Course Outline
Ημέρα 1: Εισαγωγή στο Big Data και την Τεχνητή Νοημοσύνη στη Βιομηχανία του Χρηματοδότησης
- •Εισαγωγή στο Big Data στη Βιομηχανία του Χρηματοδότησης
o Ορισμός και χαρακτηριστικά του Big Data
o Σημασία του Big Data στον τομέα των τραπεζών - Εισαγωγή στη Τεχνητή Νοημοσύνη στη Βιομηχανία του Χρηματοδότησης
o Περιγραφή των κατευθύνσεων και εφαρμογών της Τεχνητής Νοημοσύνης
o Η συνδυασμένη χρήση του Big Data και της Τεχνητής Νοημοσύνης - Οικονομικός Πλαίσιος
o Συνειδητοποίηση των νομοθεσιών και των διαδικασιών εξέτασης στις τράπεζες
o Η ρόλος των δεδομένων και της τεχνολογίας για να συμμορφώνονται με τους προσανατολισμούς της νομοθεσίας
Ημέρα 2: Τεχνολογίες και Δικτύωση του Big Data
- Τεχνολογίες και Εργαλεία του Big Data
o Περιγραφή των Hadoop, Spark, και άλλων πλατφόρμων Big Data - Πηγές Δεδομένων στη Βιομηχανία του Χρηματοδότησης
o Ανίχνευση και εκμετάλλευση εσωτερικών και εξωτερικών πηγών δεδομένων - Βέλτιστες Πρακτικές του Data Management
o Διαχείριση ποιότητας, ασφάλειας και διαχείρισης των δεδομένων
Ημέρα 3: Τεχνικές Τεχνητής Νοημοσύνης για Διαδικασίες Εξέτασης των Τραπεζών
- Βάσεις Τεχνητής Νοημοσύνης και Machine Learning
o Κλείδια πρότυπα στη μηχανική μάθηση και την τεχνητή νοημοσύνη
o Συντηρητική ανάλυση vs. αναλυτική μάθηση - Εφαρμογές της Τεχνητής Νοημοσύνης στις Διαδικασίες Εξέτασης των Τραπεζών
o Αξιολόγηση κινδύνου, ανίχνευση παραβάσεων και εντοπισμός ανωμαλιών - Ανάπτυξη και Αξιολόγηση Μοντέλων
o Δημιουργία προβληματικών μοντέλων για τις διαδικασίες εξέτασης των τραπεζών
o Κλείδια μετρήσιμα και τεχνικές αξιολόγησης
Ημέρα 4: Ανάλυση Δεδομένων για Συντονισμό των Εξετάσεων
- Τεχνικές Ανάλυσης Δεδομένων
o Προσβατική ανάλυση δεδομένων και προβολή
o Στατιστικές μεθόδους και τεχνικές εξόρυξης δεδομένων που συνδέονται με τη βιομηχανία του Χρηματοδότησης - Εφαρμογή Ανάλυσης για Εξετάσεις
o Χρήση ανάλυσης για τη εντοπιση των προτύπων, μοτίβ και κινδύνων
o Ανάπτυξη δεξιαγώγων και εργαλείων για την αξιολόγηση των νομοθεσιών - Ηθικές Πρακτικές και Συμμόρφωση
o Ηθικά προβλήματα στη χρήση του Big Data και της Τεχνητής Νοημοσύνης στη βιομηχανία του Χρηματοδότησης
o Περιπτώσεις που αφορούν στη συμμόρφωση και τις προσανατολισμούς της νομοθεσίας
Ημέρα 5: Μελλοντικές Τάσεις και Στρατηγικές Εφαρμογής
- Νέες Τεχνολογίες στη Διαδικασία των Εξετάσεων των Τραπεζών
o Περιγραφή των νέων ευκαιριών που επηρεάζουν τη βιομηχανία (π.χ., blockchain, processing of natural language) - Πλάνος Εφαρμογής
o Βέλτιστες πρακτικές για τη ενσωμάτωση του Big Data και της Τεχνητής Νοημοσύνης στις διαδικασίες εξέτασης των τραπεζών
o Πλάνος για την ανάληψη τεχνολογίας και διαχείριση αλλαγών - Πρόβληματα και Λύσεις
o Διάλογος για τους τρέχοντες προβλήματα στη χρήση νέων τεχνολογιών
o Στρατηγικές για την επίλυση προβλημάτων στη χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης και του Big Data - Συμπέρασμα και Συμπεράσματα
o Περιγραφή των βασικών συμπερασμάτων από την εκπαίδευση
o Διάλογος για παρατηρήσεις και συμβουλές
Το πρόγραμμα εκπαίδευσης "Big Data και Τεχνητή Νοημοσύνη στη βιομηχανία του Χρηματοδότησης" είναι σχεδιασμένο για να εξοπλίσει τους επαγγελματίες της βιομηχανίας του Χρηματοδότησης με απαραίτητες δεξιότητες και γνώσεις για να εκμεταλλευθούν την ισχύ του Big Data και της τεχνητής νοημοσύνης. Οι συμμετέχοντες θα εξερευνήσουν βασικά πρότυπα, τεχνολογίες και πρακτικές εφαρμογές του Big Data και της Τεχνητής Νοημοσύνης στον τομέα των τραπεζών. Η εκπαίδευση περιλαμβάνει μια συγχώνευση από διδασκαλίας, περιπτώσεων και ιστορικών περιπτώσεων, εφαρμογής σε υπολογιστές και διαλόγους για τη νομοθεσία, ηθικά προβλήματα και βέλτιστες πρακτικές.
Τελικά από την εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:
- Συνειδητοποίηση των βασικών πρότυπων: Παρέχουν στους συμμετέχοντες μια βασική κατανόηση του Big Data και της Τεχνητής Νοημοσύνης, περιλαμβάνοντας τη σημασία τους στον τομέα των τραπεζών.
- Εξερεύνηση τεχνολογιών: Εφαρμόζουν τους συμμετέχοντες με βασικές Big Data τεχνολογίες, περιλαμβάνοντας Hadoop και Spark, και τη συνδεσιμότητα των NoSQL βάσεων δεδομένων.
- Εκμετάλλευση πηγών δεδομένων: Εξασφαλίζουν στους συμμετέχοντες την ικανότητα να ανιχνεύουν και να χρησιμοποιούν διάφορες εσωτερικές και εξωτερικές πηγές δεδομένων για αποτελεσματικές λειτουργίες των τραπεζών.
- Εφαρμογές της Τεχνητής Νοημοσύνης: Δείχνουν τη χρήση τεχνικών της Τεχνητής Νοημοσύνης στις διαδικασίες εξέτασης των τραπεζών, όπως η αξιολόγηση κινδύνου, η ανίχνευση παραβάσεων και η προβληματική μοντέλ.
- Εφαρμογή ανάλυσης δεδομένων: Εξασφαλίζουν στους συμμετέχοντες τις δεξιότητες για να εφαρμόσουν μέθοδους ανάλυσης δεδομένων για την ορίζουσα ανίχνευση και διαχείριση κινδύνων στις λειτουργίες των τραπεζών
- Αντιμετώπιση ηθικών προβλημάτων: Διαλόγους για τα ηθικά προβλήματα στη χρήση Big Data και της Τεχνητής Νοημοσύνης στη βιομηχανία του Χρηματοδότησης και τη σημασία της συμμόρφωσης με τη νομοθεσία
- Ετοιμάγεια για Μέλλοντικες Τάσεις: Εξασφαλίζουν στους συμμετέχοντες την ικανότητα να προσδιορίσουν μέλλοντικες εξελίξεις στην τεχνολογία και να αναπτύξουν στρατηγικές για την ενσωμάτωση Big Data και της Τεχνητής Νοημοσύνης στις πρακτικές του Χρηματοδότησης
Μορφή της Εκπαίδευσης
- Ενεργικές διδασκαλίες και συζητήσεις.
- Πολλά ασκήσεις και πρακτική εφαρμογή.
- Ενεργός υλικός χώρος για την εφαρμογή.
Προσαρμοστικές Επιλογές Εκπαίδευσης
- Για να παρουσιάσετε μια προσαρμοστική εκπαίδευση για αυτό το κουρσέ, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.
Αυτό το πρόγραμμα στοχεύει να ισχυρίσει τους επαγγελματίες της βιομηχανίας του Χρηματοδότησης για να προωθήσουν τις διαδικασίες εξέτασης, να βελτιώσουν τις αποφάσεις με βάση δεδομένα και να προωθήσουν τη διαχείριση κινδύνων, και να ενσωματώσει αποτελεσματικά τις νέες τεχνολογίες στις λειτουργίες τους. Οι συμμετέχοντες θα αποκτήσουν πληροφορίες για το υπάρχον πλαίσιο Big Data και της Τεχνητής Νοημοσύνης στην επιχειρηματικότητα, επιτρέποντάς τους να χρησιμοποιούν αυτά τα εργαλεία για μεγαλύτερη αποδοτικότητα λειτουργίας και προσωπική ισχύ.
Requirements
Αυτό το πρόγραμμα στreφει την προσοχή στην εξάπλωση των επαγγελματιών του τραπεζικού τομέα για να βελτιώσουν τις διαδικασίες εξέτασης, να αυξήσουν τη λήψη αποφάσεων με βάση δεδομένα, να καθοριστεί η ρύθμιση των κινδύνων και να ενσωματώσουν αποτελεσματικά τεχνολογίες που εμφανίζονται στη λειτουργία τους. Οι συμμετέχοντες θα αποκτήσουν γνώσεις για τον παρούσα χώρο Big Data και την Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) στις υπηρεσίες χρηματοδότησης, επιτρέποντάς τους να εκμεταλλευθούν αυτά τα εργαλεία για μεγαλύτερη λειτουργική απόδοση και συντεταγμένη προσέγγιση.
Testimonials (4)
Η Deepthi ήταν εξαιρετικά προσαρμοσμένη στις ανάγκες μου, μπορούσε να πει πότε να προσθέσει επίπεδα πολυπλοκότητας και πότε να κρατήσει πίσω και να ακολουθήσει μια πιο δομημένη προσέγγιση. Ο Deepthi δούλεψε πραγματικά με τον ρυθμό μου και διασφάλισε ότι θα μπορούσα να χρησιμοποιήσω τις νέες λειτουργίες/εργαλεία μόνος μου, δείχνοντάς μου πρώτα, στη συνέχεια, επιτρέποντάς μου να αναδημιουργήσω τα αντικείμενα μόνος μου, κάτι που βοήθησε πραγματικά στην ενσωμάτωση της εκπαίδευσης. Δεν θα μπορούσα να είμαι πιο χαρούμενος με τα αποτελέσματα αυτής της εκπαίδευσης και με το επίπεδο τεχνογνωσίας της Deepthi!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Course - IBM Cognos Analytics
Machine Translated
Κοινή χρήση παραδείγματος εφαρμογής
Course - Alteryx for Data Analysis
Machine Translated
Πολύ καθαρά εκφρασμένα και εξηγημένα
Harshit Arora - PwC South East Asia Consulting
Course - Alteryx for Developers
Machine Translated
Γραμμική παλινδρόμηση - ο υπολογιστικός τύπος για την πρόβλεψη της τάσης
Vincent Ko - UBS
Course - Data Preparation with Alteryx
Machine Translated