Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
1. nap: Big Data és az AI bevezetése a bankszektorban
- •Big Data áttekintése a bankszektorban
o Big Data definíciója és jellemzői
o Big Data jelentősége a bankszektorban - Bevezetés az AI-be a bankszektorban
o AI koncepciók és alkalmazások áttekintése
o Big Data és AI kereszteződése - Szabályozási környezet
o Banki szabályozások és vizsgálati folyamatok megértése
o Adatok és technológia szerepe a szabályozási követelmények kielégítésében
2. nap: Big Data technológiák és keretek
- Big Data eszközök és technológiák
o Hadoop, Spark és más Big Data platformok áttekintése - Adatforrások a bankszektorban
o Belső és külső adatforrások azonosítása és hasznosítása - Data Management legjobb gyakorlatok
o Adatminőség, biztonság és kormányzás kezelése
3. nap: AI technikák bankvizsgálati folyamatokhoz
- Machine Learning és AI alapok
o Alapvető koncepciók a gépTanulás és az AI-ban
o Felügyelt és felügyeletlen tanulás összehasonlítása - AI alkalmazások bankvizsgálatokban
o Kockázatelemzés, csalásfelismerés és anomáliadekódolás - Modellfejlesztés és értékelés
o Bankvizsgálati célú előrejelző modellek készítése
o Fontos teljesítménymutatók és értékelési technikák
4. nap: Adatanalitika hatékony bankvizsgálatokhoz
- Adatanalitikai technikák
o Exploratív adatanalízis és vizualizáció
o Banki kontextusokban releváns statisztikai módszerek és adatbányászati technikák - Adatanalitika alkalmazása bankvizsgálatokhoz
o Analitika használata trendek, minták és kockázatok azonosításához
o Szabályozási értékelésekhez szükséges dashboardok és jelentési eszközök fejlesztése - Etika és elegedlőség
o Big Data és AI etikai megfontolásai a bankszektorban
o Elegedlőségi és szabályozási kihívások kezelése
5. nap: Jövőbeli trendek és implementációs stratégiák
- Új technológiák a bankvizsgálati folyamatokban
o Bankszektorra ható innovációk áttekintése (pl. blockchain, természetes nyelvfeldolgozás) - Implementációs tervezés
o Legjobb gyakorlatok Big Data és AI integrálásához bankvizsgálati folyamatokban
o Technológiafelvétel és változáskezelés útvonala - Kihívások és megoldások
o Új technológiák elfogadása során fennálló jelenlegi kihívások megbeszélése
o Stratégiák AI és Big Data implementációhoz kapcsolódó akadályok leküzdéséhez - Összefoglalás és zárójelentés
o A tanfolyam kulcskövetelményeinek áttekintése
o Kérdés-válasz szakasz és visszajelzésgyűjtés
Követelmények
Ez a program célja, hogy megerősítse a banki szakemberek képességeit a vizsgálati folyamatok optimalizálásában, javítsa a döntéshozatal adatok alapú módszerét, javítsa a kockázatkezelést és hatékonyan integrálja az új technológiákat üzleti folyamatba. A résztvevők betekintést kapnak az Big Data és az AI jelenlegi helyzetébe a pénzügyekben, amivel képesek lesznek ezeknek a műszereknek a használatára a működés hatékonyságának és versenyképességének növelése érdekében.
35 Órák
Vélemények (4)
Deepthi szuperül igazodott az igényeimhez, meg tudta mondani, mikor kell összetettebb rétegeket hozzáadni, és mikor kell visszafogni, és strukturáltabb megközelítést alkalmazni. Deepthi valóban az én tempómban dolgozott, és biztosította, hogy magam is tudjam használni az új funkciókat/eszközöket azáltal, hogy először megmutatta, majd engedte, hogy magam készítsem újra azokat az elemeket, amelyek valóban segítették a képzés beágyazását. Nem is lehetnék boldogabb ennek a képzésnek az eredményeinek és a Deepthi szakértelmének!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Kurzus - IBM Cognos Analytics
Gépi fordítás
Ossza meg az alkalmazási példát
Kurzus - Alteryx for Data Analysis
Gépi fordítás
Teljesen világosan kifejezve és magyarázva
Harshit Arora - PwC South East Asia Consulting
Kurzus - Alteryx for Developers
Gépi fordítás
Lineáris regresszió - az algoritmus a trend előrejelzéséhez
Vincent Ko - UBS
Kurzus - Data Preparation with Alteryx
Gépi fordítás
