Mit diesem 100%igen Online-Universitätsexperten erwerben Sie fortgeschrittene Fähigkeiten im Management von Big Data und sind in der Lage, große Informationsmengen in Echtzeit zu verarbeiten und zu analysieren“ 

Warum an der TECH studieren?

TECH ist die weltweit größte 100%ige Online Business School. Es handelt sich um eine Elite-Business School mit einem Modell, das höchsten akademischen Ansprüchen genügt. Ein leistungsstarkes internationales Zentrum für die intensive Fortbildung von Führungskräften.   

TECH ist eine Universität an der Spitze der Technologie, die dem Studenten alle Ressourcen zur Verfügung stellt, um ihm zu helfen, geschäftlich erfolgreich zu sein“

Bei TECH Technologische Universität

Innovation

Die Universität bietet ein Online-Lernmodell an, das modernste Bildungstechnologie mit höchster pädagogischer Genauigkeit verbindet. Eine einzigartige Methode mit höchster internationaler Anerkennung, die dem Studenten die Schlüssel für seine Entwicklung in einer Welt des ständigen Wandels liefert, in der Innovation der wesentliche Einsatz eines jeden Unternehmers sein muss.

“Die Erfolgsgeschichte von Microsoft Europa” für die Einbeziehung des neuen interaktiven Multivideosystems in unsere Programme. 

Maximalforderung

Das Zulassungskriterium von TECH ist nicht wirtschaftlich. Sie brauchen keine große Investitionen zu tätigen, um bei TECH zu studieren. Um jedoch einen Abschluss bei TECH zu erlangen, werden die Grenzen der Intelligenz und der Kapazität des Studenten getestet. Die akademischen Standards von TECH sind sehr hoch...

95% Der Studenten von TECH schließen ihr Studium erfolgreich ab.

Networking

Fachleute aus der ganzen Welt nehmen an der TECH teil, so dass der Student ein großes Netzwerk von Kontakten knüpfen kann, die für seine Zukunft nützlich sein werden.

+100.000 jährlich spezialisierte Manager, +200 verschiedene Nationalitäten.

Empowerment

Der Student wird Hand in Hand mit den besten Unternehmen und Fachleuten von großem Prestige und Einfluss wachsen. TECH hat strategische Allianzen und ein wertvolles Netz von Kontakten zu den wichtigsten Wirtschaftsakteuren auf den 7 Kontinenten aufgebaut.  

+500 Partnerschaften mit den besten Unternehmen.

Talent

Dieses Programm ist ein einzigartiger Vorschlag, um die Talente des Studenten in der Geschäftswelt zu fördern. Eine Gelegenheit für ihn, seine Anliegen und seine Geschäftsvision vorzutragen.

TECH hilft dem Studenten, sein Talent am Ende dieses Programms der Welt zu zeigen.

Multikultureller Kontext

Ein Studium bei TECH bietet dem Studenten eine einzigartige Erfahrung. Er wird in einem multikulturellen Kontext studieren. In einem Programm mit einer globalen Vision, dank derer er die Arbeitsweise in verschiedenen Teilen der Welt kennenlernen und die neuesten Informationen sammeln kann, die am besten zu seiner Geschäftsidee passen.

Unsere Studenten kommen aus mehr als 200 Ländern.   

Mit den Besten lernen

Das Lehrteam von TECH erklärt im Unterricht, was sie in ihren Unternehmen zum Erfolg geführt hat, und zwar in einem realen, lebendigen und dynamischen Kontext. Lehrkräfte, die sich voll und ganz dafür einsetzen, eine hochwertige Spezialisierung zu bieten, die es dem Studenten ermöglicht, in seiner Karriere voranzukommen und sich in der Geschäftswelt zu profilieren.

Lehrkräfte aus 20 verschiedenen Ländern.

TECH strebt nach Exzellenz und hat zu diesem Zweck eine Reihe von Merkmalen, die sie zu einer einzigartigen Universität machen:  

Analyse

TECH erforscht die kritische Seite des Studenten, seine Fähigkeit, Dinge zu hinterfragen, seine Problemlösungsfähigkeiten und seine zwischenmenschlichen Fähigkeiten.

Akademische Spitzenleistung

TECH bietet dem Studenten die beste Online-Lernmethodik. Die Universität kombiniert die Relearning-Methode (die international am besten bewertete Lernmethode für Aufbaustudien) mit der Fallstudie. Tradition und Avantgarde in einem schwierigen Gleichgewicht und im Rahmen einer anspruchsvollen akademischen Laufbahn.

Skaleneffekt

TECH ist die größte Online-Universität der Welt. Sie verfügt über ein Portfolio von mehr als 10.000 Hochschulabschlüssen. Und in der neuen Wirtschaft gilt: Volumen + Technologie = disruptiver Preis. Damit stellt TECH sicher, dass das Studium nicht so kostspielig ist wie an anderen Universitäten.

Bei TECH werden Sie Zugang zu den präzisesten und aktuellsten Fallstudien im akademischen Bereich haben" 

Das Studium umfasst grundlegende Themen wie Big-Data-Management, Echtzeit-Datenverarbeitung und die Anwendung von KI-Algorithmen zur Optimierung von Handelsstrategien. Prädiktive Analytik und Methoden des Machine Learning werden ebenso untersucht wie die Visualisierung von Daten, um die Entscheidungsfindung zu erleichtern. Darüber hinaus werden ethische und regulatorische Aspekte im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI im Finanzbereich behandelt, um sicherzustellen, dass die Unternehmer verstehen, wie wichtig die Einhaltung von Vorschriften und die Umsetzung verantwortungsvoller Praktiken sind. 

Der Inhalt des Universitätsexperten ist so konzipiert, dass er Ihnen fundiertes und praktisches Wissen über Werkzeuge und Techniken der künstlichen Intelligenz vermittelt, die bei der Analyse von Finanzdaten eingesetzt werden“ 

Lehrplan

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Datenverarbeitung und im Trading hat den Finanzsektor revolutioniert und die Effizienz und Genauigkeit von Anlageentscheidungen verbessert. KI-Tools wie maschinelles Lernen werden eingesetzt, um große Datenmengen in Echtzeit zu analysieren, so dass Trader Marktmuster und Trends erkennen können, die manuell nur schwer zu erkennen wären. 

So entstand dieser Universitätsexperte, der eine umfassende Fortbildung zur Beherrschung von Big-Data-Technologien anbietet, die Unternehmer in die Lage versetzt, Finanzdaten in großem Umfang und in Echtzeit zu verwalten und zu verarbeiten. Dieser Ansatz konzentriert sich auf die Effizienz und Geschwindigkeit der Datenanalyse, wobei Sicherheit und Datenschutz Vorrang haben. 

In diesem Sinne erwerben die Fachleute praktische Fähigkeiten in der Anwendung von Tools und Techniken, die die Analyse großer Datenmengen erleichtern. 

Die ethischen und regulatorischen Aspekte der künstlichen Intelligenz im Finanzbereich werden ebenfalls analysiert. Auf diese Weise werden die Fachleute in die Lage versetzt, verantwortungsvolle Praktiken zu fördern und die geltenden Vorschriften einzuhalten, um sicherzustellen, dass der Einsatz von KI auf ethische und transparente Weise erfolgt. 

Auf diese Weise hat TECH ein Hochschulprogramm entwickelt, das zu 100% online ist und den Studenten den Zugang zu den Lehrmaterialien von jedem elektronischen Gerät mit Internetanschluss aus ermöglicht. Damit entfällt die Notwendigkeit, sich an einen physischen Ort zu begeben und sich an feste Zeitpläne zu halten. Darüber hinaus wird die revolutionäre Relearning-Methode angewandt, die sich auf die Wiederholung der wichtigsten Ideen konzentriert, um ein tiefes Verständnis des Inhalts zu gewährleisten. 

Dieser Universitätsexperte erstreckt sich über 6 Monate und ist in 3 Module unterteilt:

Modul 1. Verarbeitung von Finanzdaten in großem Maßstab
Modul 2. Strategien für algorithmisches Trading
Modul 3. Ethische und regulatorische Aspekte der künstlichen Intelligenz im Finanzwesen 

Wo, wann und wie wird unterrichtet?

TECH bietet die Möglichkeit, diesen Universitätsexperte in Datenverarbeitung und Trading mit Künstlicher Intelligenz vollständig online zu absolvieren. Während der 6-monatigen Spezialisierung wird der Student jederzeit auf alle Inhalte dieses Programms zugreifen können, was ihm die Möglichkeit gibt, seine Studienzeit selbst zu verwalten. 

Modul 1. Verarbeitung von Finanzdaten in großem Maßstab

1.1. Big Data im Finanzkontext

1.1.1. Hauptmerkmale von Big Data im Finanzwesen
1.1.2. Die Bedeutung der 5 Vs (Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value) in Finanzdaten
1.1.3. Anwendungsfälle von Big Data in der Risiko- und Compliance-Analyse

1.2. Technologien für die Speicherung und Verwaltung von Big Data im Finanzbereich

1.2.1. NoSQL-Datenbanksysteme für Financial Warehousing
1.2.2. Einsatz von Data Warehouses und Data Lakes im Finanzsektor
1.2.3. Vergleich zwischen On-Premise- und Cloud-basierten Lösungen

1.3. Echtzeit-Verarbeitungstools für Finanzdaten

1.3.1. Einführung in Tools wie Apache Kafka und Apache Storm
1.3.2. Anwendungen zur Echtzeitverarbeitung für die Betrugserkennung
1.3.3. Vorteile der Echtzeitverarbeitung im algorithmischen Trading

1.4. Datenintegration und -bereinigung im Finanzwesen

1.4.1. Methoden und Tools für die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen
1.4.2. Techniken zur Datenbereinigung, um Qualität und Genauigkeit zu gewährleisten
1.4.3. Herausforderungen bei der Standardisierung von Finanzdaten

1.5. Auf die Finanzmärkte angewandte Data-Mining-Techniken

1.5.1. Klassifizierungs- und Vorhersagealgorithmen für Marktdaten
1.5.2. Stimmungsanalyse in sozialen Netzwerken zur Vorhersage von Marktbewegungen
1.5.3. Data Mining zur Ermittlung von Trading-Mustern und Anlegerverhalten

1.6. Fortgeschrittene Datenvisualisierung für die Finanzanalyse

1.6.1. Visualisierungstools und -software für Finanzdaten
1.6.2. Entwurf interaktiver Dashboards für die Marktbeobachtung
1.6.3. Die Rolle der Visualisierung bei der Vermittlung von Risikoanalysen

1.7. Nutzung von Hadoop und verwandten Ökosystemen im Finanzwesen

1.7.1. Schlüsselkomponenten des Hadoop-Ökosystems und seine Anwendung im Finanzwesen
1.7.2. Anwendungsfälle von Hadoop für die Analyse großer Transaktionsvolumina
1.7.3. Vorteile und Herausforderungen der Integration von Hadoop in bestehende Finanzinfrastrukturen

1.8. Anwendungen von Spark in der Finanzanalyse

1.8.1. Spark für die Echtzeit- und Batch-Datenanalyse
1.8.2. Erstellung prädiktiver Modelle mit Spark MLlib
1.8.3. Integration von Spark mit anderen Big-Data-Tools im Finanzwesen

1.9. Datensicherheit und Datenschutz im Finanzsektor

1.9.1. Regeln und Vorschriften zum Datenschutz (GDPR, CCPA)
1.9.2. Strategien zur Verschlüsselung und Zugriffsverwaltung für sensible Daten
1.9.3. Auswirkungen von Datenschutzverletzungen auf Finanzinstitute

1.10. Auswirkungen von Cloud Computing auf groß angelegte Finanzanalysen

1.10.1. Vorteile der Cloud für Skalierbarkeit und Effizienz in der Finanzanalyse
1.10.2. Vergleich der Cloud-Anbieter und ihrer spezifischen Dienste für das Finanzwesen
1.10.3. Fallstudien zur Migration in die Cloud in großen Finanzinstituten

Modul 2. Strategien für algorithmisches Trading

2.1. Grundlagen des algorithmischen Tradings

2.1.1. Strategien für algorithmisches Trading
2.1.2. Wichtigste Technologien und Plattformen für die Entwicklung von Trading-Algorithmen
2.1.3. Vorteile und Herausforderungen des automatisierten Tradings gegenüber dem manuellen Trading

2.2. Design von automatisierten Trading-Systemen

2.2.1. Struktur und Komponenten eines automatisierten Trading-Systems
2.2.2. Algorithmenprogrammierung: von der Idee bis zur Implementierung
2.2.3. Latenz und Hardware-Überlegungen in Trading-Systemen

2.3. Backtesting und Bewertung von Trading-Strategien

2.3.1. Methoden für effektives Backtesting von algorithmischen Strategien
2.3.2. Bedeutung hochwertiger historischer Daten beim Backtesting
2.3.3. Wichtige Leistungsindikatoren für die Bewertung von Trading-Strategien

2.4. Optimierung von Strategien mit Machine Learning

2.4.1. Anwendung von Techniken des überwachten Lernens bei der Verbesserung von Strategien
2.4.2. Einsatz von Partikelschwarm-Optimierung und genetischen Algorithmen
2.4.3. Herausforderungen der Überanpassung bei der Optimierung von Trading-Strategien

2.5. Hochfrequenz-Trading (HFT)

2.5.1. Die Prinzipien und Technologien hinter HFT
2.5.2. Auswirkungen von HFT auf die Marktliquidität und -volatilität
2.5.3. Gängige HFT-Strategien und ihre Effektivität

2.6. Algorithmen zur Auftragsausführung

2.6.1. Arten von Ausführungsalgorithmen und ihre praktische Anwendung
2.6.2. Algorithmen zur Minimierung der Auswirkungen auf den Markt
2.6.3. Einsatz von Simulationen zur Verbesserung der Auftragsausführung

2.7. Arbitrage-Strategien auf den Finanzmärkten

2.7.1. Statistische Arbitrage und Preisfusionsarbitrage auf Märkten
2.7.2. Index- und ETF-Arbitrage
2.7.3. Technische und rechtliche Herausforderungen der Arbitrage im modernen Trading

2.8. Risikomanagement im algorithmischen Trading

2.8.1. Risikomaßnahmen für das algorithmische Trading
2.8.2. Integration von Risikolimits und Stop-Loss in Algorithmen
2.8.3. Spezifische Risiken für das algorithmische Trading und wie sie gemindert werden können

2.9. Regulatorische und Compliance-Fragen im algorithmischen Trading

2.9.1. Globale Vorschriften mit Auswirkungen auf das algorithmische Trading
2.9.2. Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Berichterstattung in einer automatisierten Umgebung
2.9.3. Ethische Implikationen des automatisierten Tradings

2.10. Zukunft des algorithmischen Tradings und neue Trends

2.10.1. Einfluss der künstlichen Intelligenz auf die zukünftige Entwicklung des algorithmischen Tradings
2.10.2. Neue Blockchain-Technologien und ihre Anwendung im algorithmischen Trading
2.10.3. Trends in der Anpassungsfähigkeit und Individualisierung von Trading-Algorithmen

Modul 3. Ethische und regulatorische Aspekte der künstlichen Intelligenz im Finanzwesen 

3.1. Ethik in der künstlichen Intelligenz angewandt auf das Finanzwesen

3.1.1. Grundlegende ethische Prinzipien für die Entwicklung und den Einsatz von KI im Finanzwesen
3.1.2. Fallstudien zu ethischen Dilemmas bei KI-Anwendungen im Finanzbereich
3.1.3. Entwicklung von ethischen Verhaltenskodizes für Fachleute der Finanztechnologie

3.2. Globale Regelungen, die den Einsatz von KI auf den Finanzmärkten beeinflussen

3.2.1. Überblick über die wichtigsten internationalen KI-Vorschriften im Finanzbereich
3.2.2. Vergleich der KI-Regulierungspolitik in verschiedenen Ländern
3.2.3. Auswirkungen der KI-Regulierung auf die Finanzinnovation

3.3. Transparenz und Erklärbarkeit von KI-Modellen im Finanzwesen

3.3.1. Bedeutung von Transparenz in KI-Algorithmen für das Vertrauen der Nutzer
3.3.2. Techniken und Werkzeuge zur Verbesserung der Erklärbarkeit von KI-Modellen
3.3.3. Herausforderungen bei der Implementierung interpretierbarer Modelle in komplexen Finanzumgebungen

3.4. Risikomanagement und ethische Compliance bei der Nutzung von KI

3.4.1. Strategien zur Risikominderung im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI im Finanzwesen
3.4.2. Ethische Compliance bei der Entwicklung und Anwendung von KI-Technologien
3.4.3. Ethische Aufsicht und Audits von KI-Systemen im Finanzbereich

3.5. Soziale und wirtschaftliche Auswirkungen von KI auf die Finanzmärkte

3.5.1. Auswirkungen von KI auf die Stabilität und Effizienz der Finanzmärkte
3.5.2. KI und ihre Auswirkungen auf Beschäftigung und Qualifikation im Finanzwesen
3.5.3. Sozialer Nutzen und Risiken einer groß angelegten Finanzautomatisierung

3.6. Datenschutz und -sicherheit bei KI-Anwendungen im Finanzbereich

3.6.1. Datenschutzbestimmungen, die für KI-Technologien im Finanzwesen gelten
3.6.2. Techniken zum Schutz persönlicher Daten in KI-basierten Finanzsystemen
3.6.3. Herausforderungen bei der Verwaltung sensibler Daten in der prädiktiven und analytischen Modellierung

3.7. Algorithmische Verzerrungen und Fairness in KI-Finanzmodellen

3.7.1. Identifizierung und Milderung von Verzerrungen in KI-Finanzalgorithmen
3.7.2. Strategien zur Gewährleistung von Fairness in automatisierten Entscheidungsmodellen
3.7.3. Auswirkungen algorithmischer Verzerrungen auf finanzielle Inklusion und finanzielle Gerechtigkeit

3.8. Herausforderungen der regulatorischen Aufsicht in der Finanz-KI

3.8.1. Schwierigkeiten bei der Überwachung und Kontrolle fortgeschrittener KI-Technologien
3.8.2. Rolle der Finanzbehörden bei der laufenden Überwachung von KI
3.8.3. Notwendigkeit einer regulatorischen Anpassung angesichts der fortschreitenden KI-Technologie

3.9. Strategien für die verantwortungsvolle Entwicklung von KI-Technologien im Finanzwesen

3.9.1. Best Practices für eine nachhaltige und verantwortungsvolle Entwicklung von KI im Finanzsektor
3.9.2. Initiativen und Frameworks für die ethische Bewertung von KI-Projekten im Finanzwesen
3.9.3. Zusammenarbeit zwischen Regulierungsbehörden und Unternehmen zur Förderung verantwortungsvoller Praktiken

3.10. Zukunft der KI-Regulierung im Finanzsektor

3.10.1. Aufkommende Trends und zukünftige Herausforderungen bei der Regulierung von KI im Finanzwesen
3.10.2. Vorbereitung der rechtlichen Rahmenbedingungen für disruptive Innovationen in der Finanztechnologie
3.10.3. Internationaler Dialog und Zusammenarbeit für eine effektive und einheitliche Regulierung von KI im Finanzwesen

Nutzen Sie die Gelegenheit, sich über die neuesten Fortschritte auf diesem Gebiet zu informieren und diese in Ihrer täglichen Praxis anzuwenden“