金融培訓

金融培訓

Local, instructor-led live Finance training courses demonstrate through interactive discussion and case studies the fundamentals of Finance and Accounting.

Finance training is available as "onsite live training" or "remote live training". Onsite live 金融 trainings in 台灣 can be carried out locally on customer premises or in NobleProg corporate training centers. Remote live training is carried out by way of an interactive, remote desktop.

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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
聽衆所有需要反洗錢/反恐怖主義基金及其預防工作知識的高級管理人員 - 以及對其他相關和當前金融犯罪問題的認識; 課程的格式以下組合: 便利的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 了解反洗錢和周大福的主要方面,因爲它們適用于他們的公司以及國家和國際上正在努力對付它們的努力確定公司及其員工應如何保護自己免受洗錢和恐怖融資風險詳細說明公司如何成爲洗錢和恐怖融資的目標:並解釋哪些“紅旗”可能有助于他們識別,防範和報告任何(可疑或實際的)犯罪活動理解金融犯罪中的其他“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需要持有的資金數量聯系起來,銀行和金融服務越來越多地通過基于風險的管理實踐進行管理。銀行,他們的産品,法規和全球市場變得越來越複雜,在有效的風險管理中帶來越來越大的挑戰。過去五年銀行業危機的一個重要教訓是風險高度一體化,並有效管理風險,銀行必須了解這些相互作用。 主要功能包括: 目前基于風險的規定的解釋詳細審查銀行面臨的主要風險采用企業方法在整個組織中整合風險管理的行業最佳實踐利用治理技術建立一個集團文化,確保每個人都能夠根據銀行的戰略目標積極管理風險未來風險管理者可能面臨的挑戰。 本課程將廣泛使用案例研究,旨在探索,檢查和強化五天內涵蓋的概念和想法。在整個課程中將使用銀行的曆史事件來突出顯示他們未能如何管理他們可能采取的風險和行動以防止損失。 目標本課程的目標是幫助銀行管理層提供適當的綜合策略,以管理當今國際銀行業環境中複雜且不斷變化的風險和法規。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管理如何管理銀行的資産和負債,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發展風險治理文化,作爲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對綜合風險管理,高級管理層負責任的戰略風險管理或者希望進一步理解企業風險管理的人員。它可以用來: 董事會級銀行管理高級經理高級風險經理和分析師高級主管和負責戰略風險管理的風險管理人員內部審計師監管和合規人員財務專業人員資産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管理知識的員工

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爲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管理框架的方式
- 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一個企業中
- 了解金融犯罪中的其他“熱點” - 特別是與國際商務,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,其中計算機有能力學習而不被明確編程。 R是金融行業流行的編程語言。它用于金融應用,從核心交易計劃到風險管理系統。 在這種有指導性的現場培訓中,學員將學習如何應用機器學習技術和工具來解決金融行業的現實問題。 R將被用作編程語言。 參與者首先要學習的關鍵原則,然後通過建立自己的機器學習模型並使用它們來完成一些團隊項目來將他們的知識付諸實踐。 在培訓結束後,參與者將能夠: 理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R機器學習開發自己的算法交易策略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
21 小時
Overview
結構化産品簡介本課程的目的是向代表介紹投資銀行業務中使用的結構化産品。課程結束後,所有代表都將具備有關該主題的工作知識,並能夠回答什麽是結構化産品? 爲什麽發布它們? 發行人和投資者如何受益? 你如何構建和定價一系列衍生産品? 生産結構性金融産品的風險和成本是什麽? 什麽是嵌入式衍生品? 什麽是異國情調的選擇? 什麽是定價和對沖考慮?
7 小時
Overview
本課程針對項目經理和對項目風險管理感興趣的人員。
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是金融行業流行的編程語言。它用于金融應用,從核心交易計劃到風險管理系統。 在這種有指導意義的現場培訓中,參與者將學習金融交易的基本知識,因爲他們將通過使用quantstrat構建和實施R中的基本交易策略和行動。 在培訓結束後,參與者將能夠: 理解交易中的基本概念使用R創建和實施他們的第一個交易策略使用R分析其策略的性能 聽衆 程序員財務專家 IT專業人員 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
R是金融行業流行的編程語言。它用于金融應用,從核心交易計劃到風險管理系統。 在這個有指導意義的實時培訓中,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。 在培訓結束後,參與者將能夠: 了解R編程語言的基礎知識選擇和利用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,網絡等)的財務數據。 構建解決與資産配置,風險分析,投資表現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 聽衆 開發商分析師寬客 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習 注意 此培訓旨在爲金融專業人員面臨的一些主要問題提供解決方案。但是,如果您有特別的主題,工具或技術需要進一步追加或詳細說明,請聯系我們安排。
21 小時
Overview
R是金融行業流行的編程語言。它用于金融應用,從核心交易計劃到風險管理系統。 在這個有指導意義的現場培訓中,參與者將學習R編程的基本原理,因爲他們使用財務示例在R中編碼。 在培訓結束後,參與者將能夠: 了解R編程的基礎知識使用R來操縱他們的數據來執行基本的財務操作 聽衆 程序員財務專家 IT專業人員 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
戰略思維是指通過大的視角思考問題和情況的過程, 考慮到各種行動的影響, 然後就整體商業成功的最理想戰略採取行動



優秀的戰略思考者會分析挑戰和機遇, 並在公司 & #39; 的願景和目標的背景下考慮這些挑戰和機遇。無論是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、實踐和細化的技能。戰略思維為管理者提供了做出更好決策所需的明晰度和優勢, 並不斷將公司向正確的方向發展



在這個講師指導的現場培訓中, 我們引導新的管理者完成最重要的戰略思維概念, 通過基於實際案例的基於任務的活動將理論付諸實踐。學員有獨特的機會學習新的思維方式, 落實解決問題的關鍵概念, 反思這些原則如何適用于自己的工作, 傾聽自己的觀點, 並與老師和班級同行分享自己的觀點

。 課程 的

格式

- 參與者將全面瞭解是什麼推動了他們的業務, 以及他們在組織中的角色如何為業務 & #39; 的目標、願景和底線做出貢獻。該課程是互動的, 以活動為基礎, 案例研究、團隊任務以及個人陳述和解決問題是課程的重要組成部分
21 小時
Overview
R是金融行業流行的編程語言。它用于金融應用,從核心交易計劃到風險管理系統。 在這種有指導性的現場培訓中,參與者將學習R中的高級編程概念,因爲他們使用財務示例在R中編碼。 在培訓結束後,參與者將能夠: 實施先進的R編程技術使用R來操縱他們的數據來執行更高級的財務操作 聽衆 程序員財務專家 IT專業人員 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
課程目標: 確保個人對GRC流程和能力以及整合治理,績效管理,風險管理,內部控制和合規活動的技能具有核心理解。 概述: GRC基本術語和定義 GRC的原則核心組成部分,做法和活動 GRC與其他學科的關系
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。 R是金融行業流行的編程語言。它用于金融應用,從核心交易計劃到風險管理系統。 在這種有指導性的現場培訓中,參與者將學習如何通過建立深度學習信用風險模型來實施銀行使用R的深度學習模式。 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深度學習在銀行業務中的應用和使用使用R爲銀行創建深度學習模型使用R構建自己的深度學習信用風險模型 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
21 小時
Overview
聽衆

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管理知識的員工。

它可以根據具體的區域法律進行調整(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爲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管理框架的方式
- 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一個企業中
- 了解金融犯罪中的其他“熱點” - 特別是與國際商務,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于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
聽衆

所有員工都需要具備公司治理的工作知識

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
聽衆新任個人貸款經理支持負責收集和解釋貸款經理信息的工作人員負責管理呆壞賬的工作人員,他們需要了解導致貸款的決策過程的工作知識向個人客戶貸款 - 消費者貸款 - 要求對個人貸款建議進行評估時具備高水平的技能。 在許多情況下,它沒有傳統上與公司借貸 - 資産負債表,損益表等相關的財務信息來源 - 而更多地依賴于客戶與貸方之間建立的信任關系。 到本課程結束時,個人客戶的貸方將能夠: 了解評估個人客戶貸款主張的過程利用這一過程來達成同意貸款的邏輯決策或以可靠的理由拒絕它管理和控制個人貸款組合,盡可能確保全部償還所有貸款。 (記住,沒有完全無風險的貸款!) 與客戶建立融洽關系(盡力!)確保所有貸款全部償還
14 小時
Overview
《共同報告標準》是經合組織的一項標準, 呼籲國際司法機構從其金融機構獲得資訊, 並每年自動與其他司法機構交換這些資訊。該標準要求所有報告都以稱為 CRS XML 的格式以電子方式發送.

為了解決與檔準備和記錄資訊不完整或不准確有關的錯誤, 創建了 CRS 狀態訊息 XML 架構, 以檢查檔並記錄 CRS XML 架構檔中的錯誤



在本講師指導的現場培訓中, 學員將學習:

- CRS XML 架構和 CRS 狀態訊息 XML 架構的基本結構
。 處理這些檔的 - 步驟.
將 Excel 檔轉換為 XML 架構檔 的 - 步驟。 向各自管轄範圍提交申請的步驟
-
課程 格式

- 部分講座、部分討論、練習和大量的動手練習
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。 R是金融行業流行的編程語言。它用于金融應用,從核心交易計劃到風險管理系統。 在這種有指導性的現場培訓中,參與者將學習如何通過建立深度學習股票價格預測模型來實施R的金融深度學習模型。 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R來創建融資的深度學習模型利用R建立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
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。 在這種有指導意義的現場培訓中,參與者將學習如何通過創建深度學習信用風險模型來實施使用Python的銀行業深度學習模型。 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深度學習在銀行業務中的應用和使用使用Python,Keras和TensorFlow爲銀行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
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,雙重入場的財務會計應用程序。 在這個有指導性的現場培訓中,參與者將學習如何使用GnuCash來管理商業會計和財務項目和任務。 在培訓結束後,參與者將能夠: 管理財務和會計任務,包括發票,結算,付款,增值稅,報告等。 跟蹤銀行賬戶,股票,收入和支出跟蹤多部門業務中的多個賬戶使用GnuCash來管理多幣種業務賬戶 聽衆 會計師簿記企業主 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
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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