Formation Artificial Intelligence for Data Analysis in the Financial Sector
Le terme Artificial Intelligence (AI) pour Data Analysis fait référence à l'application des technologies de l'IA pour traiter, interpréter et extraire des informations significatives à partir d'ensembles de données complexes. Il s'agit d'utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique, des méthodes statistiques et des techniques informatiques avancées pour analyser les données de manière plus efficace et plus précise que les méthodes traditionnelles.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux analystes financiers débutants qui souhaitent intégrer efficacement l'IA dans leurs processus d'analyse de données.
A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre l'application de l'IA dans l'analyse de données spécifique à l'industrie financière.
- Développer des compétences pour construire des modèles prédictifs et prescriptifs pour l'analyse financière.
- Apprendre à mettre en œuvre des algorithmes d'apprentissage automatique pour le traitement des données financières.
- Améliorer la visualisation des données et interpréter les perspectives complexes pilotées par l'IA pour la prise de décision.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Conférences et discussions interactives.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Introduction à l'IA dans le secteur financier
- Aperçu des applications de l'IA dans la finance (détection des fraudes, trading algorithmique, évaluation des risques)
- Introduction aux principes d'analyse des données et aux types de données financières
- Considérations éthiques et conformité réglementaire dans la mise en œuvre de l'IA
- Mise en place d'un environnement Python/R pour l'analyse des données financières
Collecte et prétraitement des données
- Sources de données dans le secteur financier (données boursières, indices de marché, données clients)
- Techniques de nettoyage, de normalisation et de transformation des données
- Ingénierie des caractéristiques pour une meilleure analyse des données
- Prétraitement d'un ensemble de données financières pour l'analyse
Machine Learning Algorithmes pour les données financières
- Algorithmes d'apprentissage supervisé (régression linéaire, arbres de décision, forêt aléatoire)
- Apprentissage non supervisé pour la détection d'anomalies (k-means clustering, DBSCAN)
- Analyse d'une étude de cas : Modèles d'évaluation du crédit et gestion du risque
- Construction d'un modèle supervisé pour prédire les cours boursiers
Techniques avancées d'IA et optimisation des modèles
- Modèles d'apprentissage profond pour les données financières (LSTM pour les prévisions de séries temporelles)
- Introduction à l'apprentissage par renforcement pour la prise de décision dans les stratégies de trading
- Réglage des hyperparamètres et validation des modèles
- Implémentation de LSTM pour les séries temporelles financières
Visualisation, interprétation et rapports
- Meilleures pratiques de visualisation des données à l'aide de bibliothèques (Matplotlib, Seaborn, Tableau)
- Interprétation des résultats du modèle pour une meilleure compréhension de l'activité de l'entreprise
- Création de rapports complets pour les parties prenantes
- Analyser et présenter des données financières à l'aide d'un flux de travail d'IA complet
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissance de base de la programmation Python/R
- Compréhension de la terminologie financière et des statistiques de base
Public
- Analystes financiers
- Scientifiques des données
- Gestionnaires de risques
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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Deepthi - Invest Northern Ireland
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Naviguer et utiliser les fonctionnalités de base de Excel et Google Sheets.
- Effectuer des analyses de données et créer des informations exploitables à l'aide de techniques avancées de feuilles de calcul.
- Collaborer en temps réel en utilisant Google Sheets pour un travail d'équipe transparent.
- Créer des modèles réutilisables pour le reporting, le suivi et la gestion de projet.
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- Comprendre les caractéristiques principales de Looker Studio et ses cas d'utilisation.
- Configurer Looker Studio et se connecter à diverses sources de données.
- Créer des tableaux de bord attrayants avec des diagrammes, des graphiques et des filtres.
- Personnaliser les rapports pour des publics spécifiques et les besoins de l'entreprise.
- Collaborer et partager efficacement les tableaux de bord.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Configurer et installer Metabase pour commencer à créer des visualisations de données et des tableaux de bord.
- Apprendre à interroger, agréger et visualiser des données dans Metabase.
- Utiliser les fonctionnalités et les outils de Metabase pour écrire des requêtes SQL.
- Créer des graphiques et des tableaux de bord analytiques pour obtenir des informations sur l'activité de l'entreprise.
- Connaître les meilleures pratiques et les astuces pour utiliser Metabase et résoudre les problèmes courants.
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Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur est destinée aux professionnels intermédiaires de données souhaitant utiliser Microsoft Fabric pour construire des solutions modernes de données avec des outils intégrés d'analyse, de gouvernance et de visualisation.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les composants de Microsoft Fabric et comment ils s'intègrent dans l'écosystème Microsoft.
- Créer et gérer des espaces de travail Fabric avec un contrôle d'accès approprié.
- Construire et gérer des lakehouses pour centraliser et analyser les données.
- Utiliser des calepins (notebooks) pour l'analyse exploratoire et la transformation des données avec Python et SQL.
- Créer et automatiser les flux de données à l'aide de pipelines visuels.
- Modéliser et gérer les données en utilisant les couches Data Warehouse et du modèle sémantique.
- Concevoir et publier des tableaux de bord interactifs avec Power BI dans Fabric.
Format de la formation
- Cours interactif et discussion.
- Nombreux exercices et pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire vivant.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.
QlikView for Business Users
7 HeuresAu cours de cette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur place), les participants apprendront à utiliser QlikView pour soutenir la prise de décision au sein de leur organisation.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Installer et configurer QlikView.
- Analyser et afficher des données à l'aide de QliKView.
- Utiliser les découvertes de données de QlikView pour soutenir la prise de décision.
QlikView for Developers
14 HeuresDans cette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur place), les participants apprendront comment commencer à développer avec QlikView.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Installer et configurer QlikView.
- Transformer des données provenant de diverses sources grâce à des scripts QlikView.
- Construire des modèles de données avec QlikView.
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- Apprendre à interroger et à combiner des données complexes provenant de plusieurs sources de base de données.
- Écrire et exécuter des requêtes SQL et construire des visualisations de données et des tableaux de bord collaboratifs.
- Utiliser les points d'extrémité de l'API Redash pour permettre des intégrations avec d'autres applications web.