Formation Learning Xero

Audiance

Tous les membres du personnel ayant besoin d'une connaissance pratique de la conformité et de la Management des risques

Format du cours

Une combinaison de:

• Discussions animées
• Présentations de diapositives
• Études de cas
• Exemples

Objectifs du cours

À la fin de ce cours, les délégués seront en mesure de:

• Comprendre les principaux aspects de la conformité et les efforts nationaux et internationaux déployés pour gérer les risques qui y sont associés
• Définir les moyens par lesquels une entreprise et son personnel pourraient établir un cadre de Management risques de conformité
• Détaillez les rôles de Compliance Officer et de Reporting Reporting en matière de blanchiment d'argent et comment ils devraient être intégrés à une entreprise
• Comprendre certains autres «points chauds» de Financial Crime - en particulier en ce qui concerne les Business internationales, les centres offshore et les clients fortunés

Le programme de mise à jour de conformité et MLRO examine les principaux problèmes et sujets de gestion des risques qui revêtent une importance vitale dans l’environnement hautement réglementé d’aujourd’hui. En plus de cibler les responsables de la conformité, les MLRO, les MLCO et autres professionnels de la gestion des risques, il s'adresse également aux membres de la direction et aux membres du conseil d'administration désireux de savoir plus à quoi s'attendre des fonctions de contrôle des risques au sein de leurs organisations. Le programme est présenté par un expert du Royaume-Uni.

L’objectif principal du programme consiste à doter les participants de connaissances suffisantes pour évaluer objectivement l’adéquation des contrôles et pratiques de gestion des risques existants de leur organisation et pour apporter les améliorations appropriées.

Public

Tous les employés ayant besoin d' une bonne connaissance de l' Corporate Go vernance pour leur organisation

Format du cours

Une combinaison hautement interactive de:

• Discussions animées
• Présentations de diapositives
• Exemples
• Des exercices
• Études de cas

Public

• Gestionnaires de prêts personnels nouvellement nommés
• Personnel de soutien chargé de la collecte et de l'interprétation des informations pour les gestionnaires de crédit
• Personnel responsable de la gestion des créances irrécouvrables et des créances douteuses ayant besoin d'une connaissance pratique du processus décisionnel ayant conduit à l'octroi du prêt

Prêter à des clients personnels - Prêt à la consommation - exige un haut niveau de compétence dans l'évaluation de propositions de prêt individuelles.

Dans de nombreux cas, il n’a aucune des sources d’information financière traditionnellement associées aux prêts aux entreprises - bilans, comptes de pertes et profits, etc. - et repose davantage sur la confiance et les relations établies entre le client et le prêteur.

À la fin de ce cours, les prêteurs aux particuliers seront en mesure de:

• Comprendre le processus d'évaluation des propositions de prêt des particuliers
• Utilisez ce processus pour prendre une décision logique d'accepter le prêt ou de le refuser avec des raisons solides
• Gérez et contrôlez un portefeuille de prêts personnels pour garantir, dans la mesure du possible, le remboursement intégral de tous les prêts. (Souvenez-vous qu'il n'y a pas de prêt totalement sans risque…!)
• Établissez une relation avec les clients pour (essayez!) De veiller à ce que tous leurs prêts soient entièrement remboursés

Au cours de la formation, présentera les problèmes de l'analyse financière en utilisant les fonctionnalités avancées d' Excel .

Ce cours est destiné aux analystes financiers, aux comptables et à tous ceux qui souhaitent développer leur tableur de compétences en analysant des questions d'analyse financière.

Introduction aux produits structurés

Le but du cours est de fournir aux délégués une introduction aux produits structurés utilisés dans la banque d’investissement. À la fin du cours, tous les délégués auront une connaissance pratique du sujet et pourront y répondre.

1. Que sont les produits structurés?
2. Pourquoi les émettre?
3. Quels sont les avantages pour les émetteurs et les investisseurs?
4. Comment structurer et tarifer une gamme de produits dérivés?
5. Quels sont les risques et les coûts de production de produits financiers structurés?
6. Que sont les dérivés incorporés?
7. Quelles sont les options exotiques?
8. Quelles sont les considérations de prix et de couverture?

Ce cours d'introduction fournira aux participants une première classe et une connaissance pratique détaillée des principaux marchés financiers, de leur objectif, de leur fonction, de leurs activités principales et de leur réglementation. Il est destiné à être une partie de recyclage, une partie éducative et une partie difficile afin que tous les délégués en tirent le maximum d’avantages. Les commentaires et la discussion seront activement encouragés tout au long des sessions, qui se veulent interactives et non seulement réactives et factuelles.

La principale fonction est de veiller à ce que tous les participants au cours soient bien mieux équipés pour traiter les clients et leurs besoins actuels et pour mettre en contexte les services et les marchés sur lesquels ils négocient et participent.

Les produits structurés sont des investissements composés de plusieurs composants.

Ce cours fournit une introduction complète à l'environnement informatique technique MATLAB + une introduction à l'utilisation de MATLAB pour des applications financières. Le cours est destiné aux utilisateurs débutants et à ceux qui recherchent une critique. Aucune expérience préalable en programmation ou connaissance de MATLAB n'est présumée. Les thèmes de l'analyse des données, de la visualisation, de la modélisation et de la programmation sont explorés tout au long du cours. Les sujets incluent:

• Travailler avec l'interface utilisateur MATLAB
• Saisie de commandes et création de variables
• Analyse de vecteurs et matrices
• Visualisation de données vectorielles et matricielles
• Travailler avec des fichiers de données
• Travailler avec des types de données
• Automatisation des commandes avec des scripts
• Ecriture de programmes avec logique et contrôle de flux
• Fonctions d'écriture
• Utilisation de la boîte à outils financière pour l'analyse quantitative

kdb + est une base de données inmemory, columnoriented et q est son langage vectoriel interprété, intégré Dans kdb +, les tables sont des colonnes de vecteurs et q est utilisé pour effectuer des opérations sur les données de la table comme s'il s'agissait d'une liste kdb + et q sont couramment utilisés dans le commerce à haute fréquence et sont populaires auprès des principales institutions financières, y compris Goldman Sachs, Morgan Stanley, Merrill Lynch, JP Morgan, etc Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment créer une application de données de séries temporelles en utilisant kdb + et q À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Comprendre la différence entre une base de données orientée ligne et une base de données orientée sur les colonnes Sélectionner des données, écrire des scripts et créer des fonctions pour effectuer des analyses avancées Analyser les données de séries temporelles telles que les données boursières et boursières Utilisez les capacités inmemory de kdb + pour stocker, analyser, traiter et récupérer de grands ensembles de données à haute vitesse Pensez aux fonctions et aux données à un niveau plus élevé que l'approche de la fonction standard (arguments) commune dans les langues non vectorielles Explorez d'autres applications de kdb +, notamment le commerce de l'énergie, les télécommunications, les données de capteurs, les données de journaux et la surveillance de l'utilisation de la machine et du réseau Public Développeurs Les ingénieurs de bases Les scientifiques de données Analystes de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront comment appliquer des techniques et des outils d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes concrets du secteur bancaire. R sera utilisé comme langage de programmation.

Les participants apprennent d’abord les principes clés, puis mettent leurs connaissances en pratique en construisant leurs propres modèles d’apprentissage automatique et en les utilisant pour réaliser un certain nombre de projets en direct.

Public

• Développeurs
• Scientifiques de données
• Professionnels de la banque ayant une formation technique

Format du cours

• Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs

Machine Learning est une branche de l'intelligence artificielle dans laquelle les ordinateurs ont la capacité d'apprendre sans être explicitement programmé. Python est un langage de programmation réputé pour sa syntaxe claire et sa lisibilité. Il offre une excellente collection de bibliothèques et de techniques éprouvées pour développer des applications d’apprentissage automatique.

Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront comment appliquer des techniques et des outils d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes concrets du secteur bancaire.

Les participants apprennent d’abord les principes clés, puis mettent leurs connaissances en pratique en construisant leurs propres modèles d’apprentissage automatique et en les utilisant pour mener à bien un certain nombre de projets d’équipe.

Public

• Développeurs
• Scientifiques de données

Format du cours

• Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs

Python est un langage de programmation qui a acquis une énorme popularité dans le secteur financier. Adopté par les plus grandes banques d’investissement et les hedge funds, il est utilisé pour créer un large éventail d’applications financières allant des programmes de négociation centraux aux systèmes de gestion des risques.

Dans cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser Python pour développer des applications pratiques permettant de résoudre un certain nombre de problèmes spécifiques liés à la finance.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Comprendre les bases du Python programmation Python
• Téléchargez, installez et maintenez les meilleurs outils de développement pour créer des applications financières en Python
• Sélectionnez et utilisez les packages et techniques de programmation Python les mieux adaptés pour organiser, visualiser et analyser des données financières provenant de différentes sources (CSV, Excel , bases de données, Web, etc.).
• Construire des applications qui résolvent des problèmes liés à la répartition d'actifs, à l'analyse de risque, au rendement des investissements, etc.
• Dépanner, intégrer, déployer et optimiser une application Python

Public

• Les développeurs
• Les analystes
• Quants

Format du cours

• Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs

Remarque

• Cette formation vise à apporter des solutions à certains des principaux problèmes rencontrés par les professionnels de la finance. Toutefois, si vous souhaitez ajouter ou développer un sujet, un outil ou une technique en particulier, veuillez nous contacter afin de prendre les dispositions nécessaires.

R est un langage de programmation populaire dans le secteur financier. Il est utilisé dans les applications financières allant des programmes de trading de base aux systèmes de gestion des risques.

Dans cette formation guidée par les instructeurs, les participants apprendront comment utiliser R pour développer des applications pratiques pour résoudre un certain nombre de problèmes liés à la finance spécifique.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les fondements du langage de programmation R
• Sélectionnez et utilisez des paquets et des techniques R pour organiser, visualiser et analyser les données financières à partir de différentes sources (CSV, Excel, bases de données, web, etc.)
• Construire des applications qui résolvent les problèmes liés à l'allocation des actifs, à l'analyse des risques, au rendement des investissements et plus encore
• Résoudre les problèmes, intégrer le déploiement et optimiser une application R

Audience

• Développeurs
• Les analystes
• Quantité

Format du cours

• Lecture partielle, discussion partielle, exercices et pratiques lourdes

Notes

• Cette formation vise à fournir des solutions à certains des problèmes principaux rencontrés par les professionnels des finances. Toutefois, si vous avez un sujet, un outil ou une technique spécifique que vous souhaitez ajouter ou élaborer plus loin, veuillez nous contacter pour organiser.

L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle dans laquelle les ordinateurs ont la capacité d'apprendre sans être explicitement programmé. Python est un langage de programmation réputé pour sa syntaxe claire et sa lisibilité. Il offre une excellente collection de bibliothèques et de techniques éprouvées pour développer des applications d’apprentissage automatique.

Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront comment appliquer des techniques et des outils d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes concrets du secteur financier.

Les participants apprennent d’abord les principes clés, puis mettent leurs connaissances en pratique en construisant leurs propres modèles d’apprentissage automatique et en les utilisant pour mener à bien un certain nombre de projets d’équipe.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique
• Apprenez les applications et les utilisations de la machine learning en finance
• Développer leur propre stratégie de trading algorithmique en utilisant l'apprentissage automatique avec Python

Public

• Développeurs
• Scientifiques de données

Format du cours

• Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs