金融培訓

金融培訓

由教師指導的本地財務培訓課程通過互動討論和案例研究展示財務和會計的基礎知識。財務培訓可作為“現場實時培訓”或“遠程實時培訓”。現場培訓可以在當地的客戶場所進行台灣或者在NobleProg的企業培訓中心台灣 。遠程實時培訓通過交互式遠程桌面進行。 NobleProg - 您當地的培訓機構

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客戶評論

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金融課程大綱

Title
Duration
Overview
Title
Duration
Overview
14 小時
Overview
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”
21 小時
Overview
機器學習是人工智能的一個分支,指計算機可以在不被明確編程的情況下學習。

在這一由講師引導的現場培訓中,參與者將學習如何應用機器學習技術和工具來解決財務的現實問題。Python將被用作編程語言。

參與者首先學習關鍵原則,然後通過建立自己的機器學習模型並使用模型來完成一些團隊項目以將所學知識運用到實踐中。

在本次培訓結束後,參與者將能夠:

- 了解機器學習的基本概念
- 了解機器學習在金融領域的應用和使用
- 使用Python機器學習開發自己的算法交易策略

受衆

- 開發人員
- 數據科學家

課程形式

- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
35 小時
Overview
概觀

在全球範圍內,監管機構越來越多地將銀行承擔的風險與其持有的資本金額掛鉤,銀行和金融服務越來越多地通過基於風險的管理實踐進行管理。銀行,其產品,法規和全球市場正變得越來越複雜,在有效的風險管理中面臨著越來越大的挑戰。過去五年銀行業危機的一個重要教訓是風險高度整合,有效管理風險銀行必須了解這些互動。

主要功能包括:

- 對當前基於風險的法規的解釋
- 詳細審查銀行面臨的主要風險
- 採用企業方法將風險管理整合到整個組織的行業最佳實踐
- 利用治理技術建立集團範圍的文化,確保每個人在根據銀行戰略目標管理風險方面發揮積極作用
- 風險管理者未來可能面臨哪些挑戰。

該課程將廣泛使用案例研究,旨在探索,檢查和加強五天內涵蓋的概念和想法。整個課程將使用銀行的歷史事件來突出他們如何未能管理他們可能採取的防止損失的風險和行動。

目標

本課程的目的是幫助銀行管理層提供適當的綜合戰略,以管理當今國際銀行業環境中復雜多變的風險和法規。具體而言,本課程旨在讓高級管理層了解:

- 金融業內的主要風險和主要的國際風險法規
- 如何管理銀行的資產和負債,同時最大化回報
- 風險類型之間的相互作用以及銀行如何使用綜合方法進行管理
- 公司治理和管理利益相關者不同利益的最佳實踐方法
- 如何將風險治理文化發展為減少不必要的風險承擔的工具

誰應該參加這個研討會

本課程面向那些不熟悉綜合風險管理,高級管理層負責戰略風險管理或希望進一步了解企業風險管理的人員。它將用於:

- 董事會級銀行管理
- 高級經理
- 高級風險經理和分析師
- 負責戰略風險管理的高級主管和風險經理
- 內部審計員
- 監管和合規人員
- 財資專業人士
- 資產和負債經理和分析師
- 監管機構和監管專業人員
- 銀行和風險管理行業的供應商和顧問
- 公司治理和風險治理經理。
21 小時
Overview
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
21 小時
Overview
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
35 小時
Overview
本課程提供了MATLAB技術計算環境的全面介紹,及使用MATLAB進行金融應用的介紹。本課程面向初級使用者及有意複習相關知識的使用者。不需有編程經驗或MATLAB知識。在整個課程中探討數據分析、可視化、建模、編程等主題。主題包括:

- 使用MATLAB用戶界面
- 輸入命令並創建變量
- 分析向量和矩陣
- 可視化矢量和矩陣數據
- 使用數據文件
- 處理數據類型
- 使用腳本自動執行命令
- 用邏輯和流控制編寫程序
- 寫作功能
- 使用金融工具箱進行定量分析
21 小時
Overview
在這一由講師引導的現場培訓中,參與者將學習如何應用機器學習技術和工具來解決銀行業的現實問題。Python將被用作編程語言。

參與者首先學習關鍵原則,然後通過建立自己的機器學習模型並使用模型來完成一些現場項目以將所學知識運用到實踐中。

受衆

- 開發人員
- 數據科學家

課程形式

- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
28 小時
Overview
在這一由講師引導的現場培訓中,參與者將學習如何應用機器學習技術和工具來解決銀行業的現實問題。R將被用作編程語言。

參與者首先學習關鍵原則,然後通過建立自己的機器學習模型並使用模型來完成一些現場項目以將所學知識運用到實踐中。

受衆

- 開發人員
- 數據科學家
- 具有技術背景的銀行專業人士

課程形式

- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
28 小時
Overview
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
21 小時
Overview
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

- 什麼是結構化產品?
- 為什麼發行它們?
- 發行人和投資者如何受益?
- 您如何構建和定價一系列衍生產品?
- 生產結構性金融產品的風險和成本是多少?
- 什麼是嵌入式衍生品?
- 有什麼奇特的選擇?
- 什麼是定價和對沖考慮因素?
7 小時
Overview
本課程面向項目經理和對項目內風險Management感興趣的人員。
7 小時
Overview
你爲什麽要參加?

我們在日益全球化的市場中生活和工作,我們需要在每個轉折點提供機會。然而,隨著這些機會的增加,競爭加劇,大多數複雜性仍然存在。了解爲您的産品或服務尋找和選擇最合適和最具競爭力的價格的最佳方法對于任何業務的成功和發展至關重要。您在培訓期間獲得的知識,技術和策略將使您能夠提高業務的盈利能力和效率。

將理論付諸實踐:

這個爲期1天的培訓課程背後的目的是簡化和解釋成功的定價策略。您將使我們的活動更有信心,更積極地繼續和拓展您的業務。我們將爲您提供策略和最佳實踐示例,以改進和擴展您的定價知識,並使您的計劃和目標成爲現實。

誰應該參加?

本課程面向銷售經理,營銷經理,産品經理,客戶經理,定價分析師和總經理。對于不熟悉定價或對主題經驗有限的高管而言,此課程也至關重要。
35 小時
Overview
Python是一門在金融行業擁有巨大聲望的編程語言。最大的投資銀行和對沖基金正在使用它來構建包括核心交易項目及風險管理系統在內的廣泛的金融應用。

在這一由講師引導的現場培訓中,參與者將學習如何使用Python開發實際的應用程序以解決一些特定的財務相關的問題。

在本次培訓結束後,參與者將能夠:

- 了解Python編程語言的基礎知識
- 下載、安裝和維護用Python創建財務應用程序的最佳開發工具
- 選擇和利用最合適的Python軟件包和編程技術來組織、可視化和分析從各種來源(CSV、Excel、數據庫、網站等)得來的財務數據。
- 構建解決資産配置、風險分析、投資績效等相關問題的應用程序
- 故障排除、集成部署和優化他們的應用程序

受衆

- 開發人員
- 分析師
- 寬客

課程形式

- 部分講座、部分討論、練習和大量實操

注意事項

- 該培訓旨在爲金融專業人士所面對的一些原則問題提供解決方案。但是,如果您有一個特定的主題、工具或技術想要附加或詳細說明,請聯系我們以作安排。
21 小時
Overview
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,參與者將學習金融交易的基礎知識,因為他們使用quantstrat逐步構建和實施R中的基本交易策略和操作。

在培訓結束時,參與者將能夠:

- 理解交易中的基本概念
- 使用R創建並實施他們的第一個交易策略
- 使用R分析其戰略的績效

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
28 小時
Overview
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。
21 小時
Overview
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
21 小時
Overview
戰略思維是指通過全局鏡頭思考問題和情境的過程,考慮各種行為的影響,然後採取最理想的整體商業成功策略。

Go OD戰略思想家看挑戰和機遇分析與公司的願景和目標的背景下考慮。無論是由戰略經理考慮如何分配投資,還是業務開發人員評估擴展到新市場的潛力,戰略思維都是一種可以學習,實踐和完善的技能。戰略思維為管理者提供了做出更好決策所需的清晰度和優勢,並不斷將公司推向正確的方向。

在這個以講師為主導的現場培訓中,我們通過最重要的戰略思維概念走向新的管理者,通過基於現實案例的基於任務的活動將理論付諸實踐。參與者獲得了一個獨特的機會,可以學習新的思維方式,實施關鍵概念來解決問題,思考這些原則如何適用於他們自己的工作,並傾聽並與他們的教師和班級同行分享他們自己的觀點。

課程格式

- 參與者將全面了解推動業務發展的因素以及他們在組織中的角色如何為業務目標,願景和利潤做出貢獻。該課程以互動和基於活動為基礎,通過案例研究,基於團隊的任務以及個人表達和解決問題構成課程的重要組成部分。
21 小時
Overview
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中的高級編程概念,因為他們使用財務示例在R中進行編碼。

在培訓結束時,參與者將能夠:

- 實現高級R編程技術
- 使用R操縱其數據以執行更高級的財務操作

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
21 小時
Overview
課程目標:

確保個人對GRC流程和能力具有核心理解,並具備整合治理,績效管理,風險管理,內部控制和合規活動的技能。

概述:

- GRC基本術語和定義
- GRC原則
- 核心組件,實踐和活動
- GRC與其他學科的關係
7 小時
Overview
Chain Core是一個用Go編寫的開源平台,允許財務公司運行區塊鏈網絡或連接到其他網絡,以通過區塊鏈轉移金融資産。 在這種有指導性的現場培訓中,參與者將學習Blockchain和分布式賬本背後的核心原則,因爲他們使用Chain Core Developer Edition構建原型區塊鏈網絡。 在培訓結束後,參與者將能夠: 操作並參與經過許可的區塊鏈網絡了解Chain Core的關鍵概念,包括加密保護的多數據集共享分類帳將數字資産直接發放給托管人,然後他們可以實時將其轉讓給對方,而無需交易中介發行代表價值單位的數字資産,例如貨幣,債券,證券,IOU或忠誠點是Chain的高級語言,常春藤和常春藤遊樂場,以表達保護區塊鏈價值的合同。 聽衆 開發商 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
28 小時
Overview
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
21 小時
Overview
聽眾

所有在中華人民共和國開展業務的公司需要具備合規性和風險Management知識的員工。

它可以根據具體的區域法律進行定制(例如,公司總部設在德國,但在中國運營)。

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中的其他“熱點” - 特別是與國際Business ,離岸中心和高淨值客戶有關的熱點
7 小時
Overview
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。
7 小時
Overview
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
21 小時
Overview
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
14 小時
Overview
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
28 小時
Overview
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
28 小時
Overview
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
28 小時
Overview
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
7 小時
Overview
GnuCash是一個開源的複式財務會計應用程序。

在這個由講師指導的實時培訓中,參與者將學習如何使用GnuCash來管理業務會計和財務項目和任務。

在培訓結束時,參與者將能夠:

- 管理財務和會計任務,包括開票,結算,付款,增值稅,報告等。
- 跟踪銀行賬戶,股票,收入和支出
- 跟踪多部門業務中的多個帳戶
- 使用GnuCash管理多貨幣業務帳戶

聽眾

- 會計師
- 簿記
- Business主

課程形式

- 部分講座,部分討論,練習和繁重的實踐練習
金融,培訓,課程,培訓課程, 企業金融培訓, 短期金融培訓, 金融課程, 金融周末培訓, 金融晚上培訓, 金融訓練, 學習金融, 金融老師, 學金融班, 金融遠程教育, 一對一金融課程, 小組金融課程, 金融培訓師, 金融輔導班, 金融教程, 金融私教, 金融輔導, 金融講師

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