Grazie a questo Esperto universitario 100% online, accederai ad una formazione specializzata nell'applicazione delle tecniche di IA nei mercati finanziari"

¿Perché studiare in TECH?

TECH è la più grande scuola di business 100% online del mondo. Si tratta di una Business School d'élite, con un modello dotato dei più alti standard accademici. Un centro internazionale ad alto rendimento per la formazione intensiva di competenze manageriali. 

TECH è l’università all'avanguardia della tecnologia, che agglomera tutte le risorse a sua disposizione con l’obiettivo di aiutare lo studente a raggiungere il successo aziendale”

En TECH Università Tecnologica

Innovazione

L'università offre un modello di apprendimento online che combina le ultime tecnologie educative con il massimo rigore pedagogico Un metodo unico con il più alto riconoscimento internazionale che fornirà allo studente le chiavi per inserirsi in un mondo in costante cambiamento, in cui l'innovazione è concepita come la scommessa essenziale di ogni imprenditore.

“Caso di Successo Microsoft Europa” per aver incorporato l'innovativo sistema multi-video interattivo nei nostri programmi.

Massima esigenza

Il criterio di ammissione di TECH non è economico. Non è necessario investire eccessivamente per studiare in questa università. Tuttavia, per ottenere un titolo rilasciato da TECH , i limiti dell'intelligenza e della capacità dello studente saranno 
sottoposti a prova. I nostri standard accademici sono molto alti.

95% i studenti di TECH termina i suoi Il 95% studi con successo.

Networking

In TECH partecipano professionisti provenienti da tutti i Paesi del mondo al fine di consentire allo studente di creare una vasta rete di contatti utile per il suo futuro. 

+100.000 manager specializzati ogni anno, +200 nazionalità differenti.

Empowerment

Lo studente cresce di pari passo con le migliori aziende e professionisti di grande prestigio e influenza. TECH ha instaurato alleanze strategiche e una preziosa rete di contatti con i principali esponenti economici provenienti dai 7 continenti.

+500 Accordi di collaborazione con le +500 migliori aziende.

Talento

Il nostro programma è una proposta unica per far emergere il talento dello studente nel mondo imprenditoriale. Un'opportunità unica di affrontare i timori e la propria visione relativi al business.  

TECH  si propone di aiutare gli studenti a mostrare al mondo il proprio talento grazie a questo programma. 

Contesto Multiculturale

Gli studenti che intraprendono un percorso con TECH possono godere di un'esperienza unica. Studierai in un contesto multiculturale. Lo studente, inserito in un contesto globale, potrà addentrarsi nella conoscenza dell’ambito lavorativo multiculturale mediante una raccolta di informazioni innovativa e che si adatta al proprio concetto di business. 

Gli studenti di TECH provengono da più di 200 nazioni differenti.

Impara dai migliori del settore

Il personale docente di TECH contribuisce a mostrare agli studenti il proprio bagaglio di esperienze attraverso un contesto reale, vivo e dinamico. Si tratta di docenti impegnati in una specializzazione di qualità che permette allo studente di avanzare nella sua carriera e distinguersi in ambito imprenditoriale.

Professori provenienti da 20 nazionalità differenti.

TECH punta all'eccellenza e dispone di una serie di caratteristiche che la rendono unica:   

Analisi

In TECH esploriamo il tuo lato critico, la tua capacità di affrontare le incertezze, la tua competenza nel risolvere i problemi e risaltare le tue competenze interpersonali.

Eccellenza accademica

TECH fornisce allo studente la migliore metodologia di apprendimento online. L’università unisce il metodo Relearning (una metodologia di apprendimento postlaurea che ha ottenuto un’eccellente valutazione a livello internazionale) al Metodo Casistico. Un difficile equilibrio tra tradizione e avanguardia, visto l’esigente contesto accademico nel quale è inserito.

Economia di scala

TECH è la più grande università online del mondo. Possiede più di 10.000 titoli universitari. Nella nuova economia, volume + tecnologia = prezzo dirompente. In questo modo, garantiamo che lo studio non sia eccessivamente costoso rispetto ad altre università.

In TECH avrai accesso ai casi di studio più rigorosi e aggiornati del mondo accademico”

La qualifica tratterà argomenti chiave come la gestione dei Big Data, l'elaborazione dei dati in tempo reale e l'applicazione di algoritmi IA per ottimizzare le strategie di trading. Pertanto, saranno esaminate le metodologie di analisi predittiva e il Machine Learning, e la visualizzazione dei dati per facilitare il processo decisionale. Inoltre, saranno affrontati gli aspetti etici e normativi relativi all'uso dell'IA in ambito finanziario, garantendo che i datori di lavoro comprendano l'importanza di rispettare le normative e di attuare pratiche responsabili. 

Il contenuto dell’Esperto Universitario è stato progettato per fornire una conoscenza approfondita e pratica degli strumenti e le tecniche di Intelligenza Artificiale utilizzate nell'analisi dei dati finanziari" 

Piano di studi

L'uso dell'Intelligenza Artificiale nell'elaborazione dei dati e nel trading ha rivoluzionato il settore finanziario, migliorando l'efficienza e la precisione delle decisioni di investimento. Gli strumenti di IA, come l'apprendimento automatico, vengono utilizzati per analizzare grandi volumi di dati in tempo reale, consentendo ai trader di identificare modelli e tendenze di mercato che sarebbero difficili da rilevare manualmente. 

Nasce così questo Esperto Universitario, che offrirà una formazione completa incentrata sulla padronanza delle tecnologie di Big Data, consentendo agli imprenditori di gestire ed elaborare dati finanziari su larga scala e in tempo reale. Questo approccio si concentrerà sull'efficienza e la rapidità dell'analisi dei dati, dando priorità a sicurezza e privacy. 

In questo senso, i professionisti acquisiranno competenze pratiche sull'implementazione di strumenti e tecniche che facilitano l'analisi di grandi volumi di dati. 

Saranno inoltre analizzati gli aspetti etici e normativi dell'Intelligenza Artificiale nel settore finanziario. In questo modo, gli esperti potranno promuovere pratiche responsabili e rispettare le normative vigenti, garantendo che l'utilizzo dell'IA sia fatto in modo etico e trasparente. 

In questo modo, TECH ha sviluppato un programma universitario completo in modalità completamente online, consentendo agli studenti di accedere al materiale didattico da qualsiasi dispositivo con connessione a Internet. Questo elimina la necessità di doversi recare in un centro fisico e di adattarsi a orari fissi. Inoltre, incorpora l’innovativa metodologia Relearning, che si basa sulla ripetizione dei concetti chiave per garantire una comprensione ottimale del contenuto. 

Questo Esperto universitario ha la durata di 6 mesi e si divide in 3 moduli: 

Módulo 1. Elaborazione di Big Data Finanziari
Módulo 2. Strategie di Trading Algoritmico
Módulo 3. Aspetti Etici e Legali dell’Intelligenza Artificiale in ambito finanziario 

Dove, quando e come si svolge?

TECH offre la possibilità di svolgere questo Esperto universitario in Elaborazione dei Dati e Trading con Intelligenza Artificiale completamente online. Durante i 6 mesi di durata della specializzazione, gli studenti potranno accedere a tutti i contenuti di questo programma in qualsiasi momento, il che consentirà loro di autogestire il proprio tempo di studio. 

Modulo 1. Elaborazione di Big Data Finanziari

 1.1. Big Data nel contesto finanziario

 1.1.1. Caratteristiche principali dei Big Data in finanza
 1.1.2. Importanza delle 5 V (Volume, Velocità, Varietà, Veracità, Valore) nei dati finanziari
 1.1.3. Casi d'uso dei Big Data nell'analisi del rischio e della compliance

 1.2. Tecnologie per l'archiviazione e la gestione dei Big Data finanziari

 1.2.1. Sistemi di database NoSQL per l'archiviazione finanziaria
 1.2.2. Uso di Data Warehouses e Data Lakes nel settore finanziario
 1.2.3. Confronto tra soluzioni on-premise  e cloud-based

 1.3. Strumenti di elaborazione in tempo reale per i dati finanziari

 1.3.1. Introduzione a strumenti quali Apache Kafka e Apache Storm
 1.3.2. Applicazioni di elaborazione in tempo reale per il rilevamento delle frodi
 1.3.3. Vantaggi dell'elaborazione in tempo reale nel trading algoritmico

 1.4. Integrazione e pulizia di dati in finanza

 1.4.1. Metodi e strumenti per l'integrazione di dati provenienti da più fonti
 1.4.2. Tecniche di pulizia dei dati per garantire la qualità e l'accuratezza
 1.4.3. Sfide nella standardizzazione dei dati finanziari

 1.5. Tecniche di data mining applicate ai mercati finanziari

 1.5.1. Algoritmi di classificazione e previsione sui dati di mercato
 1.5.2. Analisi del sentiment nei social network per prevedere i movimenti del mercato
 1.5.3. Data mining per identificare i modelli di trading e il comportamento degli investitori

 1.6. Visualizzazione avanzata dei dati per analisi finanziari

 1.6.1. Strumenti e software di visualizzazione per i dati finanziari
 1.6.2. Progettazione di dashboard interattivi per il monitoraggio del mercato
 1.6.3. Il ruolo della visualizzazione nella comunicazione dell'analisi del rischio

 1.7. Uso di Hadoop e dei relativi ecosistemi in finanza

 1.7.1. Componenti chiave dell'ecosistema Hadoop e sua applicazione in finanza
 1.7.2. Casi d'uso di Hadoop per l'analisi di grandi volumi di transazioni
 1.7.3. Vantaggi e sfide dell'integrazione di Hadoop nelle infrastrutture finanziarie esistenti

 1.8. Applicazioni di Spark nell'analisi finanziaria

 1.8.1. Spark per l'analisi dei dati in tempo reale e in batch
 1.8.2. Creazione di modelli predittivi con Spark MLlib
 1.8.3. Integrazione di Spark con altri strumenti di Big Data in ambito finanziario

 1.9. Sicurezza dei dati e privacy nel settore finanziario

 1.9.1. Norme e regolamenti sulla protezione dei dati (GDPR, CCPA)
 1.9.2. Strategie di crittografia e gestione degli accessi per i dati sensibili
 1.9.3. Impatto delle violazioni dei dati sulle istituzioni finanziarie

 1.10. Impatto del cloud computing sull'analisi finanziaria su larga scala

 1.10.1. Vantaggi del cloud per la scalabilità e l'efficienza dell'analisi finanziaria
 1.10.2. Confronto tra i fornitori di cloud e i loro servizi specifici per la finanza
 1.10.3. Casi di studio sulla migrazione al cloud in grandi istituzioni finanziarie

Modulo 2. Strategie di Trading Algoritmico

 2.1. Fondamenti del trading algoritmico

 2.1.1. Strategie di trading algoritmico
 2.1.2. Tecnologie e piattaforme chiave per lo sviluppo di algoritmi di trading
 2.1.3. Vantaggi e sfide del trading automatico rispetto al trading manuale

 2.2. Progettazione di sistemi di trading automatizzato

 2.2.1. Struttura e componenti di un sistema di trading automatizzato
 2.2.2. Programmazione di algoritmi: dall'idea all'implementazione
 2.2.3. Considerazioni sulla latenza e sull'hardware nei sistemi di trading

 2.3. Backtesting e valutazione delle strategie di trading

 2.3.1. Metodologie per un backtesting efficace delle strategie algoritmiche
 2.3.2. Importanza di dati storici di qualità nel backtesting
 2.3.3. Indicatori chiave di performance per la valutazione delle strategie di trading

 2.4. Ottimizzazione delle strategie con il Machine Learning

 2.4.1. Applicazione delle tecniche di apprendimento supervisionato nel miglioramento delle strategie
 2.4.2. Uso dell'ottimizzazione dello sciame di particelle e degli algoritmi genetici
 2.4.3. Problemi di overfitting nell'ottimizzazione delle strategie di trading

 2.5. Trading ad alta frequenza (HFT)

 2.5.1. Principi e tecnologie alla base dell'HFT
 2.5.2. Impatto dell'HFT sulla liquidità e sulla volatilità del mercato
 2.5.3. Strategie comuni di HFT e loro efficacia

 2.6. Algoritmi di esecuzione degli ordini

 2.6.1. Tipi di algoritmi di esecuzione e loro applicazione pratica
 2.6.2. Algoritmi per minimizzare l'impatto sul mercato
 2.6.3. Uso di simulazioni per migliorare l'esecuzione degli ordini

 2.7. Strategie di arbitraggio nei mercati finanziari

 2.7.1. Arbitraggio statistico e fusione dei prezzi nei mercati
 2.7.2. Arbitraggio su indici ed ETF
 2.7.3. Sfide tecniche e legali dell'arbitraggio nel trading moderno

 2.8. Gestione del rischio nel trading algoritmico

 2.8.1. Misure di rischio per il trading algoritmico
 2.8.2. Integrazione dei limiti di rischio e degli stoploss negli algoritmi
 2.8.3. Rischi specifici del trading algoritmico e modalità di mitigazione

 2.9. Aspetti normativi e di compliance del trading algoritmico

 2.9.1. Normative globali che hanno un impatto sul trading algoritmico
 2.9.2. Conformità normativa e reporting in un ambiente automatizzato
 2.9.3. Implicazioni etiche del trading automatizzato

 2.10. Futuro del trading algoritmico e tendenze emergenti

 2.10.1. Impatto dell'Intelligenza Artificiale sul futuro sviluppo del trading algoritmico
 2.10.2. Nuove tecnologie Blockchain e loro applicazione nel trading algoritmico
 2.10.3. Tendenze nell'adattabilità e nella personalizzazione degli algoritmi di trading

 Modulo 3. Aspetti Etici e Legali dell’Intelligenza Artificiale in ambito finanziario

 3.1. Etica in Intelligenza Artificiale applicata alla finanza

 3.1.1. Principi etici fondamentali per lo sviluppo e l'uso dell'IA in finanza
 3.1.2. Casi di studio su dilemmi etici nelle applicazioni di IA in campo finanziario
 3.1.3. Sviluppo di codici etici di condotta per i professionisti delle tecnologie finanziarie

 3.2. Normative globali che influenzano l'uso dell'IA nei mercati finanziari

 3.2.1. Panoramica delle principali normative internazionali sull'IA finanziaria
 3.2.2. Confronto tra le politiche di regolamentazione dell'IA nelle varie giurisdizioni
 3.2.3. Implicazioni della regolamentazione dell'IA sull'innovazione finanziaria

 3.3. Trasparenza e spiegabilità dei modelli di IA in finanza

 3.3.1. Importanza della trasparenza negli algoritmi di IA per la fiducia degli utenti
 3.3.2. Tecniche e strumenti per migliorare la spiegabilità dei modelli di IA
 3.3.3. Sfide dell'implementazione di modelli interpretabili in ambienti finanziari complessi

 3.4. Gestione del rischio e conformità etica nell'uso dell'IA

 3.4.1. Strategie di mitigazione del rischio associate all'impiego dell'IA in ambito finanziario
 3.4.2. Conformità etica nello sviluppo e nell'applicazione delle tecnologie di IA
 3.4.3. Supervisione etica e audit dei sistemi di IA nelle operazioni finanziarie

 3.5. Impatto sociale ed economico dell'IA sui mercati finanziari

 3.5.1. Effetti dell'IA sulla stabilità e sull'efficienza dei mercati finanziari
 3.5.2. IA e il suo impatto sull'occupazione e sulle competenze professionali in ambito finanziario
 3.5.3. Vantaggi e rischi sociali dell'automazione finanziaria su larga scala

 3.7. Problematica e correttezza 

 3.7.1. Identificazione e mitigazione dei pregiudizi negli algoritmi di IA finanziaria
 3.7.2. Strategie per garantire l'equità nei modelli decisionali automatici
 3.7.3. Impatto dei pregiudizi algoritmici sull'inclusione e l'equità finanziaria

 3.6. Privacy e protezione dei dati nelle applicazioni di IA in ambito finanziario

 3.6.1. Normativa sulla privacy dei dati applicabile alle tecnologie di IA in ambito finanziario
 3.6.2. Tecniche di protezione dei dati personali nei sistemi finanziari basati sull'IA
 3.6.3. Sfide nella gestione dei dati sensibili nella modellazione predittiva e analitica algoritmica nei modelli finanziari di IA

 3.8. Sfide della supervisione normativa nell'IA finanziaria

 3.8.1. Sfide nella supervisione e nel controllo delle tecnologie avanzate di IA
 3.8.2. Ruolo delle autorità finanziarie nella supervisione continua dell'IA
 3.8.3. La necessità di un adeguamento normativo all'avanzamento della tecnologia dell'IA

 3.9. Strategie per lo sviluppo responsabile delle tecnologie di IA nella finanza

 3.9.1. Migliori pratiche per uno sviluppo sostenibile e responsabile dell'IA in finanza
 3.9.2. Iniziative e framework per la valutazione etica dei progetti di IA nella finanza
 3.9.3. Collaborazione tra autorità di regolamentazione e aziende per promuovere pratiche responsabili

 3.10. Futuro della regolamentazione dell'IA nel settore finanziario

 3.10.1. Tendenze emergenti e sfide future nella regolamentazione dell'IA nel settore finanziario
 3.10.2. Preparazione di quadri giuridici per le innovazioni dirompenti nella tecnologia finanziaria
 3.10.3. Dialogo e cooperazione internazionale per una regolamentazione efficace e unificata dell'IA in finanza

Cogli l'occasione per conoscere gli ultimi sviluppi in questo campo e applicarli alla tua pratica quotidiana"