Avec ce Certificat avancé 100% en ligne, vous acquerrez des compétences avancées dans la gestion des Big Data, en étant capable de traiter et d'analyser de grands volumes d'informations en temps réel” 

Pourquoi étudier à TECH?

TECH est la plus grande École de Commerce 100% en ligne au monde.

Il s'agit d'une École de Commerce d'élite, avec un modèle des plus hauts standards académiques. Un centre international de perfectionnement des compétences en gestion intensive et en haute performance.

TECH est une université à la pointe de la technologie, qui met toutes ses ressources à la disposition de l'étudiant pour l'aider à réussir dans son entreprise”

À TECH Université Technologique

Innovation

L'université offre un modèle d'apprentissage en ligne qui combine les dernières technologies éducatives avec la plus grande rigueur pédagogique. Une méthode unique, mondialement reconnue, qui vous procurera les clés afin d'être en mesure d'évoluer dans un monde en constante mutation, où l'innovation doit être le principale défi de tout entrepreneur.

"Microsoft Europe Success Story" pour avoir intégré dans nos programmes l'innovant système de multi-vidéos interactives.

Les plus hautes exigences

Les critères d'admission pour TECH ne sont pas économiques. Il ne faut pas faire un grand investissement pour étudier dans cette université. Cependant, pour obtenir un diplôme de TECH, les limites de l'intelligence et des capacités de l'étudiant seront testées. Les normes académiques de cette institution sont très élevées...

95% des étudiants de TECH finalisent leurs études avec succès.

Networking

Des professionnels de tous les pays collaborent avec TECH, ce qui vous permettra de créer un vaste réseau de contacts qui vous sera particulièrement utile pour votre avenir.

+100.000 dirigeants formés chaque année, +200 nationalités différentes.

Empowerment

L'étudiant évoluera aux côtés des meilleures entreprises et des professionnels de grand prestige et de grande influence. TECH a développé des alliances stratégiques et un précieux réseau de contacts avec les principaux acteurs économiques des 7 continents.

+500 accords de collaboration avec les meilleures entreprises.

Talents

Ce programme est une proposition unique visant à faire ressortir le talent de l'étudiant dans le domaine des affaires. C'est l'occasion de faire connaître leurs préoccupations et leur vision de l'entreprise.

TECH aide les étudiants à montrer leur talent au monde entier à la fin de ce programme.

	Contexte multiculturel

Les étudiants qui étudient à TECH bénéficieront d'une expérience unique. Vous étudierez dans un contexte multiculturel. Grâce à un programme à vision globale, vous découvrirez différentes manières de travailler dans différentes parties du monde. Vous serez ainsi en mesure de sélectionner ce qui convient le mieux à votre idée d'entreprise.

Nous comptons plus de 200 nationalités différentes parmi nos étudiants.

Apprenez auprès des meilleurs

L'équipe d'enseignants de TECH explique en classe ce qui les a conduits au succès dans leurs entreprises, en travaillant dans un contexte réel, vivant et dynamique. Des enseignants qui s'engagent pleinement à offrir une spécialisation de qualité permettant aux étudiants de progresser dans leur carrière et de se distinguer dans le monde des affaires.

Des professeurs de 20 nationalités différentes.

TECH recherche l'excellence et, à cette fin, elle possède une série de caractéristiques qui en font une université unique:

Analyse

TECH explore le côté critique de l'apprenant, sa capacité à remettre les choses en question, ses aptitudes à résoudre les problèmes et ses compétences interpersonnelles.

Excellence académique

TECH offre aux étudiants la meilleure méthodologie d’apprentissage en ligne. L’université combine la méthode Relearning (la méthode d’apprentissage de troisième cycle la plus reconnue au niveau international) avec l’Étude de cas. Un équilibre difficile entre tradition et avant-garde, dans le cadre d’un itinéraire académique des plus exigeants.

Économie d’échelle

TECH est la plus grande université en ligne du monde. Elle possède un portefeuille de plus de 10.000 diplômes de troisième cycle. Et dans la nouvelle économie, volume + technologie = prix de rupture. Ainsi, les études ne sont pas aussi coûteuses que dans une autre université.

À TECH, vous aurez accès aux études de cas les plus rigoureuses et les plus récentes du monde académique”

Le diplôme couvrira des sujets fondamentaux tels que la gestion du Big Data, le traitement des données en temps réel et l'application d'algorithmes d'IA pour optimiser les stratégies de trading. Les méthodologies d'analyse prédictive et de Machine Learning, seront examinées, ainsi que la visualisation des données pour faciliter la prise de décision. En outre, les questions éthiques et réglementaires liées à l'utilisation de l'IA dans la finance seront abordées, en veillant à ce que les entrepreneurs comprennent l'importance de se conformer aux réglementations et de mettre en œuvre des pratiques responsables. 

Le contenu du Certificat avancé a été conçu pour vous fournir une connaissance approfondie et pratique des outils et techniques d'Intelligence Artificielle utilisés dans l'analyse des données financières” 

Plan d’études

L'utilisation de l'Intelligence Artificielle dans le traitement des données et le trading a révolutionné le secteur financier, améliorant l'efficacité et la précision des décisions d'investissement. Les outils d'IA, tels que l'apprentissage automatique, sont utilisés pour analyser de grands volumes de données en temps réel, permettant aux traders d'identifier des modèles et des tendances de marché qui seraient difficiles à détecter manuellement. 

C'est ainsi qu'est née ce Certificat avancé, qui proposera une formation complète axée sur la maîtrise des technologies Big Data, permettant aux entrepreneurs de gérer et de traiter des données financières à grande échelle et en temps réel. Cette approche se concentrera sur l'efficacité et la rapidité de l'analyse des données, en donnant la priorité à la sécurité et à la confidentialité. 

En ce sens, les professionnels acquerront des compétences pratiques dans la mise en œuvre d'outils et de techniques qui facilitent l'analyse de grands volumes de données. 

Les aspects éthiques et réglementaires de l'Intelligence Artificielle dans la sphère financière seront également analysés. Les experts pourront ainsi promouvoir des pratiques responsables et se conformer aux réglementations en vigueur, en veillant à ce que l'utilisation de l'IA se fasse de manière éthique et transparente. 

TECH a ainsi développé un programme universitaire 100% en ligne, permettant aux diplômés d'accéder au matériel pédagogique à partir de n'importe quel appareil électronique doté d'une connexion internet. Cela élimine la nécessité de se déplacer dans un lieu physique et d'adhérer à des horaires fixes. En outre, la méthodologie révolutionnaire du Relearningsera utilisée, en mettant l'accent sur la répétition des idées clés afin de garantir une compréhension approfondie du contenu. 

Ce Certificat avancé se déroule sur 6 mois et est divisé en 3 modules:

Module 1. Traitement des Données Financières à Grande Échelle
Module 2. Stratégies de Trading Algorithmique
Module 3. Aspects Éthiques et Réglementaires de l'Intelligence Artificielle en Finance 

Où, quand et comment cela se déroule?

TECH vous offre la possibilité de développer ce Certificat avancé en Traitement des Données et Trading avec l’Intelligence Artificielle de manière totalement online. Pendant les 6 mois de la spécialisation, les étudiants pourront accéder à tous les contenus de ce programme à tout moment, ce qui leur permettra d'auto gérer leur temps d'étude. 

Module 1. Traitement des Données Financières à Grande Échelle

1.1. Big Data dans le contexte financier

1.1.1. Caractéristiques clés du Big Data en finance
1.1.2. Importance des 5 V (Volume, Vélocité, Variété, Véracité, Valeur) dans les données financières
1.1.3. Cas d'utilisation du Big Data dans l'analyse des risques et de la conformité

1.2. Technologies de stockage zet de gestion des données zmassives financières

1.2.1. Systèmes de bases de données NoSQL zpour le stockage financier
1.2.2. Utilisation de Data Warehouses et Data Lakes zdans le secteur financier
1.2.3. Comparaison entre les solutions on-premise zet les solutions basées sur le cloud

1.3. Outils de traitement en temps réel des données financières

1.3.1. Introduction à des outils tels que Apache Kafka et Apache Storm
1.3.2. Applications de traitement en temps réel pour la détection des fraudes
1.3.3. Avantages du traitement en temps réel dans le trading algorithmique

1.4. Intégration et nettoyage des données zen finance

1.4.1. Méthodes et outils d'intégration de données provenant de sources multiples
1.4.2. Techniques de nettoyage des données pour garantir la qualité et l'exactitude
1.4.3. Les défis de la normalisation des données financières

1.5. Techniques d'exploration zde données appliquées zaux marchés financiers

1.5.1. Algorithmes de classification et de prédiction sur les données de marché
1.5.2. Analyse des sentiments dans les réseaux sociaux pour prédire les mouvements du marché
1.5.3. Exploration de données pour identifier les modèles de trading et le comportement des investisseurs

1.6. Visualisation avancée des données pour l'analyse financière

1.6.1. Outils et logiciels de visualisation des données financières
1.6.2. Conception de dashboards interactifs pour le suivi du marché
1.6.3. Le rôle de la visualisation dans la communication sur l'analyse des risques

1.7. Utilisation de Hadoop et des écosystèmes associés dans la finance

1.7.1. Composants clés de l'écosystème Hadoop et son application en finance
1.7.2. Cas d'utilisation d'Hadoop pour l'analyse de grands volumes de transactions
1.7.3. Avantages et défis de l'intégration de Hadoop dans les infrastructures financières existantes

1.8. Applications de Spark zdans l'analyse financière

1.8.1. Spark pour l'analyse de données en temps réel et par batch
1.8.2. Construire des modèles prédictifs avec Spark MLlib
1.8.3. Intégrer Spark avec d'autres outils Big Data en finance

1.9. Sécurité et confidentialité des données dans le secteur financier

1.9.1. Règles et réglementations en matière de protection des données (GDPR, CCPA)
1.9.2. Stratégies de cryptage et de gestion de l'accès aux données sensibles
1.9.3. Impact des violations de données dans les institutions financières

1.10. Impact de l'informatique zen nuage sur l'analyse zfinancière à grande échelle

1.10.1. Avantages de l'informatique dématérialisée pour l'évolutivité et l'efficacité de l'analyse financière
1.10.2. Comparaison des fournisseurs d'informatique en nuage et de leurs services spécifiques pour la finance
1.10.3. Études de cas sur la migration vers le cloud dans de grandes institutions financières

Module 2. Stratégies de Trading Algorithmique

2.1. Principes fondamentaux du ztrading algorithmique

2.1.1. Stratégies de trading algorithmique
2.1.2. Technologies clés et plateformes zpour le développement d'algorithmes de trading
2.1.3. Avantages et défis du trading automatisée par rapport trading manuel

2.2. Conception de systèmes zde trading automatisé

2.2.1. Structure et composantes d'un système zde trading automatisé
2.2.2. Programmation d'algorithmes: de l'idée à la mise en œuvre
2.2.3. Latence et considérations matérielles zdans les systèmes de trading

2.3. Backtesting et évaluation zdes stratégies de trading

2.3.1. Méthodologies pour un backtesting efficace zdes stratégies algorithmiques
2.3.2. Importance de la qualité des données historiques zdans le backtesting
2.3.3. Indicateurs clés de performance zpour l'évaluation des stratégies de trading

2.4. Optimiser les stratégies zgrâce au Machine Learning

2.4.1. Application des techniques d'apprentissage supervisé à l'amélioration des stratégies
2.4.2. Utilisation de l'optimisation par essaims zde particules et d'algorithmes génétiques
2.4.3. Défis de l'overfitting dans l'optimisation des stratégies de trading

2.5. Trading à Haute Fréquence (HFT)

2.5.1. Principes et technologies à la base du HFT
2.5.2. Impact du HFT sur la liquidité et la volatilité des marchés
2.5.3. Stratégies courantes de HFT et leur efficacité

2.6. Algorithmes d'exécution des ordres

2.6.1. Types d'algorithmes d'exécution zet leur application pratique
2.6.2. Algorithmes permettant de minimiser l'impact sur le marché
2.6.3. Utilisation de simulations pour améliorer zl'exécution des ordres

2.7. Stratégies d'arbitrage zsur les marchés financiers

2.7.1. Arbitrage statistique et fusions des prix zsur les marchés
2.7.2. Arbitrage d'indices et d'ETF
2.7.3. Défis techniques et juridiques de l'arbitrage zdans le trading moderne

2.8. Gestion des risques zdans le trading algorithmique

2.8.1. Mesures du risque pour le trading algorithmique
2.8.2. Intégration des limites de risque et des stop-loss zdans les algorithmes
2.8.3. Risques spécifiques au trading algorithmique zet moyens de les atténuer

2.9. Aspects réglementaires zet conformité dans le cadre zdu trading algorithmique

2.9.1. Réglementations mondiales ayant une incidence zsur le trading algorithmique
2.9.2. Conformité réglementaire et rapports zdans un environnement automatisé
2.9.3. Implications éthiques zdu trading automatisé

2.10. Avenir du trading algorithmique zet tendances émergentes

2.10.1. L'impact de l'Intelligence Artificielle zsur le développement futur du trading algorithmique
2.10.2. Les nouvelles technologies Blockchain zet leur application dans le trading algorythmique
2.10.3. Les tendances en matière d'adaptabilité zet de personnalisation des algorithmes de trading

Module 3. Aspects Éthiques et Réglementaires de l'Intelligence Artificielle en Finance 

3.1. Éthique de l'Intelligence Artificielle appliquée à la finance

3.1.1. Principes éthiques fondamentaux zpour le développement et l'utilisation de l'IA en finance
3.1.2. Études de cas sur les dilemmes éthiques zdans les applications financières de l'IA
3.1.3. Élaboration de codes de conduite éthiques zpour les professionnels des technologies financières

3.2. Réglementations mondiales zconcernant l'utilisation de l'IA zsur les marchés financiers

3.2.1. Aperçu des principales réglementations internationales en matière d'IA financière
3.2.2. Comparaison des politiques réglementaires en matière d'IA entre les juridictions
3.2.3. Implications de la réglementation de l'IA zsur l'innovation financière

3.3. Transparence et explicabilité zdes modèles d'IA dans la finance

3.3.1. Importance de la transparence zdes algorithmes d'IA pour la confiance zdes utilisateurs
3.3.2. Techniques et outils pour améliorer zl'explicabilité des modèles d'IA
3.3.3. Défis liés à la mise en œuvre de modèles interprétables dans des environnements zfinanciers complexes

3.4. Gestion des risques et respect de l'éthique dans l'utilisation de l'IA

3.4.1. Stratégies d'atténuation des risques associées au déploiement de l'IA zdans la finance
3.4.2. Respect de l'éthique dans le développement zet l'application des technologies de l'IA
3.4.3. Surveillance et audits éthiques des systèmes d'IA dans les opérations financières

3.5. Impact social et économique de l'IA sur les marchés financiers

3.5.1. Effets de l'IA sur la stabilité et l'efficacité des marchés financiers
3.5.2. L'IA et son impact sur l'emploi zet les compétences professionnelles dans la finance
3.5.3. Avantages et risques sociaux de l'automatisation financière à grande échelle

3.6. Confidentialité et protection zdes données dans les applications financières de l'IA

3.6.1. Réglementations relatives à la confidentialité des données applicables aux technologies d'IA dans la finance
3.6.2. Techniques de protection des données personnelles dans les systèmes financiers basés sur l'IA
3.6.3. Défis liés à la gestion des données sensibles zdans la modélisation prédictive et analytique

3.7. Biais algorithmique et équité zdans les modèles financiers d'IA

3.7.1. Identifier et atténuer les biais zdans les algorithmes d'IA financière
3.7.2. Stratégies visant à garantir l'équité dans les modèles de prise de décision automatique
3.7.3. Impact des biais algorithmiques sur l'inclusion et l'équité financières

3.8. Défis de la surveillance réglementaire de l'IA financière

3.8.1. Défis liés à la supervision et au contrôle zdes technologies d'IA avancées
3.8.2. Rôle des autorités financières zdans la surveillance continue de l'IA
3.8.3. La nécessité d'adapter la réglementation face zaux progrès de la technologie de l'IA

3.9. Stratégies pour un développement responsable des technologies de l'IA dans la finance

3.9.1. Bonnes pratiques pour le développement durable et responsable de l'IA zdans la finance
3.9.2. Initiatives et frameworks pour l'évaluation éthique des projets d'IA dans la finance
3.9.3. Collaboration entre les régulateurs et les entreprises pour promouvoir des pratiques responsables

3.10. Avenir de la réglementation de l'IA zdans le secteur financier

3.10.1. Tendances émergentes et défis futurs zde la réglementation de l'IA dans la finance
3.10.2. Préparer des cadres juridiques zpour les innovations de rupture zdans le domaine des technologies financières
3.10.3. Dialogue et coopération internationauxz pour une réglementation efficace et unifiée zde l'IA dans la finance

Profitez de l'occasion pour vous informer sur les derniers développements dans ce domaine afin de les appliquer à votre pratique quotidienne"