Pénzügy Kurzusok | Finance Kurzusok

Pénzügy Kurzusok

A helyi, oktató által vezetett Live Finance képzések interaktív vitákon és esettanulmányokon keresztül mutatják be a Pénzügy és a Számvitel alapjait. A pénzügyi képzés "helyszíni élő képzés" vagy "távoli élő képzés". A helyszínen élő helyszíni tréning a helyszínen végezhető el az ügyfelek telephelyén Magyarország vagy a NobleProg vállalati oktatóközpontjaiban Magyarország . A távoli élőképzés interaktív, távoli asztal segítségével történik. NobleProg - a helyi oktatási szolgáltató

Machine Translated

Vélemények

★★★★★
★★★★★

Pénzügy Course Outlines

Kurzusnév
Időtartalma
Összefoglaló
Kurzusnév
Időtartalma
Összefoglaló
14 hours
Összefoglaló
Közönség

Minden olyan felső Management aki munkatudást igényel az AML / CTF-ről és azok megelőzéséről - és a többi releváns és jelenlegi Financial Crime kérdéséről;

A tanfolyam formátuma

A következők kombinációja:

- Elősegített beszélgetések
- Dia prezentációk
- Esettanulmányok
- Példák

A tanfolyam céljai

A kurzus végére a küldöttek:

- Magyarázza el, hogyan lehet megakadályozni az AML-t és a CTF-et
- Ismerje meg az AML és a CTF főbb aspektusait, ahogyan azok a vállalatokra vonatkoznak, és a nemzeti és nemzetközi erőfeszítéseket, amelyekkel küzdeni kell
- Határozza meg, hogy egy vállalat és annak személyzete megvédje magát a pénzmosás és a terrorizmus finanszírozása kockázatai ellen
- Részletesen ismertesse, hogyan válhat a vállalat a pénzmosás és a terrorizmus finanszírozása célpontjává: és magyarázza el, hogy mely „vörös zászló” segíthet nekik azonosítani, megakadályozni és bejelenteni a (gyanús vagy tényleges) bűncselekményeket
- Ismerje meg a Financial Crime más „forró pontjait”
28 hours
Összefoglaló
A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik ága, amelyben a számítógépek képesek tanulni anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket. R a pénzügyi iparban népszerű programozási nyelv. A pénzügyi alkalmazásokban használják, az alapkereskedelmi programoktól kezdve a kockázatkezelési rendszerekig.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan lehet gépi tanulási technikákat és eszközöket alkalmazni a valós világbeli problémák megoldására a pénzügyi ágazatban. R programozási nyelv lesz.

A résztvevők először megtanulják a fő alapelveket, majd tudásukat a gyakorlatba ültetik saját gépi tanulási modelleik felépítésével és felhasználásával számos csapatprojekt megvalósításához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

- Megérteni a gépi tanulás alapvető fogalmait
- Ismerje meg a gépi tanulás alkalmazásokat és felhasználásait a pénzügyekben
- Fejlesztse ki saját algoritmikus kereskedési stratégiáját az R gépi tanulással

Közönség

- Fejlesztők
- Adattudósok

A tantárgy formátuma

- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
21 hours
Összefoglaló
A kdb + egy emlékezetes, columnoriented adatbázis és q a beépített, értelmezett vector alapú nyelv A kdb + -ben a táblázatok a vektorok oszlopai, és q a műveleteket a táblázatban szereplő adatokhoz hasonlítja, mintha egy lista lenne A kdb + és a q általánosan használt nagyfrekvenciás kereskedelemben, és népszerűek a nagy pénzügyi intézmények, köztük a Goldman Sachs, a Morgan Stanley, a Merrill Lynch, a JP Morgan stb Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtudják, hogyan hozzon létre egy idősoros adatalkalmazást a kdb + és q segítségével A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Értsd meg a különbséget a sortorientált adatbázis és az oszlopdiagnosztikus adatbázis között Válasszon adatokat, írjon szkripteket, és hozzon létre funkciókat a fejlett elemzések végrehajtásához Elemezze az idősorok adatait, például az állományok és árucserék adatait Használja a kdb + memória képességét nagy adathalmazok tárolására, elemzésére, feldolgozására és visszakeresésére nagy sebességgel Gondolj a funkciókra és az adatokra a magasabb szinteken, mint a normál funkció (érvek) megközelítése a nemektori nyelveken Fedezze fel a kdb + egyéb érzékeny alkalmazását, beleértve az energiakereskedelmet, a telekommunikációt, a szenzoradatokat, a naplóadatokat és a gép- és hálózatfelhasználás ellenőrzését Közönség Fejlesztők Adatbázis mérnökök Adatkutatók Adatelemzők A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
14 hours
Összefoglaló
Xero is a cloud-based accounting software. Using Xero, users can manage assets, liabilities, and equity for small or medium-sized companies.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at accountants and bookkeepers who wish to use Xero for bookkeeping.

By the end of this training, participants will be able to:

- Get a real-time view of cashflow.
- Link bank accounts to Xero for bank reconciliation.
- Prepare and check VAT (Value Added Tax) returns in Xero.
- Create reports for sharing amongst team members.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
21 hours
Összefoglaló
közönségének

A személyzet minden tagja, akiknek szükségük van a szakmai ismeretek Compliance és a Management a kockázat

A tantárgy formátuma

A következők kombinációja

- Megkönnyített beszélgetések
- Diabemutatók
- Esettanulmányok
- Példák

A tanfolyam céljai

A tanfolyam végére a küldöttek képesek lesznek:

- Ismerje meg a megfelelés fő aspektusait, valamint a vele kapcsolatos kockázatok kezelésére tett nemzeti és nemzetközi erőfeszítéseket
- Határozza meg, hogy egy olyan vállalat és a személyzet is felállított egy megfelelőségi kockázat Management Framework
- Részletesen ismertesse a megfelelőségért felelős tisztviselő és a pénzmosásról felelős tisztviselő szerepeit, és hogyan kell őket integrálni az üzleti életbe
- Tudjon meg többet a Financial Crime „forró pontjairól” - különös tekintettel a nemzetközi Business , az offshore központokra és a nagy nettó értéket képviselő ügyfelekre
35 hours
Összefoglaló
Ez a tanfolyam átfogó bevezetést nyújt a MATLAB műszaki számítógépes környezethez, valamint bemutatja a MATLAB pénzügyi alkalmazásokhoz való használatát. A tanfolyam a kezdő felhasználóknak és azoknak szól, akik véleményt keresnek. Nem feltételezzük, hogy korábban programozzunk tapasztalatokat vagy tudnánk a MATLAB t. Az adatok elemzésének, megjelenítésének, modellezésének és programozásának témáit a tanfolyam során feltárják. Témakörök:

- Munka a MATLAB felhasználói felülettel
- Parancsok beírása és változók létrehozása
- Vektorok és mátrixok elemzése
- Vektor- és mátrixadatok megjelenítése
- Munka adatfájlokkal
- Munka adattípusokkal
- Parancsok automatizálása szkriptekkel
- Programok írása logikával és folyamatvezérléssel
- Írás funkciók
- A pénzügyi eszközkészlet használata a mennyiségi elemzéshez
21 hours
Összefoglaló
Machine Learning a mesterséges intelligencia egyik ága, ahol a számítógépek képesek tanulni anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket. Python egy programozási nyelv, amely tiszta szintaxisáról és olvashatóságáról híres. Kiválóan bevált, jól bevált könyvtárak és technikák gyűjteményét kínálja a gépi tanulási alkalmazások fejlesztéséhez.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan lehet gépi tanulási technikákat és eszközöket alkalmazni a valós világ problémáinak megoldására a bankiparban.

A résztvevők először megtanulják a fő alapelveket, majd tudásukat a gyakorlatba ültetik saját gépi tanulási modelleik felépítésével és felhasználásával számos csapatprojekt megvalósításához.

Közönség

- Fejlesztők
- Adattudósok

A tantárgy formátuma

- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
28 hours
Összefoglaló
Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan lehet gépi tanulási technikákat és eszközöket alkalmazni a valós világ problémáinak megoldására a bankiparban. R programozási nyelv lesz.

A résztvevők először megtanulják a fő alapelveket, majd tudásukat a gyakorlatba ültetik saját gépi tanulási modelleik felépítésével és számos élő projekt befejezésével.

Közönség

- Fejlesztők
- Adattudósok
- Banki szakemberek, technikai háttérrel

A tantárgy formátuma

- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
21 hours
Összefoglaló
A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik ága, amelyben a számítógépek képesek tanulni anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket. Python egy programozási nyelv, amely tiszta szintaxisáról és olvashatóságáról híres. Kiválóan bevált, jól bevált könyvtárak és technikák gyűjteményét kínálja a gépi tanulási alkalmazások fejlesztéséhez.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan lehet gépi tanulási technikákat és eszközöket alkalmazni a valós világbeli problémák megoldására a pénzügyi ágazatban.

A résztvevők először megtanulják a fő alapelveket, majd tudásukat a gyakorlatba ültetik saját gépi tanulási modelleik felépítésével és felhasználásával számos csapatprojekt megvalósításához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

- Megérteni a gépi tanulás alapvető fogalmait
- Ismerje meg a gépi tanulás alkalmazásokat és felhasználásait a pénzügyekben
- Készítsen saját algoritmikus kereskedési stratégiát a Python gépi tanulással

Közönség

- Fejlesztők
- Adattudósok

A tantárgy formátuma

- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
7 hours
Összefoglaló
Ez a kurzus célja, hogy a projekt menedzserek és akiket érdekel a Risk Management projekt.
21 hours
Összefoglaló
R a pénzügyi iparban népszerű programozási nyelv. A pénzügyi alkalmazásokban használják, az alapkereskedelmi programoktól kezdve a kockázatkezelési rendszerekig.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben a résztvevők megtanulják a fejlett programozási koncepciókat R-ben, miközben az R kódolásán keresztül pénzügyi példákat használnak.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

- Végezzen fejlett R programozási technikákat
- Használja az R billentyűt az adatok manipulálásához fejlettebb pénzügyi műveletek végrehajtására

Közönség

- programozók
- Finance szakemberek
- IT szakemberek

A tantárgy formátuma

- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
7 hours
Összefoglaló
Miért kell részt venni?

Élünk és dolgozunk egy egyre inkább globális piacon, amely minden olyan alkalomra kínál lehetőséget, amire szükségünk van. Ezekkel a lehetőségekkel azonban egyre nagyobb a verseny, és a bonyolultságok többsége a helyén marad. A vállalkozás sikerének és növekedésének szempontjából kulcsfontosságú, hogy megtalálja a legmegfelelőbb és versenyképesebb árat az Ön termékéhez vagy szolgáltatásaihoz. A képzés során nyert ismeretek, technikák és stratégiák lehetővé teszik, hogy növelje vállalkozásának jövedelmezőségét és hatékonyságát.

Az elmélet átalakítása a gyakorlatba:

Ennek az 1 napos képzésnek az a célja, hogy egyszerűsítse és ismertesse az árképzés sikeres stratégiáit. Magabiztosabb és pozitívabb eseményt hagy a vállalkozás folytatására és bővítésére. A stratégiákat és a legjobb gyakorlat példáit biztosítjuk, hogy javítsuk és bővítsük ismereteinket az árazásról, és hogy megvalósítsuk terveit és célkitűzéseit.

Ki kellene részt vennie?

Ez a kurzus az értékesítési vezetők, marketing menedzserek, termékmenedzserek, számlavezetők, árképző elemzők és ügyvezetők számára készült. Ez a tanfolyam létfontosságú az olyan új vezetők számára is, akik újak vagy csak korlátozott tapasztalattal rendelkeznek a témában.
35 hours
Összefoglaló
Python egy programozási nyelv, amely óriási népszerűségre tett szert a pénzügyi iparban. A legnagyobb befektetési bankok és a fedezeti alapok által elfogadott pénzügyi eszköz széles skáláját építik fel, az alapkereskedelmi programoktól kezdve a kockázatkezelési rendszerekig.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan kell használni a Python ot gyakorlati alkalmazások kifejlesztésére számos konkrét pénzügyi vonatkozású probléma megoldására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

- Ismerje meg a Python programozási nyelv alapjait
- Töltse le, telepítse és karbantartja a Python pénzügyi alkalmazások létrehozására szolgáló legjobb fejlesztőeszközöket
- Válassza ki és használja a legmegfelelőbb Python csomagokat és programozási technikákat a különféle forrásokból származó pénzügyi adatok rendezésére, megjelenítésére és elemzésére (CSV, Excel , adatbázisok, web stb.)
- Készítsen alkalmazásokat, amelyek megoldják az eszközallokációval, a kockázatelemzéssel, a befektetési teljesítménygel és egyéb kérdésekkel kapcsolatos problémákat
- Hibaelhárítás, integrálás, telepítés és optimalizálás a Python alkalmazásban

Közönség

- Fejlesztők
- Az elemzők
- quants

A tantárgy formátuma

- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

jegyzet

- Ennek a képzésnek a célja a pénzügyi szakemberek által felvetett néhány alapvető probléma megoldása. Ha azonban van egy adott témája, eszköze vagy technikája, amelyet tovább szeretne fűzni vagy kidolgozni, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.
21 hours
Összefoglaló
R a pénzügyi iparban népszerű programozási nyelv. A pénzügyi alkalmazásokban használják, az alapkereskedelmi programoktól kezdve a kockázatkezelési rendszerekig.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják a pénzügyi kereskedelem alapjait, miközben lépéseket tesznek az alapvető kereskedelmi stratégiák és tevékenységek kidolgozásán és végrehajtásán keresztül az R-ben a kvantált sztrát segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

- Megérteni a kereskedelem alapvető fogalmait
- Hozza létre és hajtsa végre az első kereskedési stratégiát az R segítségével
- Elemezze stratégia teljesítményét az R segítségével

Közönség

- programozók
- Finance szakemberek
- IT szakemberek

A tantárgy formátuma

- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
28 hours
Összefoglaló
R a pénzügyi iparban népszerű programozási nyelv. A pénzügyi alkalmazásokban használják, az alapkereskedelmi programoktól kezdve a kockázatkezelési rendszerekig.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan kell R-t használni gyakorlati alkalmazások kidolgozására számos konkrét pénzügyi vonatkozású probléma megoldására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

- Megérteni az R programozási nyelv alapjait
- Válassza ki és használja az R csomagokat és technikákat a különféle forrásokból származó pénzügyi adatok rendezéséhez, megjelenítéséhez és elemzéséhez (CSV, Excel , adatbázisok, web stb.)
- Készítsen alkalmazásokat, amelyek megoldják az eszközallokációval, a kockázatelemzéssel, a befektetési teljesítménygel és egyéb kérdésekkel kapcsolatos problémákat
- Hibaelhárítás, integráció a központi telepítéshez és az R alkalmazás optimalizálása

Közönség

- Fejlesztők
- Az elemzők
- quants

A tantárgy formátuma

- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

jegyzet

- Ennek a képzésnek a célja a pénzügyi szakemberek által felvetett néhány alapvető probléma megoldása. Ha azonban van egy adott témája, eszköze vagy technikája, amelyet tovább szeretne fűzni vagy kidolgozni, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.
7 hours
Összefoglaló
- Course Objectives:

- This will be a one-day course and after the activity the trainees/participants will be able to:

- Define what is a risk, its origin and impact on the business as manifested by their increase awareness on the topic.
- Cite different instances that will be helpful for the organization to limit and, ideally eliminate risk.
- Perform proper forecasting of risk and challenges in a proactive manner.
- Discover numerous techniques to identify, mitigate and limit risk.
- Collaborate with internal channels to strengthen risk management for the organization as a whole.

- Training Setup:

- Target Headcount: 10 -20 per batch
- Target Date of Delivery: TBD
- Total Daily Duration: 7 hours duration + 1-hour lunch
- Set-up: Classroom and Presentation Set-up

3. Methodologies:

- Instructor Led Training
- Role Playing
- Risk Analysis Exercise
- Presentation of Output and Activity Exercises

- Hardware and Equipment Needed

- Projector
- White Board with Writing Materials
- Writing Paraphernalia for Participants
- Sound System/Lapel Mic
- Big Building Blocks/Lego
- Chocolates and other token for activities

- Certificate of Achievement/Completion
21 hours
Összefoglaló
R a pénzügyi iparban népszerű programozási nyelv. A pénzügyi alkalmazásokban használják, az alapkereskedelmi programoktól kezdve a kockázatkezelési rendszerekig.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják az R programozás alapjait, miközben pénzügyi példák segítségével végzik az R kódolást.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

- Ismerje meg az R programozás alapjait
- Az R billentyűvel manipulálhatja adataikat az alapvető pénzügyi műveletek végrehajtásához

Közönség

- programozók
- Finance szakemberek
- IT szakemberek

A tantárgy formátuma

- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
21 hours
Összefoglaló
A stratégiai gondolkodás a problémák és helyzetek átgondolt folyamatát jelenti egy nagyméretű lencsén keresztül, figyelembe véve a különféle tevékenységek következményeit, majd a teljes üzleti siker legideálisabb stratégiája alapján.

Go stratégiai gondolkodók analitikusan tekintik a kihívásokra és a lehetőségekre, és figyelembe veszik azokat a vállalat jövőképe és céljainak összefüggésében. Akár stratégiai menedzser használja, figyelembe véve, hogyan osztja el a befektetést, akár egy üzleti fejlesztő, amely felbecsüli az új piacra való kiterjesztés lehetőségeit, a stratégiai gondolkodás olyan készség, amelyet meg lehet tanulni, gyakorolni és finomítani. A stratégiai gondolkodás a vezetők számára érthetőséget és életszínvonalat tesz szükségessé a jobb döntések meghozatalához és a vállalkozások folyamatos helyes irányba mozgatásához.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben az új menedzsereket a stratégiai gondolkodás legfontosabb fogalmain keresztül vezetjük be, az elmélet megvalósítását a valós esetekre épülő feladat-alapú tevékenységek révén. A résztvevők egyedülálló lehetőséget kapnak a gondolkodás új módjainak megismerésére, a kulcsfontosságú koncepciók megvalósítására a problémák megoldására, megfontolják, hogy ezek az alapelvek hogyan vonatkoznak saját munkájukra, meghallgatják és megoszthatják saját perspektíváikat oktatójukkal és osztálytársaikkal.

A tantárgy formátuma

- A résztvevők átfogó képet kapnak arról, hogy mi mozgatja üzleti vállalkozásukat, és hogy a szervezeten belüli szerepük miként járul hozzá az üzleti célokhoz, jövőképhez és az alsó sorba. A tanfolyam interaktív és tevékenységalapú, esettanulmányok, csapat alapú feladatok, valamint az egyéni bemutatás és problémamegoldás képezik a kurzus fontos részét.
35 hours
Összefoglaló
Áttekintés

A világ minden táján a szabályozók egyre inkább összekapcsolják a bank által vállalt kockázatok összegét a tartásra szánt tőkével, és a bankokat és a pénzügyi szolgáltatásokat egyre inkább a kockázatalapú irányítási gyakorlatok irányítják. A bankok, azok termékei, a szabályozás és a globális piac egyre összetettebbé válnak, és egyre nagyobb kihívásokat jelentenek a hatékony kockázatkezelésben. Az elmúlt öt év banki válságának egyik fő tanulsága, hogy a kockázatok nagy mértékben integrálódnak, és hatékonyan kezelik őket A bankoknak meg kell érteniük ezeket a kölcsönhatásokat.

A legfontosabb jellemzők:

- a jelenlegi kockázatalapú szabályozás magyarázata
- a bankok előtt álló főbb kockázatok részletes áttekintése
- az iparág legjobb gyakorlatai egy vállalati megközelítés elfogadására a kockázatkezelés integrálására egy egész szervezetben
- irányítási technikák felhasználásával csoportos kultúra kiépítése annak érdekében, hogy mindenki aktív szerepet vállaljon a kockázatok kezelésében a bankok stratégiai célkitűzéseivel összhangban
- milyen kihívásokkal szembesülhetnek a kockázatkezelők a jövőben.

A kurzus széles körben alkalmazza az esettanulmányokat, amelyek célja az öt nap alatt lefedett fogalmak és ötletek feltárása, vizsgálata és megerősítése. A bankok történeti eseményeit a kurzus egész ideje alatt használják fel arra, hogy kiemeljék, hogy nem tudták kezelni a kockázatokat és a veszteségek megelőzése érdekében meghozott intézkedéseket.

célok

A kurzus célja, hogy segítse a bankmenedzsmentet a komplex és változó kockázatok és szabályozások kezelésére a mai nemzetközi banki környezetben megfelelő integrált stratégiával. Pontosabban ez a kurzus célja, hogy a felső szintű vezetők megértsék:

- jelentős kockázatot jelent a pénzügyi ágazaton belül és a főbb nemzetközi kockázati
- hogyan lehet kezelni a bank eszközeit és kötelezettségeit, miközben maximalizálja a megtérülést
- a kockázati típusok kölcsönhatása és a bankok integrált megközelítésének kezelése
- a vállalatirányítás és a legjobb gyakorlatok megközelítése az érdekelt felek különböző érdekeinek kezelésére
- hogyan alakíthatunk ki egy kockázatkezelési kultúrát, mint egy eszközt a felesleges kockázatvállalás minimalizálására

Ki vehet részt a szemináriumon

Ez a kurzus azoknak szól, akik új az integrált kockázatkezelésben, a felső vezetés felelős stratégiai kockázatkezelésében, vagy azok, akik tovább kívánják érteni a vállalati kockázatkezelést. Ez hasznos lesz:

- Igazgatósági szintű bankkezelés
- Senior vezetők
- Vezető kockázatkezelők és elemzők
- A stratégiai kockázatkezelésért felelős vezető igazgatók és kockázatkezelők
- Belső ellenőrök
- Szabályozó és megfelelőségi személyzet
- Kincstári szakemberek
- Eszköz- és felelősségkezelők és elemzők
- Szabályozók és felügyeleti szakemberek
- Szállítók és tanácsadók a bankoknak és a kockázatkezelési ágazatnak
- Vállalatirányítási és kockázatkezelési vezetők.
21 hours
Összefoglaló
IFRS 17 is the International Financial Reporting Standard on accounting for insurance contracts. Issued in May 2017, it becomes effective on 1 January 2021. IFRS 17 replaces IFRS 4.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at managers who wish to gain a working understanding the IFRS 17 standard.

By the end of this training, participants will be able to:

- Identify the key requirements of IFRS 17.
- Know the differences between IFRS 17 and IFRS 4.
- Understand IFRS rules.
- Understand financial models and their numbers.
- Dissect and understand different types of insurance contracts and accounting models.
- Prepare a well-informed transition plan and schedule.
- Implement IFRS 17 within an organization.
- Identify and measure insurance contract performance.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
7 hours
Összefoglaló
A Chain Core egy nyílt forráskódú platform, amely Go-ban van írva, lehetővé téve a pénzügyi vállalatok számára Blockchain hálózat működtetését vagy más hálózatokhoz való kapcsolódást pénzügyi eszközök átruházása céljából a Blockchainen keresztül Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtudják a Blockchain és az elosztott főkönyv mögött álló alapelveket, amikor egy blokkhálózati prototípust építenek ki a Chain Core Developer Edition használatával A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Működtetni és részt venni egy engedélyezett blokkhálózatban Ismerje meg a Chain Core legfontosabb koncepcióit, beleértve a titkosítást biztosító, többszintű megosztott főkönyvet Digitális eszközök közvetítése közvetlenül a letétkezelőknek, akik valós időben átruházhatják egymásnak valós idejű tranzakciós közvetítő nélkül Olyan digitális eszközök értékesítése, amelyek értékegységeket, például pénznemeket, kötvényeket, értékpapírokat, IOU-kat vagy hűségpontokat képviselnek A Chain's highlevel nyelv, Ivy és Ivy Playground, olyan szerződések kifejezése, amelyek védik az értéket egy blockchainen Közönség Fejlesztők A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
28 hours
Összefoglaló
A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik ága, amelyben a számítógépek képesek tanulni anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket. A mély tanulás a gépi tanulás alterülete, amely az adatok reprezentációján és struktúráin, például neurális hálókon alapuló módszereket használ. R a pénzügyi iparban népszerű programozási nyelv. A pénzügyi alkalmazásokban használják, az alapkereskedelmi programoktól kezdve a kockázatkezelési rendszerekig.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan valósíthatók meg mélyreható tanulási modellek a bankok számára az R segítségével, miközben egy mélyreható tanulási hitelkockázati modellt készítenek.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

- Megérteni a mély tanulás alapvető fogalmait
- Ismerje meg a mélyreható tanulás alkalmazásokat és felhasználásait a banki szolgáltatásokban
- Az R gombbal alapos tanulási modelleket hozhat létre a bankok számára
- Készítsen saját mélyreható tanulási hitelkockázati modellt R segítségével

Közönség

- Fejlesztők
- Adattudósok

A tantárgy formátuma

- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
21 hours
Összefoglaló
Közönség

A személyzet minden tagja, akiknek szükségük van a szakmai ismeretek Compliance és a Management Risk a vállalatok üzleti Népköztársaság Kína.

Testreszabható specifikus regionális törvények kezelésére (pl. A társaság székhelye Németországban, de Kínában működik).

A tantárgy formátuma

A következők kombinációja

- Megkönnyített beszélgetések
- Diabemutatók
- Esettanulmányok
- Példák

A tanfolyam céljai

A tanfolyam végére a küldöttek képesek lesznek:

- Ismerje meg a megfelelés fő aspektusait, valamint a vele kapcsolatos kockázatok kezelésére tett nemzeti és nemzetközi erőfeszítéseket
- Határozza meg, hogy egy olyan vállalat és a személyzet is felállított egy megfelelőségi kockázat Management Framework
- Részletesen ismertesse a megfelelőségért felelős tisztviselő és a pénzmosásról felelős tisztviselő szerepeit, és hogyan kell őket integrálni az üzleti életbe
- Megértsék a Financial Crime többi „forró pontját” - különös tekintettel a nemzetközi Business , az offshore központokra és a nagy nettó értéket képviselő ügyfelekre.
7 hours
Összefoglaló
A Compliance és az MLRO Refresher program megvizsgálja azokat a legfontosabb kockázatkezelési kérdéseket és témákat, amelyek létfontosságúak a mai erősen szabályozott környezetben. A megfelelőségi tisztségviselők, az MLRO-k, az MLCO-k és más kockázatkezelési szakemberek számára a felsővezetők és az igazgatósági tagok célja, hogy többet tudjanak arról, hogy mit várnak el a szervezetüken belüli kockázatkezelési funkcióktól. A programot az Egyesült Királyság témakör-szakértője előadja.

A program kulcsfontosságú tanulási célja, hogy a résztvevőknek elegendő ismerettel rendelkezzenek, hogy objektív módon értékeljék a szervezet meglévő kockázatkezelési ellenőrzéseinek és gyakorlatainak megfelelőségét, és megfelelő fejlesztéseket tegyenek.
7 hours
Összefoglaló
Közönség

A személyzet minden tagja, akiknek a szakmai ismeretek Corporate Go vernance a szervezet számára

A tanfolyam formátuma

Egy rendkívül interaktív kombináció:

- Elősegített beszélgetések
- Dia prezentációk
- Példák
- Feladatok
- Esettanulmányok
21 hours
Összefoglaló
Közönség

- Újonnan kinevezett személyi hitelfelvevők
- Támogassa a személyzetet, aki felelős a hitelfelvevőknek az információk összegyűjtéséért és értelmezéséért
- A rossz és kétséges adósságok kezeléséért felelős személyzet, akiknek szükségük van a döntéshozatali folyamatra vonatkozó ismeretekre, ami a hitelezéshez vezetett

A személyes ügyfeleknek nyújtott hitelezés - fogyasztói hitelezés - magas szintű készségeket igényel az egyes hitelezési javaslatok értékelésében.

Sok esetben nem rendelkezik olyan pénzügyi információforrásokkal, amelyek hagyományosan a vállalati hitelezéshez - egyenlegekhez, nyereség- és veszteségszámlákhoz stb. - kapcsolódnak, és többet támaszkodnak az ügyfél és a hitelező közötti bizalomra és kapcsolatra.

A tanfolyam végére a Személyes Ügyfelek hitelezői képesek lesznek:

- Ismerje meg a személyi ügyfelektől származó hitelezési javaslatok értékelésének folyamatát
- Használja ezt a folyamatot, hogy logikus döntést hozzon, hogy elfogadja a kölcsönt, vagy határozott okokból elutasítja azt
- Személyes hitelállomány kezelése és ellenőrzése annak érdekében, hogy a lehető legteljesebb mértékben biztosítsa, hogy az összes hitel teljes egészében visszafizetésre kerüljön. (Emlékeztetve arra, hogy nincs teljesen kockázatmentes hitelezés ...)
- Építsen kapcsolatot az ügyfelekkel, hogy (próbáld!) Biztosítsák, hogy az összes hitelük teljes mértékben visszafizetésre kerüljön
14 hours
Összefoglaló
A közös R eporting standard (C R S) egy OECD szabvány, amely felszólítja a nemzetközi joghatóság, hogy információkat szerezzen a pénzügyi intézmények és automatikusan kicserélik az információkat a más országok évente. A szabvány előírja, hogy minden jelentést elektronikus úton, C R S XML néven ismert formátumban kell elküldeni.

A fájl előkészítésével, valamint a hiányos vagy pontatlan rekordokkal kapcsolatos hibák kiküszöbölésére a C R S Állapotüzenet XML sémát hozták létre, hogy ellenőrizze a fájlok rögzítését és a C R S XML Séma-fájl hibáinak rögzítését.

Ebben az oktató által irányított, élő képzésen a résztvevők megtanulják:

- a C R XML séma és a C R Status Message XML séma alapvető felépítése.
- ezen fájlok feldolgozásának lépései.
- az Excel fájlok XML séma fájlokká konvertálásának lépései.
- lépések a bejelentéshez a saját joghatóságuk szerint.

A tantárgy formátuma

- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
28 hours
Összefoglaló
A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik ága, amelyben a számítógépek képesek tanulni anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket. A mély tanulás a gépi tanulás alterülete, amely az adatok reprezentációján és struktúráin, például neurális hálókon alapuló módszereket használ. R a pénzügyi iparban népszerű programozási nyelv. A pénzügyi alkalmazásokban használják, az alapkereskedelmi programoktól kezdve a kockázatkezelési rendszerekig.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan valósítsák meg a mélyreható tanulási modelleket az R felhasználásával, miközben egy mély tanulási részvényárak előrejelzési modelljének létrehozásával lépnek át.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

- Megérteni a mély tanulás alapvető fogalmait
- Ismerje meg a mélyreható tanulás alkalmazásait és felhasználásait a pénzügyek területén
- Használja az R billentyűt mélyreható tanulási modellek létrehozásához a pénzügyekhez
- Készítsen saját mélyreható tanulási tőzsdei előrejelzési modellt R segítségével

Közönség

- Fejlesztők
- Adattudósok

A tantárgy formátuma

- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
28 hours
Összefoglaló
A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik ága, amelyben a számítógépek képesek tanulni anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket. A mély tanulás a gépi tanulás alterülete, amely az adatok reprezentációján és struktúráin, például neurális hálókon alapuló módszereket használ. Python magas szintű programozási nyelv, amely tiszta szintaxisáról és kódolvashatóságáról híres.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan valósítsák meg a mélyreható tanulási modelleket a banki Python használatával, miközben elkészítik a mélyreható tanulási hitelkockázati modellt.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

- Megérteni a mély tanulás alapvető fogalmait
- Ismerje meg a mélyreható tanulás alkalmazásokat és felhasználásait a banki szolgáltatásokban
- Használja Python , Keras és TensorFlow létrehozásához mély tanulási modellek a banki
- Készítsen saját mélyreható hitelkockázati modellt a Python segítségével

Közönség

- Fejlesztők
- Adattudósok

A tantárgy formátuma

- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
28 hours
Összefoglaló
A gépi tanulás a Mesterséges Intelligencia ága, ahol a számítógépek képesek tanulni anélkül, hogy kifejezetten programoztak volna A mély tanulás a gépi tanulás egyik részmezete, amely olyan tanulási adatokon és struktúrákon alapuló módszereket alkalmaz, mint a neurális hálózatok A Python egy magas szintű programozási nyelv, amely híres a világos szintaxisról és a kódok olvashatóságáról Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan hajtsanak végre mélytanulási modelleket a pénzügyek felhasználására a Python segítségével, miközben átmegyek egy mély tanulási részvényár-előrejelzési modell létrehozásán A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Értsd meg a mélytanulás alapfogalmait Megtanulják a mély tanulás alkalmazását és felhasználását a pénzügyekben A Python, a Keras és a TensorFlow segítségével mély tanulásmodelleket hozhat létre a finanszírozáshoz Építsen saját mélytanulási részvényár-előrejelzési modellt a Python használatával Közönség Fejlesztők Adatkutatók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .

Upcoming Pénzügy Courses

Online Pénzügy courses, Weekend Pénzügy courses, Evening Pénzügy training, Pénzügy boot camp, Pénzügy instructor-led, Weekend Pénzügy training, Evening Pénzügy courses, Pénzügy coaching, Pénzügy instructor, Pénzügy trainer, Pénzügy training courses, Pénzügy classes, Pénzügy on-site, Pénzügy private courses, Pénzügy one on one trainingOnline Finance courses, Weekend Finance courses, Evening Finance training, Finance boot camp, Finance instructor-led, Weekend Finance training, Evening Finance courses, Finance coaching, Finance instructor, Finance trainer, Finance training courses, Finance classes, Finance on-site, Finance private courses, Finance one on one training

Kedvezmények tanfolyamokra

Hírlevél kedvezmény

Tiszteletben tartjuk az Ön e-mail címét. Nem fogjuk továbbítani és nem adjuk el a címet más feleknek. Bármikor megváltoztathatja preferenciáit vagy leiratkozhat.

Néhány ügyfelünk

is growing fast!

We are looking for a good mixture of IT and soft skills in Hungary!

As a NobleProg Trainer you will be responsible for:

  • delivering training and consultancy Worldwide
  • preparing training materials
  • creating new courses outlines
  • delivering consultancy
  • quality management

At the moment we are focusing on the following areas:

  • Statistic, Forecasting, Big Data Analysis, Data Mining, Evolution Alogrithm, Natural Language Processing, Machine Learning (recommender system, neural networks .etc...)
  • SOA, BPM, BPMN
  • Hibernate/Spring, Scala, Spark, jBPM, Drools
  • R, Python
  • Mobile Development (iOS, Android)
  • LAMP, Drupal, Mediawiki, Symfony, MEAN, jQuery
  • You need to have patience and ability to explain to non-technical people

To apply, please create your trainer-profile by going to the link below:

Apply now!

This site in other countries/regions