Büyük Veri Analitiği ve Finans Sektöründeki Etkileri


foto

AMAÇ

Büyük veri analitiğinin özelliklerini, bu alandaki çalışmaların finans sektörüne etkilerini ve büyük veri analitiğinin kullanım senaryolarını aktarmak amaçlanmaktadır.

ODAK NOKTALARI

#Büyük Veri #Makine Öğrenmesi #Veri Analitiği #Büyük Veri Analitiği #Finansta Büyük Veri Analitiği

EĞİTİMDEN BEKLENEN SONUÇLAR

Bilir: Büyük verinin ve büyük veri analitiğinin ne olduğunu, kendi ortamında ne gibi senaryolarda uygulanabileceğini bilir.
Anlar: Büyük veri analitiğinin hangi senaryolarda uygun olduğunu ve bu alanda gerekli çalışmaları yapmamanın olası rekabet etkilerini anlar.
Yapar: Kurumunda büyük veri analitiğine ilişkin projelerde yer almak için gerekli çalışmalarda bulunur.

HEDEF KİTLE

Büyük veri, makine öğrenmesi ve büyük veri analitiğinin etkilerini öğrenip bunlara göre kendisine ve kurumuna yararlı olacak bir kişisel strateji geliştirmek isteyen tüm çalışanların katılımına uygundur.

İÇERİK

  • Büyük Veri Nedir?
  • Büyük Veriyi Ne Ortaya Çıkardı?
  • Büyük Veriyi Geleneksel Modellerden Farklılaştıran Yönler
  • Temel Büyük Veri Yapıları
  • Finans Sektöründe Büyük Verinin Etkileri ve Kullanım Senaryoları 
  • Büyük Veri Analitiği Nedir?
  • Büyük Veri Analitiğinin İnovasyon, Verimlilik ve Rekabet Etkileri
  • Büyük Veri Anatiliğine Dayalı İş Modellerinin Geleneksel İş Modellerinden Farkları
  • Makine Öğrenmesinde Temel Problem Tipleri ve Algoritma Sınıfları
  • Finans Sektöründe Makine Öğrenmesi Kullanım Senaryoları 
  • Büyük Veri ve Makine Öğrenmesinin Olası Riskleri
  • Büyük Veri Analitiği Dünyası İçin Gerekli Yetkinlikler

EĞİTİM YETKİNLİK İLİŞKİSİ

Davranışsal Yetkinlikler: Mesleki Gelişim, Merak ve Keşfetme, Analitik Düşünme ve Yaratıcılık
Yönetsel Yetkinlikler: Planlama ve Organizasyon
Mesleki/Bankacılık Teknik Yetkinlikler: Operasyonel Verimlilik, Raporlama ve Sunum, Global Zeka
Öz-Gelecek Yetkinlikleri: Değişimi Okuyabilmek ve Geleceği Kurgulamak, Dijital Okur Yazarlık, Değişim ve Düşünce Liderliği