Online or onsite, instructor-led live Finance training courses demonstrate through interactive discussion and case studies the fundamentals of Finance and Accounting.
Finance training is available as "online live training" or "onsite live training". Online live training (aka "remote live training") is carried out by way of an interactive, remote desktop. Onsite live Finance training can be carried out locally on customer premises in 부산 or in NobleProg corporate training centers in 부산.
Busan Jungang-dong Centre is located on the 7th floor of PanOcean B/D in which many tenants are forwarding companies, shippin...
Busan Jungang-dong Centre is located on the 7th floor of PanOcean B/D in which many tenants are forwarding companies, shipping firms, and conglomerates like Hyundai marine, Woori bank, Shinhan investment, Joongang newspaper. Jungang-dong is one of the main business districts in Busan, so there are many foreign consulates, financial corporations, hotels, shipping companies, etc.
The building is situated with good visibility in the centre of the traditional CBD area in Busan,100 meters from Jungang subway, 5 minutes walk to Busan International Ferry Terminal, and 4 minutes drive to Busan KTX Station or Nampo-dong downtown area.
R는 금융 산업에서 인기있는 프로그래밍 언어입니다. 그것은 핵심 거래 프로그램에서 위험 관리 시스템에 이르기까지 금융 응용 프로그램에서 사용됩니다.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련에서 참가자들은 R를 사용하여 특정 금융 관련 문제의 숫자를 해결하기위한 실용적인 응용 프로그램을 개발하는 방법을 배울 것입니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
R 프로그래밍 언어의 기본 사항을 이해하십시오.
R 패키지 및 기술을 선택하고 사용하여 다양한 출처 (CSV, [0), 데이터베이스, 웹 등)에서 금융 데이터를 조직, 시각화 및 분석합니다.
자산 분배, 위험 분석, 투자 성과와 관련된 문제를 해결하는 응용 프로그램을 구축
문제 해결, 통합 배치 및 R 응용 프로그램을 최적화
관객
개발자
분석가들
수량
코스의 형식
부분 강의, 부분 토론, 연습 및 무거운 연습
노트
이 훈련은 금융 전문가가 직면 한 일부 원칙 문제에 대한 해결책을 제공하는 것을 목표로합니다. 그러나, 특정 주제, 도구 또는 기술이 있으면 추가하거나 추가하려는 경우, 저희에게 연락하여 해결하십시오.
Python 은 금융 산업에서 큰 인기를 얻은 프로그래밍 언어입니다. 가장 큰 투자 은행과 헤지 펀드가 채택한이 솔루션은 핵심 거래 프로그램에서 위험 관리 시스템에 이르기까지 광범위한 금융 애플리케이션을 구축하는 데 사용되고 있습니다. 이 강사 주도형 라이브 교육에서 참가자는 Python 을 사용하여 여러 특정 재무 관련 문제를 해결하기위한 실용적인 응용 프로그램을 개발하는 방법을 배웁니다. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.
Python 프로그래밍 언어의 기초 이해
Python 에서 금융 응용 프로그램을 만들기위한 최고의 개발 도구를 다운로드, 설치 및 유지 관리
다양한 소스 (CSV, Excel , 데이터베이스, 웹 등)의 재무 데이터를 구성, 시각화 및 분석하기 위해 가장 적합한 Python 패키지 및 프로그래밍 기술을 선택하고 활용하십시오.
자산 배분, 위험 분석, 투자 성과 등과 관련된 문제를 해결하는 응용 프로그램 구축
Python 애플리케이션 문제 해결, 통합, 배포 및 최적화
청중
개발자
애널리스트
양
과정의 형식
강의, 강의, 연습 및 실습
노트
이 교육은 재무 전문가가 직면 한 몇 가지 주요 문제에 대한 솔루션을 제공하기위한 것입니다. 그러나 추가하거나 자세히 설명하려는 특정 주제, 도구 또는 기술이있는 경우 저희에게 연락하여 준비하십시오.
kdb +는 inmemory, columnoriented database이고 q는 내장 된 해석 벡터 기반 언어입니다 kdb +에서 테이블은 벡터의 열이며 q는 테이블 인 것처럼 작업을 수행하는 데 사용됩니다 kdb + 및 q는 고주파수 거래에서 일반적으로 사용되며 Goldman Sachs, Morgan Stanley, Merrill Lynch, JP Morgan 등 주요 금융 기관에서 널리 사용됩니다 강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 kdb + 및 q를 사용하여 시계열 데이터 응용 프로그램을 만드는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 roworiented 데이터베이스와 columnoriented 데이터베이스의 차이점 이해 고급 분석을 수행하기위한 데이터 선택, 스크립트 작성 및 함수 생성 주식 및 상품 거래 데이터와 같은 시계열 데이터 분석 대형 데이터 세트를 고속으로 저장, 분석, 처리 및 검색하려면 kdb +의 메모리 기능을 사용하십시오 표준 함수 (논증)보다 높은 수준의 함수 및 데이터를 비 벡터 언어에서 일반적인 접근 방식으로 생각하십시오 에너지 거래, 통신, 센서 데이터, 로그 데이터, 기계 및 네트워크 사용 모니터링을 포함하여 kdb +에 대한 시간 민감성 응용 프로그램을 탐색하십시오 청중 개발자 데이터베이스 엔지니어 데이터 과학자 데이터 분석가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
Compliance and MLRO Refresher Program은 오늘날의 고도로 규제 된 환경에서 핵심적인 위험 관리 문제와 주제를 조사합니다. 준법 감시인, MLRO, MLCO 및 기타 위험 관리 전문가를 대상으로하는 것은 물론 조직 내 위험 관리 기능에서 기대할 수있는 사항에 대해 더 알고 싶어하는 고위 경영진 및 이사회 구성원을 목표로합니다. 이 프로그램은 영국의 주제별 전문가에 의해 강의됩니다. 본 프로그램의 주요 학습 목표는 참석자에게 조직의 기존 위험 관리 통제 및 관행의 객관성을 객관적으로 평가하고 적절하게 개선 할 수있는 충분한 지식을 갖추는 것입니다.
대출이 이루어질 수있는 의사 결정 과정에 대한 실무 지식이 필요한 불량하고 의심스러운 부채를 관리하는 직원
개인 고객 대출 - 소비자 대출 - 개별 대출 제안 평가의 높은 수준의 기술을 요구합니다. 많은 경우, 기업 대출 - 대차 대조표, 손익 계정 등과 같이 전통적으로 연관된 재무 정보 출처가 없으며 고객과 대금업자간에 구축 된 신뢰와 교감에 더 의존합니다. 이 과정이 끝나면 개인 고객에 대한 대금업자는 다음을 수행 할 수 있습니다.
개인 고객으로부터 대출 명제를 평가하는 프로세스 이해
그 과정을 활용하여 대출에 동의하거나 확고한 사유로이를 거절하는 논리적 인 결정을 내립니다.
가능하면 모든 대출금이 전액 상환되도록 개인 대출 포트폴리오를 관리하고 통제하십시오. (완전히 위험이없는 대출은 없다는 것을 기억하고 ...!)
이 입문 과정은 참가자들에게 주요 금융 시장, 그 목적, 기능, 주요 활동 및 규제에 대한 일등급 및 상세한 실무 지식을 제공합니다. 그것은 모든 대표자들이 그것으로부터 최대의 이익을 도출 할 수 있도록 부분적으로 재교육을하고, 부분적으로 교육을하며, 부분적으로 도전하기위한 것입니다. 세션 전반에 걸쳐 반응적이고 사실적인 대화 형이 아닌 피드백과 토론이 적극적으로 권장됩니다. 주요 기능은 완료를 통해 모든 코스 대표자가 고객 및 진행중인 요구 사항을 처리하고 거래 및 참여하는 서비스 및 시장을 맥락으로 파악할 수 있도록 훨씬 잘 갖추어 질 것입니다.
이 과정에서는 MATLAB 기술 컴퓨팅 환경에 대한 포괄적 인 소개와 재무 응용 프로그램 용 MATLAB 사용에 대한 소개를 제공합니다. 코스는 초보 사용자와 검토를 원하는 사용자를 대상으로합니다. 사전 프로그래밍 경험이나 MATLAB 대한 지식이 MATLAB 가정합니다. 데이터 분석, 시각화, 모델링 및 프로그래밍의 주제는 과정 전반에 걸쳐 탐구됩니다. 주제는 다음과 같습니다.
강사가 진행하는 실제 교육에서 참가자는 금융 업계에서 실제 문제를 해결하기위한 기계 학습 기술과 도구를 적용하는 방법을 배웁니다. R이 프로그래밍 언어로 사용됩니다. 참가자들은 먼저 핵심 원칙을 배우고 나서 자신의 기계 학습 모델을 구축하고이를 사용하여 여러 가지 라이브 프로젝트를 완료함으로써 지식을 실제 업무에 적용합니다. 청중
Machine Learning 은 컴퓨터가 명시 적으로 프로그래밍하지 않고 학습 할 수있는 인공 지능의 한 분야입니다. Python 은 명확한 구문 및 가독성으로 유명한 프로그래밍 언어입니다. 그것은 잘 학습 된 라이브러리와 기계 학습 어플리케이션을 개발하는 기술을 제공합니다. 강사가 진행하는 실제 교육에서 참가자는 금융 업계에서 실제 문제를 해결하기위한 기계 학습 기술과 도구를 적용하는 방법을 배웁니다. 참가자들은 먼저 핵심 원칙을 배우고 나서 자신의 기계 학습 모델을 구축하고이를 사용하여 여러 팀 프로젝트를 완료함으로써 지식을 실제 업무에 적용합니다. 청중
기계 학습은 컴퓨터가 명시 적으로 프로그래밍되지 않고 학습 할 수있는 인공 지능의 한 분야입니다. Python 은 명확한 구문 및 가독성으로 유명한 프로그래밍 언어입니다. 그것은 잘 학습 된 라이브러리와 기계 학습 어플리케이션을 개발하는 기술을 제공합니다. 강사가 진행하는이 실제 교육에서 참가자는 금융 업계에서 실제 문제를 해결하기위한 기계 학습 기술과 도구를 적용하는 방법을 배웁니다. 참가자들은 먼저 핵심 원칙을 배우고 나서 자신의 기계 학습 모델을 구축하고이를 사용하여 여러 팀 프로젝트를 완료함으로써 지식을 실제 업무에 적용합니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
R은 금융 산업에서 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 핵심 거래 프로그램에서부터 리스크 관리 시스템에 이르는 금융 애플리케이션에 사용됩니다. 강사가 진행하는이 실시간 교육에서 참가자는 재정 사례를 사용하여 R 코딩을 진행하면서 R 프로그래밍의 기본 사항을 학습합니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
기계 학습은 컴퓨터가 명시 적으로 프로그래밍되지 않고 학습 할 수있는 인공 지능의 한 분야입니다. R은 금융 산업에서 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 핵심 거래 프로그램에서부터 리스크 관리 시스템에 이르는 금융 애플리케이션에 사용됩니다. 강사가 진행하는이 실제 교육에서 참가자는 금융 업계에서 실제 문제를 해결하기위한 기계 학습 기술과 도구를 적용하는 방법을 배웁니다. R이 프로그래밍 언어로 사용됩니다. 참가자들은 먼저 핵심 원칙을 배우고 나서 자신의 기계 학습 모델을 구축하고이를 사용하여 여러 팀 프로젝트를 완료함으로써 지식을 실제 업무에 적용합니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
기계 학습은 컴퓨터가 명시 적으로 프로그래밍되지 않고 학습 할 수있는 인공 지능의 한 분야입니다. 딥 학습은 신경망과 같은 데이터 표현 및 구조를 학습하는 방법을 사용하는 기계 학습의 하위 분야입니다. R은 금융 산업에서 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 핵심 거래 프로그램에서부터 리스크 관리 시스템에 이르는 금융 애플리케이션에 사용됩니다. 강사가 진행하는이 실시간 교육에서 참가자는 R 학습을 통해 심층 학습 주가 예측 모델을 작성하면서 금융에 대한 심층 학습 모델을 구현하는 방법을 학습합니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
머신 러닝은 컴퓨터가 명시 적으로 프로그래밍되지 않고 학습 할 수있는 인공 지능의 한 분야입니다. 딥 러닝은 신경망과 같은 구조 및 학습 데이터 표현을 기반으로하는 방법을 사용하는 기계 학습의 하위 필드입니다. Python 은 명확한 구문과 코드 가독성으로 유명한 고급 프로그래밍 언어입니다. 이 강사 주도형 라이브 교육에서 참가자는 Python 을 사용하여 딥 러닝 신용 리스크 모델을 작성하면서 뱅킹을위한 딥 러닝 모델을 구현하는 방법을 배우게됩니다. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.
딥 러닝의 기본 개념 이해
뱅킹에서 딥 러닝의 응용 프로그램 및 사용법 배우기
Python , Keras 및 TensorFlow 를 사용하여 뱅킹을위한 딥 러닝 모델 생성
기계 학습은 컴퓨터가 명시 적으로 프로그래밍되지 않고 학습 할 수있는 인공 지능의 한 분야입니다. 딥 학습은 신경 네트워크와 같은 데이터 표현 및 구조를 학습하는 방법을 사용하는 기계 학습의 하위 분야입니다. R은 금융 산업에서 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 핵심 거래 프로그램에서부터 리스크 관리 시스템에 이르는 금융 애플리케이션에 사용됩니다. 강사가 진행하는이 실습에서 참가자는 심층 학습 신용 위험 모델을 작성하면서 R을 사용하여 은행 업무를위한 심층 학습 모델을 구현하는 방법을 배웁니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
머신러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 학습할 수 있는 능력을 갖춘 인공 지능의 한 분야입니다. 딥 러닝은 신경망과 같은 구조 및 데이터 표현 학습을 기반으로 하는 방법을 사용하는 기계 학습의 하위 분야입니다. Python은 명확한 구문과 코드 가독성으로 유명한 고급 프로그래밍 언어입니다.강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 딥 러닝 주가 예측 모델 생성 과정을 단계별로 진행하면서 Python을 사용하여 금융용 딥 러닝 모델을 구현하는 방법을 배웁니다.이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
딥 러닝의 기본 개념 이해 금융에서 딥 러닝의 응용 및 사용 방법 알아보기 Python, Keras 및 TensorFlow를 사용하여 금융용 딥 러닝 모델 만들기 Python을 사용하여 자체 딥 러닝 주가 예측 모델 구축
부산(온라인 또는 현장)에서 진행되는 이 강사가 진행하는 실시간 교육은 미국 조세 당국의 규정 준수를 유지하기 위해 FATCA의 법적, 규정 준수 및 집행 측면을 이해하고자 하는 미국 및 미국 외 기관의 금융 전문가를 대상으로 합니다. (IRS).이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 이해할 수 있습니다.
부산에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 재무 관리 및 보고를 위한 QAD의 고급 기능을 탐색하려는 재무 관리자, 컨트롤러 및 회계사를 대상으로 합니다.이 교육이 끝나면 참가자는 제조 계정 및 재무 데이터를 관리, 보고, 통합 및 합리화할 수 있게 됩니다.
일반 보고 표준(Common Reporting Standard, CRS)은 OECD 표준으로 국제 관할권이 금융기관에서 정보를 얻고 자동으로 해당 정보를 다른 관할권과 연간 교환하도록 요구한다. 표준은 모든 보고서가 CRS XML로 알려진 형식으로 전자적으로 전송되어야합니다.
파일 준비와 불완전하거나 부정확한 기록 정보와 관련된 오류를 해결하기 위해 CRS 상태 메시지 XML 스케줄은 CRS XML 스케줄 파일의 파일 및 기록 오류를 확인하기 위해 만들어졌습니다.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련에서 참가자들은 다음을 배울 것입니다 :
