Python Programozás a Pénzügyekben Képzés

Bevezet az adattudomány és a mesterséges intelligencia gyakorlati megközelítésébe Python segítségével – felvértezi a szakembereket az adatok feltárásához, gépi tanulási modellek építéséhez és üzleti környezetben alkalmazható AI-alapú alkalmazások üzembe helyezéséhez; A CRISP-DM munkafolyamatokat, statisztikai elemzést, felügyelt és felügyelet nélküli tanulást, mélytanulást Tensorflow segítségével, természetes nyelvfeldolgozást, nagy adatokat Sparkkal és adatalapú történetmesélést tárgyal; Ideális kezdők számára, akik Python adattudományi tanúsítványt és karrierre kész elemzési képzést keresnek.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű résztvevőknek szól, akik gépi tanulási munkafolyamatokat szeretnének automatizálni és kezelni, beleértve a modellképzést, érvényesítést és üzembe helyezést az Apache Airflow segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az Apache Airflow beállítása gépi tanulási munkafolyamatok összehangolására.
• Adatfeldolgozás, modellképzés és érvényesítési feladatok automatizálása.
• Az Airflow integrálása gépi tanulási keretrendszerekkel és eszközökkel.
• Gépi tanulási modellek üzembe helyezése automatizált folyamatok segítségével.
• Gépi tanulási munkafolyamatok monitorozása és optimalizálása éles környezetben.

Célközönség

Minden vezetői szintű munkatárs, akinek szüksége van működési ismeretekre a Pénzmosás Elleni Küzdelem (AML) és a Terrorizmusfinanszírozás Elleni Küzdelem (CTF) területén, valamint a többi releváns és aktuális pénzügyi bűnözési kérdésre való felkészülésre.

A kurzus formátuma

A következők kombinációja:

• Facilitált beszélgetések
• Diavetítések
• Esettanulmányok
• Példák

Kurzuscélok

A kurzus végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megmagyarázni, hogyan lehet megelőzni a pénzmosást és a terrorizmusfinanszírozást
• Megérteni a pénzmosás és a terrorizmusfinanszírozás főbb aspektusait, ahogyan azok a vállalatukra vonatkoznak, valamint a nemzeti és nemzetközi erőfeszítéseket ezek elleni küzdelemben
• Meghatározni, hogyan kell a vállalatnak és annak munkatársainak védekezni a pénzmosás és a terrorizmusfinanszírozás kockázatai ellen
• Részletezni, hogyan válhat egy vállalat célponttá pénzmosás és terrorizmusfinanszírozás terén, valamint elmagyarázni, hogy milyen „vörös zászlók” segíthetnek azonosítani, megelőzni és jelenteni bármilyen (gyanús vagy tényleges) bűncselekményt
• Megérteni a pénzügyi bűnözés egyéb „forró pontjait”

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adattudósok és elemzők számára készült, akik szeretnék az AWS Cloud9-et használni az adattudományi munkafolyamatok egyszerűsítésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Adattudományi környezet beállítása az AWS Cloud9-ben.
• Adatelemzés végrehajtása Python, R és Jupyter Notebook segítségével a Cloud9-ben.
• AWS Cloud9 integrálása AWS adatszolgáltatásokkal, mint az S3, RDS és Redshift.
• AWS Cloud9 használata gépi tanulási modellek fejlesztésére és telepítésére.
• Felhőalapú munkafolyamatok optimalizálása adatelemzéshez és -feldolgozáshoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő szintű adattudósok és informatikai szakemberek számára készült, akik meg szeretnék ismerni az adattudomány alapjait a Google Colab használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Google Colab beállítására és navigálására.
• Alapvető Python kód írására és futtatására.
• Adathalmazok importálására és kezelésére.
• Vizualizációk készítésére Python könyvtárak segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű Python fejlesztőknek és adatelemzőknek szól, akik szeretnék fejleszteni készségeiket a Pandas és NumPy használatával történő adatelemzés és -manipuláció terén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani egy fejlesztői környezetet, amely magában foglalja a Python, Pandas és NumPy használatát.
• Létrehozni egy adatelemző alkalmazást Pandas és NumPy segítségével.
• Speciális adatfeldolgozást, rendezést és szűrést végrehajtani.
• Aggregált műveleteket végezni és idősoros adatokat elemezni.
• Adatokat vizualizálni a Matplotlib és más vizualizációs könyvtárak segítségével.
• Hibakeresést és optimalizálást végezni adatelemző kódjaikon.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) azoknak a vezetőknek szól, akik szeretnék azonosítani és minimalizálni az eCommerce kereskedők által szembesülő csalás kockázatát.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni, hogyan történik az eCommerce csalás.
• Elemzni a vállalatuk eCommerce platformjának és folyamatainak sebezhetőségeit.
• Felmérni egy vállalat „felkészültségét” az új csalásellenes intézkedések bevezetésére.
• Megfelelő csalásellenes irányelvek kommunikálása és beépítése.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlati alkalmazás.
• Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni erre a kurzusra, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik a FARM (FastAPI, React, és MongoDB) verem használatával szeretnének dinamikus, nagy teljesítményű és skálázható webalkalmazásokat építeni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a szükséges fejlesztői környezetet, amely integrálja a FastAPI-t, a Reactot és a MongoDB-t.
• Megérteni a FARM verem kulcsfogalmait, jellemzőit és előnyeit.
• Megtanulni, hogyan kell REST API-kat építeni a FastAPI-val.
• Megtanulni, hogyan kell interaktív alkalmazásokat tervezni a React segítségével.
• Fejleszteni, tesztelni és üzembe helyezni alkalmazásokat (frontend és backend) a FARM verem használatával.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik szeretnék a FastAPI-t Pythonnal együtt használni RESTful API-k gyorsabb és egyszerűbb építéséhez, teszteléséhez és üzembe helyezéséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a szükséges fejlesztői környezetet API-k fejlesztéséhez Pythonnal és FastAPI-val.
• Gyorsabban és egyszerűbben létrehozni API-kat a FastAPI könyvtár használatával.
• Megtanulni, hogyan készítsenek adatmodelleket és sémákat Pydantic és OpenAPI alapján.
• API-kat csatlakoztatni egy adatbázishoz SQLAlchemy segítségével.
• Biztonsági és hitelesítési megoldások implementálása API-kban a FastAPI eszközeivel.
• Tárolóképek készítése és webes API-k üzembe helyezése egy felhő szerveren.

Ez a bevezető tanfolyam első osztályú és részletes ismeretet nyújt a résztvevőknek a legfontosabb pénzügyi piacokról, azok céljáról, működéséről, fő tevékenységeiről és szabályozásáról. A tanfolyam részben ismétlés, részben oktatás és részben kihívás, hogy minden résztvevő a maximális hasznot húzhassa belőle. A visszajelzés és a vita aktívan bátorítva lesz az összes ülés során, amelyek interaktívak, nem csak reakciókra és tényekre épülnek.

A fő cél az, hogy a tanfolyam végére minden résztvevő sokkal jobban felkészült legyen az ügyfelek kezelésére és azok folyamatos igényeire, valamint hogy jobban megértse a szolgáltatásokat és piacokat, amelyeken kereskednek és részt vesznek.

Ez a oktató vezette, élőben tartott képzés Magyarország (online vagy helyszínen) azoknak a felhőrendszergazdák, felhőarchitektúrák, technológiai vezetők és pénzügyi elemzők számára készült, akik szeretnék rögzíteni, kezelni, nyomon követni és feldolgozni egy szervezet pénzügyi eszközeit a felhőben.

Az edzés végén a résztvevők képesek lesznek alkalmazni a FinOps gyakorlatokat egy szervezetben a költségek előrejelzésére, folyamatok optimalizálására, és elvégezni a pénzügyi menedzsment műveleteket a felhőben.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű pénzügyi szakembereknek szól, akik átfogó ismereteket szeretnének szerezni a FinOps elveiről és módszertanairól, beleértve a felhőalapú pénzügyi menedzsmentet, optimalizálási stratégiákat, valamint a pénzügyi, mérnöki és üzleti csapatok közötti együttműködést.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a FinOps keretrendszert, elveit és fázisait.
• Hatékonyan kezelni a felhőköltségeket adatelemzés és irányítás segítségével.
• Együttműködni a pénzügyi, mérnöki és üzleti egységek között a felhőköltségek összehangolása érdekében.
• FinOps eszközök használata költségallokáció, előrejelzés és optimalizálás céljából.
• Felkészülni a FinOps Certified FOCUS Analyst vizsgára.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű felhőalapú pénzügyi menedzsment szakembereknek szól, akik szeretnék igazolni szakértelmüket a felhőalapú költségkezeléssel kapcsolatos pénzügyi műveletek (FinOps) területén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megszerezni a FinOps Certified Professional vizsgához szükséges haladó tudást.
• Megérteni a komplex FinOps gyakorlatokat, beleértve a költségoptimalizálást, költségvetés-kezelést és jelentéskészítést.
• Gyakorlati készségeket fejleszteni a FinOps stratégiák valós helyzetekben történő alkalmazásában.
• Felkészülni a FinOps Certified Professional vizsga sikeres letételére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (helyszíni vagy távoli) azoknak a könyvelőknek és könyvvizsgálóknak szól, akik a Xero használatát szeretnék elsajátítani a könyveléshez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Valós idejű áttekintést kapni a pénzforgalomról.
• Bankszámlákat összekapcsolni a Xeroval a banki egyeztetéshez.
• ÁFA (hozzáadottérték-adó) bevallásokat előkészíteni és ellenőrizni a Xeroban.
• Jelentéseket készíteni a csapattagok közötti megosztáshoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű, nem pénzügyi szakembereknek szól, akik alapvető pénzügyi és számviteli elveket szeretnének megérteni, amelyek elengedhetetlenek a hatékony döntéshozatalhoz az üzleti életben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az alapvető pénzügyi és számviteli fogalmakat, amelyek elengedhetetlenek az üzleti döntéshozatalhoz.
• Értelmezni és elemezni a pénzügyi kimutatásokat, mint például az eredménykimutatásokat, mérlegeket és pénzforgalmi kimutatásokat.
• Kulcsfontosságú pénzügyi mutatók alkalmazása a vállalat pénzügyi helyzetének felméréséhez.
• Költségvetések készítése és kezelése, valamint eltérés-elemzés végrehajtása az üzleti teljesítmény monitorozásához.
• Fedezeti pont elemzés alkalmazása működési és stratégiai döntések támogatására.