Certificat Professionnel : Analyse & Analyse de Données Financières

Aperçu

Analyse des données financières, Analyse statistique en finance, Analyse des données des marchés financiers, Analyse de données en finance Ce que vous apprendrez :

Analyse de données Collecte et acquisition de données Introduction à Yahoo Finance, Alpha Vantage, et Quandl Corrélation et covariances dans les ensembles de données financières Détection des anomalies de marché grâce à l'analyse de données Prédiction des prix des actions avec des modèles de régression Techniques de clustering pour la segmentation de marché Prise de décision basée sur les données Bienvenue au cours :

Certificat Professionnel :

Analyse et Analytics des Données Financières par MTF Institute Cours fourni par MTF Institute of Management, Technology and Finance MTF est l'institut mondial d'éducation et de recherche avec siège à Lisbonne, Portugal, axé sur l'éducation hybride (sur campus et en ligne) en affaires et professions dans les domaines :

Commerce et Administration, Science et Technologie, Banque et Finance. Le centre de R&D de MTF est consacré aux activités de recherche dans les domaines :

Intelligence Artificielle, Apprentissage Machine, Science des Données, Big Data, WEB3, Blockchain, Cryptomonnaie & Actifs Numériques, Métavers, Transformation Digitale, Fintech, Commerce Électronique, Internet des Objets.

MTF est le partenaire officiel de :

IBM, Intel, Microsoft, membre de la Chambre de commerce et d'industrie portugaise. MTF est présent dans 216 pays et a été choisi par plus de 730 000 étudiants.

Auteur du cours :

Dr. Alex Amoroso est une professionnelle aguerrie possédant une riche expérience en milieu académique et industriel, spécialisée dans les méthodologies de recherche, la formulation de stratégies et le développement de produits.

Avec un doctorat de l'École des sciences sociales et politiques à Lisbonne, Portugal, où elle a reçu les mentions distinction et honneur pour sa recherche exemplaire, Alex Amoroso apporte une richesse de connaissances et d'expertise. En plus de ses études doctorales, Mme Amoroso a été professeur invité, dispensant des cours à un large éventail d'étudiants de niveau undergraduate aux étudiants en commerce de cours professionnels et exécutifs.

Actuellement, à l'EIMT à Zurich, Suisse, elle donne des conférences aux étudiants en doctorat, offrant une instruction avancée en conception et méthodologies de recherche, et à l'Institut MTF, Mme Amoroso dirige le domaine académique du Développement de Produits. Dans une synergie entre l'expérience académique et professionnelle, Mme Amoroso a obtenu de hauts résultats dans une carrière professionnelle, dirigant des activités de R&D, le développement de produits, le développement stratégique, les activités d'analyse de marché dans un large éventail d'entreprises.

Elle a mis en œuvre les meilleures pratiques de marché dans des industries allant de la Banque et la Finance, à la PropTech, Conseil et Recherche, et Startups Innovantes. La vaste production scientifique d'Alex Amoroso comprend de nombreux articles publiés dans des revues réputées, ainsi que des présentations orales et des posters lors de conférences internationales.

Ses découvertes ont été présentées dans des institutions prestigieuses telles que l'École des sciences politiques et sociales et la conférence Stressed Out à l'UCL, entre autres. Avec une passion pour la collaboration interdisciplinaire et un engagement à conduire un changement positif, Alex Amoroso se consacre à l'émancipation des apprenants et professionnels pour l'utilisation de méthodologies de pointe afin d'atteindre l'excellence dans le monde des affaires mondial.

Certificat professionnel :

Analyse et Analytics des Données Financières Aperçu du cours :

Ce programme de certificat professionnel complet vous dote de compétences et de connaissances essentielles pour exceller dans le domaine en évolution rapide de l'analyse et des analytics des données financières. Des techniques fondamentales d'analyse de données à la modélisation financière avancée et à la prise de décision, ce cours offre une expérience d'apprentissage robuste grâce à des concepts théoriques et des exercices pratiques.

Principaux résultats d'apprentissage :

Maîtriser les compétences fondamentales en analyse de données :

Apprenez les bases de l'analyse de données, y compris la collecte de données, le nettoyage, la préparation, l'analyse exploratoire de données (AED), l'analyse statistique, et la visualisation des données. Développer la maîtrise des outils essentiels :

Acquérez une expérience pratique avec les outils standards de l'industrie tels qu'Excel, SQL, Python, R et Tableau pour la manipulation, l'analyse et la visualisation des données.

Comprendre la prise de décision basée sur les données (DBDM) :

Explorez les principes et applications de la DBDM, y compris les analytics descriptif, diagnostic, prédictif et prescriptif. Spécialiser dans l'analyse des données financières :

Plongez dans les spécificités des données financières, y compris leurs types, sources et techniques d'analyse.

Appliquer la modélisation et la prévision financières :

Apprenez à construire des modèles financiers, effectuer des prévisions de séries chronologiques, et utiliser l'apprentissage automatique pour la prédiction financière. Gérer les risques financiers et l'optimisation de portefeuille :

Comprenez les concepts de risque et rendement, appliquez la Théorie Moderne du Portefeuille (MPT), et optimisez les portefeuilles en utilisant Python et des simulations Monte Carlo.

Acquérir des compétences en SQL pour la récupération des données financières :

Maîtrisez SQL pour extraire, manipuler et analyser les données financières des bases de données. Construire un solide portfolio d'analyste de données :

Apprenez à présenter vos compétences et expérience à des employeurs potentiels.

Naviguer dans le marché du travail :

Obtenez des informations sur le développement de carrière et les tendances actuelles du marché du travail en analyse de données et finance. Comprendre la confidentialité des données et l'éthique :

Apprenez l'importance de la gestion éthique des données et des considérations de confidentialité.

Structure du cours :

Le cours est divisé en quatre sections principales, chacune s'appuyant sur la précédente :

Section 2 :

Analyse de données (Fondamentaux) :

Couvre les principes de base de l'analyse de données, y compris la collecte, le nettoyage, l'AED, l'analyse statistique, la visualisation des données, l'analyse prédictive et l'interprétation des données. Se concentre sur la construction d'une base solide en méthodologies d'analyse de données.

Comprend des discussions sur la confidentialité des données, l'éthique, et les outils pour l'analyse de données. Le développement de carrière et la construction de portfolio sont également abordés.

Section 3 :

Expérience pratique :

Fournit une expérience pratique avec des outils essentiels d'analyse de données :

Excel, SQL (SQLite), Python, R et Tableau. Comprend des exercices pratiques et des projets pour renforcer les concepts appris.

Se concentre sur l'application pratique des connaissances théoriques apprises. Section 4 :

Prise de décision basée sur les données (DBDM) :

Explore l'application de l'analyse de données dans les processus de prise de décision.

Couvre différents types d'analytics (descriptif, diagnostic, prédictif, prescriptif) et leur rôle dans la prise de décision stratégique. Explore la culture axée sur les données au sein des organisations.

Section12 :

Analyse de données en finance (Spécialisation) :

Se concentre sur les applications spécifiques de l'analyse de données dans le secteur financier. Couvre les sources de données financières, types, et techniques d'analyse.

Explore la modélisation financière, la prévision, la gestion des risques, et l'optimisation de portefeuille. Inclut une instruction approfondie de l'utilisation d'outils comme Python dans le secteur financier.

Inclut l'utilisation de SQL pour la récupération de données financières. À qui s'adresse ce cours :

Analystes financiers et analystes de données en herbe.

Professionnels de la finance cherchant à améliorer leurs compétences en analyse de données. Individus intéressés à se reconvertir dans une carrière en analytics des données financières.

Toute personne cherchant à acquérir une compréhension complète de la prise de décision basée sur les données en finance. Ce cours offre un parcours d'apprentissage structuré et complet, vous dotant des compétences et connaissances nécessaires pour réussir dans le domaine dynamique de l'analyse et des analytics des données financières.

L'analyse de données est le processus de collecte, nettoyage et organisation des données pour découvrir des schémas, insights, et tendances qui peuvent aider les individus et les organisations à prendre des décisions éclairées. Cela implique d'examiner des données brutes pour trouver des réponses à des questions spécifiques, identifier des problèmes potentiels, ou découvrir des opportunités d'amélioration.

Les analystes de données transforment des données brutes en insights exploitables pour aider les organisations à améliorer leurs opérations, leurs stratégies, et les expériences de leurs clients. Les compétences fondamentales incluent l'analyse statistique, la pensée critique, la visualisation des données, et la maîtrise d'outils comme Excel, SQL, Python, et Tableau.

Acquérir des compétences en analyse de données est crucial pour construire une carrière dans le monde d'aujourd'hui axé sur les données, tant pour les postes professionnels que pour les managers de tous niveaux. L'analyse des données en finance implique le processus d'examen, de nettoyage, de transformation, et de modélisation des données financières pour découvrir des informations utiles, tirer des conclusions, et soutenir la prise de décision.

Voici une répartition :

Qu'est-ce que l'analyse de données en finance ? Extraction d'insights :

Il s'agit d'utiliser des techniques statistiques et computationnelles pour identifier des schémas, tendances, et anomalies dans les données financières.

Cela peut inclure l'analyse des prix historiques des actions, des états financiers, des tendances du marché, du comportement des clients, et des évaluations des risques. Soutien à la prise de décision :

Le but est de fournir aux professionnels de la finance des insights issus des données qui peuvent informer les décisions stratégiques liées aux investissements, à la gestion des risques, à la prévision, et à l'efficacité opérationnelle.

Applications clés :

Gestion des risques :

Évaluation et atténuation des risques financiers. Détection des fraudes :

Identification de schémas suspects dans les transactions financières.

Analyse des investissements :

Évaluation des opportunités d'investissement potentielles. Prévision financière :

Prédiction de la performance financière future.

Analyse de la performance :

Évaluation de la santé financière d'une entreprise. Importance pour les entreprises :

Prise de décisions améliorée :

L'analyse de données permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées basées sur des données concrètes plutôt que sur l'intuition.

Cela conduit à des prévisions plus précises, une meilleure gestion des risques, et des stratégies financières optimisées. Efficacité accrue :

En analysant les données financières, les entreprises peuvent identifier des zones d'amélioration dans leurs opérations et rationaliser les processus.

Cela peut aboutir à des économies de coûts et à une productivité accrue. Avantage concurrentiel :

Les entreprises qui tirent parti de l'analyse des données peuvent obtenir un avantage concurrentiel en identifiant les tendances du marché, en comprenant le comportement des clients, et en optimisant leurs stratégies financières.

Atténuation des risques :

L'analyse de données permet aux entreprises d'être proactives dans l'identification et l'atténuation des risques financiers, protégeant ainsi les actifs de l'entreprise. Prévention des fraudes :

L'analyse de données est un outil clé pour identifier les schémas dans les données qui indiquent des activités frauduleuses.

Importance pour la carrière des managers :

Compétences de prise de décision améliorées :

Les managers ayant des compétences en analyse de données sont mieux équipés pour prendre des décisions éclairées, ce qui peut mener à une progression de carrière. Valeur accrue pour les employeurs :

Dans le monde d'aujourd'hui axé sur les données, les entreprises valorisent fortement les managers capables d'analyser des données financières et d'en extraire des insights significatifs.

Capacités de résolution de problèmes améliorées :

L'analyse de données aide les managers à développer de solides compétences en résolution de problèmes, essentielles pour réussir dans tout rôle de leadership. Compréhension accrue de la performance financière :

L'analyse de données permet à un manager de mieux comprendre la santé financière de l'entreprise pour laquelle ils travaillent.

Avancement de carrière :

La capacité à utiliser des outils et techniques d'analyse de données rend un manager un atout plus précieux pour une entreprise, augmentant ainsi la probabilité de progression de carrière. En essence, l'analyse de données en finance est un outil crucial tant pour les entreprises que pour les managers, leur permettant de naviguer dans les complexités du monde financier et de prendre des décisions éclairées qui assurent le succès.

Programme

• **Introduction à l'analyse des données financières**
Aperçu des marchés et instruments financiers
Principales sources et types de données financières
Rôle de l'analyse des données en finance
• **Fondamentaux de l'analyse des données en finance**
Méthodes statistiques pour les données financières
Nettoyage et prétraitement des données
Analyse exploratoire des données (EDA)
• **Visualisation des données financières**
Principes d'une visualisation efficace des données
Outils pour la visualisation des données financières
Études de cas en visualisation des données financières
• **Analyse des séries chronologiques financières**
Introduction aux données de séries chronologiques
Décomposition et tendances des séries chronologiques
Méthodes de prévision pour les séries chronologiques financières
• **Gestion des risques et finance quantitative**
Concepts de risque en finance
Modèles d'évaluation des risques
Études de cas en gestion des risques
• **Apprentissage automatique en finance**
Introduction aux concepts de l'apprentissage automatique
Applications de l'IA en finance
Construction de modèles prédictifs pour l'analyse financière
• **Technologies de Big Data pour la finance**
Comprendre le Big Data dans le secteur financier
Outils et technologies pour l'analyse de Big Data
Études de cas en analyse de Big Data pour la finance
• **Analyse des états financiers (FSA)**
Introduction aux états financiers
Techniques pour l'analyse des états financiers
Analyse prédictive utilisant des ratios financiers
• **Considérations éthiques dans l'analyse des données financières**
Questions réglementaires et de conformité
Pratiques éthiques de gestion des données en finance
Études de cas sur l'éthique dans l'analyse financière
• **Projet de fin d'études**
Planification et proposition du projet
Collecte et analyse des données
Présentation des conclusions et des insights

Enseigné par

MTF Institute of Management, Technology and Finance

Sujets

Science des données