需明確編程。深度學習是機器學習的一個子領域，它使用基於學習數據表示和結構（如神經網絡）的方法。 R是金融行業中流行的編程語言。它用於從核心交易程序到風險管理系統的金融應用程序。 在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習如何使用R實施深度學習模型，因為他們逐步創建深度學習股票價格預測模型。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 理解深度學習的基本概念
  • 了解深度學習在金融領域的應用和用途
  • 使用R為財務創建深度學習模型
  • 使用R建立自己的深度學習股票價格預測模型
聽眾
  • 開發商
  • 數據科學家
課程形式
  • 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
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Deep Learning for Banking (with Python)

 28 時間：
機器學習是人工智能的一個分支，其中計算機具有學習能力而無需明確編程。深度學習是機器學習的一個子領域，它使用基於學習數據表示和結構（如神經網絡）的方法。 Python是一種高級編程語言，以其清晰的語法和代碼可讀性而聞名。 在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習如何使用Python實施深度學習銀行模型，同時逐步創建深度學習信用風險模型。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 理解深度學習的基本概念
  • 了解深度學習在銀行業務中的應用和用途
  • 使用Python ， Keras和TensorFlow為銀行業務創建深度學習模型
  • 使用Python構建自己的深度學習信用風險模型
聽眾
  • 開發商
  • 數據科學家
課程形式
  • 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
更多...

Deep Learning for Banking (with R)

 28 時間：
機器學習是人工智能的一個分支，其中計算機具有學習能力而無需明確編程。深度學習是機器學習的一個子領域，它使用基於學習數據表示和結構（如神經網絡）的方法。 R是金融行業中流行的編程語言。它用於從核心交易程序到風險管理系統的金融應用程序。 在這個由講師指導的實時培訓中，參與者將學習如何使用R實施深度學習銀行模型，因為他們逐步創建深度學習信用風險模型。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 理解深度學習的基本概念
  • 了解深度學習在銀行業務中的應用和用途
  • 使用R為銀行業務創建深度學習模型
  • 使用R建立自己的深度學習信用風險模型
聽眾
  • 開發商
  • 數據科學家
課程形式
  • 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
更多...

Deep Learning for Finance (with Python)

 28 時間：
機器學習是人工智能的一個分支，其中計算機有能力學習而不被明確編程。深度學習是機器學習的一個子領域，它使用基于學習數據表示和結構（如神經網絡）的方法。 Python是一種高級編程語言，因其清晰的語法和代碼可讀性而聞名。 在這種有指導性的現場培訓中，參與者將學習如何通過創建深度學習股票價格預測模型來實現使用Python進行融資的深度學習模型。 在培訓結束後，參與者將能夠： 理解深度學習的基本概念了解金融深度學習的應用和使用使用Python，Keras和TensorFlow爲財務創建深度學習模型使用Python構建自己的深度學習股票價格預測模型 聽衆 開發商數據科學家 課程的格式 部分講座，部分討論，練習和沈重的練習
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FATCA Compliance for Financial Professionals

 7 時間：
這種以講師為主導的台北現場現場培訓面向美國和非美國機構的金融專業人士，他們希望瞭解FATCA的法律，合規和執法方面，以保持對美國稅務機關（IRS）的合規性。 在培訓結束時，參與者將能夠理解：
  • FATCA對全球稅務合規和財務透明度的影響。
  • FATCA的盡職調查和報告要求。
  • FATCA最重要的法律方面以及如何確保合規。
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Financial Markets

 14 時間：
該入門課程將為參與者提供關鍵金融市場的一流和詳細工作知識，其目的，功能，主要活動及其監管。它旨在成為部分複習，部分教育和部分挑戰，以便所有代表將從中獲得最大利益。在整個會議期間將積極鼓勵反饋和討論，這些會議旨在互動，而不僅僅是反應性和事實性。 主要職能是確保完成後，所有課程代表將更好地處理客戶及其持續需求，並將他們交易和參與的服務和市場納入其背景。
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Investment Banking: Introduction to Structured Products

 21 時間：
結構化產品介紹該課程的目的是向代表們介紹投資銀行業務中使用的結構性產品。完成課程後，所有代表將具備該主題的工作知識，並將能夠回答
  1. 什麼是結構化產品？
  2. 為什麼發行它們？
  3. 發行人和投資者如何受益？
  4. 您如何構建和定價一系列衍生產品？
  5. 生產結構性金融產品的風險和成本是多少？
  6. 什麼是嵌入式衍生品？
  7. 有什麼奇特的選擇？
  8. 什麼是定價和對沖考慮因素？
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IFRS 17 (International Financial Reporting Standard)

 21 時間：
這種以講師為主導的現場培訓台北（現場或遠端）面向希望獲得對IFRS 17標準有效的理解的管理人員。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 確定《國際財務報告準則第17號》（IFRS 17）的關鍵要求。
  • 瞭解 IFRS 17 和 IFRS 4 之間的區別。
  • 瞭解國際財務報告準則規則。
  • 了解財務模型及其數位。
  • 剖析和理解不同類型的保險合同和會計模型。
  • 準備一個明智的過渡計劃和時程表。
  • 在組織內實施IFRS 17。
  • 識別和衡量保險合同的履行情況。
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Compliance and the Management of Compliance Risk

 21 時間：
Audiance 所有需要具備合規性和風險Management知識的員工課程形式結合：
  • 促進討論
  • 幻燈片演示文稿
  • 實例探究
  • 例子
課程目標在本課程結束時，代表們將能夠：
  • 了解合規性的主要方面以及為管理與之相關的風險所做的國家和國際努力
  • 定義公司及其員工可能建立合規風險Management框架的方式
  • 詳細說明合規官和洗錢報告官的角色以及如何將它們整合到業務中
  • 了解Financial Crime其他“熱點” - 特別是與國際Business ，離岸中心和高淨值客戶有關的熱點
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MATLAB Fundamentals + MATLAB for Finance

 35 時間：
This course provides a comprehensive introduction to the MATLAB technical computing environment + an introduction to using MATLAB for financial applications. The course is intended for beginning users and those looking for a review. No prior programming experience or knowledge of MATLAB is assumed. Themes of data analysis, visualization, modeling, and programming are explored throughout the course. Topics include:
  • Working with the MATLAB user interface
  • Entering commands and creating variables
  • Analyzing vectors and matrices
  • Visualizing vector and matrix data
  • Working with data files
  • Working with data types
  • Automating commands with scripts
  • Writing programs with logic and flow control
  • Writing functions
  • Using the Financial Toolbox for quantitative analysis
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Machine Learning for Banking (with Python)

 21 時間：
Machine Learning is a branch of Artificial Intelligence wherein computers have the ability to learn without being explicitly programmed. Python is a programming language famous for its clear syntax and readability. It offers an excellent collection of well-tested libraries and techniques for developing machine learning applications. In this instructor-led, live training, participants will learn how to apply machine learning techniques and tools for solving real-world problems in the banking industry. Participants first learn the key principles, then put their knowledge into practice by building their own machine learning models and using them to complete a number of team projects. Audience
  • Developers
  • Data scientists
Format of the course
  • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
更多...

Machine Learning for Banking (with R)

 28 時間：
In this instructor-led, live training, participants will learn how to apply machine learning techniques and tools for solving real-world problems in the banking industry. R will be used as the programming language. Participants first learn the key principles, then put their knowledge into practice by building their own machine learning models and using them to complete a number of live projects. Audience
  • Developers
  • Data scientists
  • Banking professionals with a technical background
Format of the course
  • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
更多...

Machine Learning for Finance (with Python)

 21 時間：
Machine learning is a branch of Artificial Intelligence wherein computers have the ability to learn without being explicitly programmed. Python is a programming language famous for its clear syntax and readability. It offers an excellent collection of well-tested libraries and techniques for developing machine learning applications. In this instructor-led, live training, participants will learn how to apply machine learning techniques and tools for solving real-world problems in the finance industry. Participants first learn the key principles, then put their knowledge into practice by building their own machine learning models and using them to complete a number of team projects. By the end of this training, participants will be able to:
  • Understand the fundamental concepts in machine learning
  • Learn the applications and uses of machine learning in finance
  • Develop their own algorithmic trading strategy using machine learning with Python
Audience
  • Developers
  • Data scientists
Format of the course
  • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
更多...

Machine Learning for Finance (with R)

 28 時間：
機器學習是人工智能的一個分支，其中計算機具有學習能力而無需明確編程。 R是金融行業中流行的編程語言。它用於從核心交易程序到風險管理系統的金融應用程序。 在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習如何應用機器學習技術和工具來解決金融行業中的現實問題。 R將用作編程語言。 參與者首先學習關鍵原則，然後通過構建自己的機器學習模型並將其用於完成一些團隊項目，將他們的知識付諸實踐。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 理解機器學習的基本概念
  • 了解金融機器學習的應用和用途
  • 使用R的機器學習開發自己的算法交易策略
聽眾
  • 開發商
  • 數據科學家
課程形式
  • 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
更多...

QAD for Financials

 7 時間：
這種以講師為主導的台北現場現場培訓面向希望探索QAD管理和報告財務的高級功能的財務經理，財務總監和會計師。 在培訓結束時，參與者將能夠管理、報告、合併和簡化製造帳戶和財務數據。
更多...

Introduction to R for Finance

 21 時間：
R是金融行業中流行的編程語言。它用於從核心交易程序到風險管理系統的金融應用程序。 在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習R編程的基礎知識，因為他們使用財務示例在R中編寫代碼。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解R編程的基礎知識
  • 使用R來操縱其數據以執行基本的財務操作
聽眾
  • 程序員
  • Finance專業人士
  • IT專業人士
課程形式
  • 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
更多...

Online Payment Processing with Stripe

 14 時間：
這種由講師指導的台北現場培訓（現場或遠端）面向希望使用Stripe API通過網站或Web應用程式獲利的開發人員。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 設置必要的開發環境以開始開發。
  • 構建集成付款處理功能（如 Checkout、Payment Intent 和 Billing）的應用程式。
更多...

Overview of Structured Products

 14 時間：
結構性產品是由多個組件組成的投資。
更多...

Anti-Money Laundering (AML) and Combating Terrorist Financing (CTF)

 14 時間：
聽眾所有需要掌握反洗錢/反Financial Crime及其預防工作知識的高級Management人員 - 以及對其他相關和當前Financial Crime問題的認識; 課程形式結合：
  • 促進討論
  • 幻燈片演示文稿
  • 實例探究
  • 例子
課程目標在本課程結束時，代表們將能夠：
  • 解釋如何防止AML和CTF
  • 了解反洗錢法和法典信託基金的主要方面，因為它們適用於其公司以及為打擊它們而進行的國家和國際努力
  • 確定公司及其員工應如何保護自己免受洗錢和恐怖主義融資的風險
  • 詳細說明公司如何成為洗錢和恐怖主義融資的目標：並解釋哪些“危險信號”可能有助於他們識別，預防和報告任何（可疑或實際）犯罪活動
  • 了解Financial Crime中的其他“熱點”
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CRS: Getting Started with Foreign Financial Reporting and Automatic Exchange of Information

 14 時間：
通用R eporting標準（C R S）是經合組織標準，呼籲國際司法管轄區，從他們的金融機構獲取信息，並自動交換在年度基礎上與其他司法管轄區的信息。該標準要求所有報告以稱為C R S XML的格式以電子方式發送。 為了解決與文件準備和不完整或不准確的記錄信息相關的錯誤，創建了C R S狀態消息XML模式以檢查C R S XML Schema文件中的文件和記錄錯誤。 在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習：
  • C R S XML Schema和C R S狀態消息XML Schema的基本結構。
  • 處理這些文件的步驟。
  • 將Excel文件轉換為XML架構文件的步驟。
  • 提交各自管轄權的步驟。
課程形式
  • 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
更多...

eCommerce Fraud Strategy for Managers

 14 時間：
這種以講師為主導的現場培訓（現場或遠程）是針對希望識別並最大限度地降低電子商務商家面臨的欺詐風險的管理人員。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解電子商務欺詐的發生方式。
  • 分析公司電子商務平台和流程中的漏洞。
  • 評估公司採取新的反欺詐措施的“準備情況”
  • 溝通並納入適當的反欺詐政策。
課程格式
  • 互動講座和討論。
  • 大量的練習和練習。
  • 在實時實驗室環境中親自實施。
課程自定義選項
  • 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。
更多...

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客戶評論 (7)

講師對我們的儀錶板感興趣，並提出建議。

ELLEN CAROLINE SANTOS RIBEIRO - Aché Laboratório Farmacêuticos S.a
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The pricing strategies. Need to have more real case examples on the strategies and the pricing methods.

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The trainer was very knowledgeable and well prepared. I think we was very well capable to prepare a training that was suitable for our needs.

Sophia van den Broek - Triple Jump
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I generally enjoyed the activity after each topic.

JOCELYN BARTOLOME - Innovative Investors & Financing Co., Inc.; Innovative Investors & Financing Co., Inc.
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I genuinely enjoyed the real examples of the trainer.

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教練，理查非常好。

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Course - The Compliance and MLRO Refresher Programme

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