Learning Xero Schulung

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Finanz- und Rechtsexperten, die die Grundsätze und Praktiken des außergerichtlichen und gerichtlichen Inkassos erlernen möchten, damit sie Inkassoprobleme wirksam verwalten und lösen können.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein

• die Vor- und Nachteile des außergerichtlichen und gerichtlichen Inkassos zu verstehen.
• die wichtigsten Methoden und Techniken des außergerichtlichen und gerichtlichen Inkassos anzuwenden.
• die Effektivität und Effizienz der außergerichtlichen und gerichtlichen Beitreibung zu bewerten.
• Sich mit den rechtlichen und ethischen Fragen der außergerichtlichen und gerichtlichen Beitreibung auseinandersetzen.
• Die außergerichtliche und gerichtliche Beitreibung in einer umfassenden und kohärenten Weise zu integrieren.

Das Compliance- und MLRO-Refresher-Programm untersucht die wichtigsten Risikomanagementprobleme und -themen, die in einem stark regulierten Umfeld von heute von entscheidender Bedeutung sind. Es richtet sich nicht nur an Compliance-Beauftragte, MLROs, MLCOs und andere Risikomanagementfachleute, sondern auch an Mitglieder der Geschäftsleitung und des Verwaltungsrats, die wissen möchten, was sie von den Risikokontrollfunktionen in ihren Organisationen erwarten. Das Programm wird von Fachexperten aus Großbritannien gehalten.

Das wichtigste Lernziel des Programms besteht darin, den Teilnehmern ausreichende Kenntnisse zu vermitteln, um die Angemessenheit der vorhandenen Risikomanagementkontrollen und -praktiken ihrer Organisation objektiv beurteilen und angemessene Verbesserungen vornehmen zu können.

Publikum

Alle Mitarbeiter über Kenntnisse benötigen , um Corporate Go vernance - Corporate Go vernance für ihre Organisation

Format des Kurses

Eine äußerst interaktive Kombination aus:

• Erleichterte Diskussionen
• Folienpräsentationen
• Beispiele
• Übungen
• Fallstudien

Publikum

• Neu ernannte Personal Lending Manager
• Support-Mitarbeiter, die für das Sammeln und Interpretieren von Informationen für die Kreditmanager verantwortlich sind
• Mitarbeiter, die für die Verwaltung uneinbringlicher und zweifelhafter Forderungen zuständig sind und Kenntnisse über den Entscheidungsprozess benötigen, der zur Kreditvergabe geführt hat

Kredite an Privatkunden - Konsumentenkredite - erfordern ein hohes Maß an Kompetenz bei der Bewertung von individuellen Kreditangeboten.

In vielen Fällen verfügt es über keine der mit Unternehmenskrediten traditionell verbundenen Quellen für Finanzinformationen - Bilanzen, Gewinn- und Verlustrechnungen usw. - und stützt sich mehr auf das Vertrauen und die Beziehung, die zwischen dem Kunden und dem Kreditgeber aufgebaut wurde.

Am Ende dieses Kurses können Kreditgeber für Privatkunden:

• Verstehen Sie den Prozess zur Bewertung von Kreditangeboten von Privatkunden
• Nutzen Sie diesen Prozess, um zu einer logischen Entscheidung zu gelangen, dem Darlehen zuzustimmen oder es aus triftigen Gründen abzulehnen
• Verwalten und kontrollieren Sie ein persönliches Kreditportfolio, um sicherzustellen, dass alle Kredite vollständig zurückgezahlt werden. (Denken Sie daran, dass es keine völlig risikofreie Kreditvergabe gibt…!)
• Bauen Sie ein Verhältnis zu Ihren Kunden auf (versuchen Sie es!), Um sicherzustellen, dass alle ihre Kredite vollständig zurückgezahlt werden

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren. R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzbranche. Es wird in Finanzanwendungen eingesetzt, die von Kernhandelsprogrammen bis zu Risikomanagementsystemen reichen.

In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Deep-Learning-Modelle für die Finanzierung mit R implementieren, während sie ein Deep-Learning-Aktienkurs-Vorhersagemodell erstellen.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Verstehe die grundlegenden Konzepte des Tiefenlernens
• Lernen Sie die Anwendungen und Verwendungen von Deep Learning im Finanzbereich
• Verwenden Sie R, um vertiefte Lernmodelle für Finanzen zu erstellen
• Bauen Sie mit R ihr eigenes Deep Learning-Aktienkurs-Vorhersagemodell auf

Publikum

• Entwickler
• Datenwissenschaftler

Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren. Python ist eine High-Level-Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und Codelesbarkeit bekannt ist.

In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Deep-Learning-Modelle für das Banking mit Python implementieren, während sie ein Deep-Learning-Kreditrisikomodell erstellen.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Verstehe die grundlegenden Konzepte des Tiefenlernens
• Lernen Sie die Anwendungen und Verwendungen von Deep Learning im Bankwesen
• Verwenden Sie Python , Keras und TensorFlow , um vertiefende Lernmodelle für das Bankwesen zu erstellen
• Erstellen Sie mit Python eigenes Deep-Learning-Kreditrisikomodell

Publikum

• Entwickler
• Datenwissenschaftler

Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren. R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzbranche. Es wird in Finanzanwendungen eingesetzt, die von Kernhandelsprogrammen bis zu Risikomanagementsystemen reichen.

In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Deep-Learning-Modelle für das Bankwesen mithilfe von R implementieren, während sie ein Deep-Learning-Kreditrisikomodell erstellen.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Verstehe die grundlegenden Konzepte des Tiefenlernens
• Lernen Sie die Anwendungen und Verwendungen von Deep Learning im Bankwesen
• Verwenden Sie R, um Deep-Learning-Modelle für das Bankwesen zu erstellen
• Erstellen Sie mit R ein eigenes Deep Learning-Kreditrisikomodell

Publikum

• Entwickler
• Datenwissenschaftler

Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren Python ist eine Programmiersprache auf hohem Niveau, die für ihre klare Syntax und Lesbarkeit des Codes bekannt ist In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von Python tiefe Lernmodelle für das Finanzwesen implementieren können, während sie ein Modell für eine tief gehende Aktienkursvorhersage entwickeln Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des Deep Learning Lernen Sie die Anwendungen und Anwendungen von Deep Learning im Finanzwesen Verwenden Sie Python, Keras und TensorFlow, um tiefgründige Lernmodelle für das Finanzwesen zu erstellen Erstellen Sie mit Python ein eigenes Deep Learning-Kursmodell Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Während des Trainings werden die Themen der Finanzanalyse unter Verwendung der erweiterten Funktionen von Excel .

Dieser Kurs richtet sich an Finanzanalysten, Wirtschaftsprüfer und alle, die ihre Kompetenztabelle um Themen der Finanzanalyse erweitern möchten.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Finanzfachleute in US- und Nicht-US-Instituten, die die rechtlichen, Compliance- und Durchsetzungsaspekte von FATCA verstehen möchten, um die Compliance mit den US-Steuerbehörden (IRS) zu wahren.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein zu verstehen:

• FATCA's Auswirkungen auf die globale Steuereinhaltung und finanzielle Transparenz.
• FATCA's Sorgfaltspflicht und Berichtsanforderungen.
• FATCA's wichtigste rechtliche Aspekte und wie man die Einhaltung der Vorschriften sicherstellt.

Dieser Einführungskurs vermittelt den Teilnehmern erstklassige und detaillierte Kenntnisse der wichtigsten Finanzmärkte, ihres Zwecks, ihrer Funktion, ihrer Hauptaktivitäten und ihrer Regulierung. Es ist zum Teil eine Auffrischung, zum Teil eine Aufklärung und zum Teil eine Herausforderung, damit alle Delegierten den größtmöglichen Nutzen daraus ziehen können. Feedback und Diskussionen werden während der gesamten Sitzung aktiv angeregt. Diese sollen nicht nur reaktiv und sachlich, sondern auch interaktiv sein.

Die Hauptaufgabe besteht darin, sicherzustellen, dass alle Kursteilnehmer nach Abschluss des Kurses viel besser in der Lage sind, mit den Kunden und ihren laufenden Bedürfnissen umzugehen und die Dienstleistungen und Märkte, in denen sie handeln und an denen sie teilnehmen, in einen Kontext zu setzen.

Einführung in strukturierte Produkte

Ziel des Kurses ist es, den Teilnehmern eine Einführung in die im Investment Banking verwendeten Strukturierten Produkte zu geben. Nach Abschluss des Kurses verfügen alle Teilnehmer über fundierte Fachkenntnisse und können antworten

1. Was sind strukturierte Produkte?
2. Warum sie ausstellen?
3. Wie profitieren Emittenten und Investoren?
4. Wie strukturieren und bewerten Sie eine Reihe von Derivaten?
5. Welche Risiken und Kosten birgt die Herstellung strukturierter Finanzprodukte?
6. Was sind eingebettete Derivate?
7. Was sind exotische Optionen?
8. Was sind die Überlegungen zu Preisen und Absicherungen?

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Führungskräfte, die sich mit dem Standard IFRS 17 vertraut machen wollen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Identifizieren Sie die wichtigsten Anforderungen von IFRS 17.
• Kennen Sie die Unterschiede zwischen IFRS 17 und IFRS 4.
• Die IFRS-Regeln verstehen.
• Finanzmodelle und deren Zahlen verstehen.
• Unterscheiden und verstehen Sie verschiedene Arten von Versicherungsverträgen und Rechnungslegungsmodellen.
• Vorbereitung eines fundierten Umstellungsplans und Zeitplans.
• Implementieren Sie IFRS 17 innerhalb eines Unternehmens.
• Identifizieren und messen Sie die Leistung von Versicherungsverträgen.

kdb + ist eine inmemory, spaltenorientierte Datenbank und q ist seine eingebaute, interpretierte vektorbasierte Sprache In kdb + sind Tabellen Spalten von Vektoren und q wird verwendet, um Operationen an den Tabellendaten auszuführen, als ob es eine Liste wäre kdb + und q werden häufig im Hochfrequenzhandel verwendet und sind bei den großen Finanzinstituten beliebt, einschließlich Goldman Sachs, Morgan Stanley, Merrill Lynch, JP Morgan usw In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie man eine Zeitreihen-Datenanwendung mit kdb + und q erstellt Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie den Unterschied zwischen einer zeilenorientierten Datenbank und einer spaltenorientierten Datenbank Wählen Sie Daten aus, schreiben Sie Skripte und erstellen Sie Funktionen, um erweiterte Analysen durchzuführen Analysieren Sie Zeitreihendaten wie Bestands- und Warenaustauschdaten Verwenden Sie die Speicherfunktionen von kdb +, um große Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit zu speichern, zu analysieren, zu verarbeiten und abzurufen Denken Sie an Funktionen und Daten auf einer höheren Ebene als die in Nichtvektorsprachen übliche Standardfunktion (Argumente) Entdecken Sie andere zeitsensitive Anwendungen für kdb +, einschließlich Energiehandel, Telekommunikation, Sensordaten, Protokolldaten und Maschinen- und Netzwerknutzungsüberwachung Publikum Entwickler Datenbankingenieure Datenwissenschaftler Datenanalytiker Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Audiance

Alle Mitarbeiter , die über Kenntnisse in Compliance und die Notwendigkeit Management von Risiko

Format des Kurses

Eine Kombination aus:

• Erleichterte Diskussionen
• Folienpräsentationen
• Fallstudien
• Beispiele

Kursziele

Am Ende dieses Kurses können die Teilnehmer:

• Verstehen Sie die Hauptaspekte der Compliance und die nationalen und internationalen Anstrengungen, die unternommen werden, um das damit verbundene Risiko zu managen
• Definieren Sie, wie ein Unternehmen und seine Mitarbeiter ein Compliance Risk Management Framework einrichten können
• Geben Sie die Rollen des Compliance-Beauftragten und des Beauftragten für die Meldung von Geldwäsche an und erläutern Sie, wie diese in ein Unternehmen integriert werden sollten
• Verstehen Sie einige andere „Krisenherde“ in der Financial Crime - insbesondere in Bezug auf internationale Business , Offshore-Zentren und vermögende Kunden