Grazie a questo Corso universitario, 100% online, combinerai la conoscenza finanziaria tradizionale con gli strumenti tecnologici più avanzati, come il Machine Learning e l'Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP)"

L'analisi fondamentale dei mercati finanziari sta subendo una trasformazione significativa grazie all'Intelligenza Artificiale. In effetti, l'uso di modelli di IA ha permesso agli analisti di esaminare enormi volumi di dati, comprese informazioni non strutturate come i social media e l'analisi dei sentimenti, per ottenere prospettive più profonde sul comportamento del mercato.

Così nasce questo Corso universitario, in cui i professionisti saranno in grado di applicare algoritmi di previsione per analizzare dati storici, identificare modelli e generare modelli che aiutano a migliorare il processo decisionale di investimento basato sui dati. Ciò consentirà una comprensione più approfondita del comportamento di mercato e delle prestazioni finanziarie delle aziende, facilitando la selezione degli asset e la creazione di portafogli più solidi e adeguati al rischio.

Inoltre saranno approfonditi strumenti come ChatGPT, che verranno utilizzati per interpretare i rapporti finanziari, estrarre informazioni rilevanti e migliorare la valutazione della salute finanziaria delle aziende. Il trattamento di grandi volumi di dati non strutturati, come quelli contenuti nei rapporti di gestione o nelle revisione dei sistemi informativi, consentirà di identificare gli indicatori chiave delle prestazioni e anticipare i possibili cambiamenti nelle tendenze finanziarie delle organizzazioni.

Infine, attraverso algoritmi specifici, gli esperti acquisiranno le competenze per identificare modelli di comportamento anomali che possono indicare attività fraudolente. Inoltre, valuteranno i rischi associati a diversi investimenti, aumentando la sicurezza e la precisione nel processo decisionale. Queste capacità saranno essenziali per garantire la trasparenza e la fiducia nei mercati finanziari.

In questo modo, TECH ha creato un programma esaustivo e completamente online che richiede solo un dispositivo elettronico con connessione a Internet per accedere alle risorse didattiche. Questo eviterà inconvenienti come lo spostamento in uno spazio fisico o rispettare un orario fisso. Inoltre, si baserà sulla rivoluzionaria metodologia Relearning, focalizzata sulla ripetizione di concetti essenziali per garantire un'assimilazione ottimale dei contenuti.

Svilupperai le capacità di prevedere le prestazioni finanziarie delle organizzazioni, migliorare la valutazione di rischi e individuare le frodi, attraverso i migliori materiali didattici, all'avanguardia tecnologica e educativa"

Questo Corso universitario in Analisi Fondamentale dei Mercati Finanziari con Intelligenza Artificiale possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:

• Sviluppo di casi pratici presentati da esperti in Intelligenza Artificiale applicata alla Borsa e ai Mercati Finanziari
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche sulle discipline essenziali per l’esercizio della professione
• Esercizi pratici in cui eseguire il processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
• Speciale enfasi sulle metodologie innovative
• Lezioni teoriche, domande all'esperto, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale
• Disponibilità di accesso ai contenuti da qualsiasi dispositivo fisso o portatile con una connessione internet

Approfondirai le metodologie per identificare anomalie e modelli sospetti nelle transazioni finanziarie, garantendo una maggiore sicurezza e precisione nel processo decisionale. Cosa aspetti ad iscriverti?"

Il personale docente del programma comprende rinomati professionisti e riconosciuti specialisti appartenenti a prestigiose società e università, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente.

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale.

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale lo specialista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.

Ti concentrerai sull'applicazione di tecniche avanzate di Machine Learning e Deep Learning per modellare e prevedere le prestazioni finanziarie delle aziende, grazie a una vasta libreria di risorse multimediali innovative” 

Migliorerai la valutazione della salute finanziaria delle aziende, identificando rapidamente gli indicatori chiave che possono influenzare le prestazioni aziendali. Con tutte le garanzie di qualità di TECH” 

I contenuti comprendono dai concetti di base dell'analisi fondamentale, come l'interpretazione dei bilanci e la valutazione delle società, all'applicazione di tecniche avanzate di Machine Learning e Deep Learning per prevedere le prestazioni finanziarie. Si utilizzeranno algoritmi per modellare i dati storici, applicando tecniche di  Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) per estrarre informazioni chiave dai rapporti finanziari e individuando potenziali frodi o rischi nelle transazioni tramite sistemi automatizzati. Inoltre, sarà inclusa l'implementazione di casi pratici e progetti che integrano queste tecnologie, facilitando una comprensione profonda ed applicata.

I contenuti di questo Corso universitario sono stati progettati per fornire una formazione completa all'incrocio tra finanza e Intelligenza Artificiale"

Modulo 1. Analisi Fondamentale dei Mercati Finanziari con IA

1.1. Modellazione predittiva delle prestazioni finanziarie con Scikit-Learn

1.1.1. Regressione lineare e logistica per previsioni finanziarie con Scikit-Learn
1.1.2. Utilizzo di reti neurali con TensorFlow per prevedere entrate e profitti
1.1.3. Validazione di modelli predittivi con cross-validation utilizzando Scikit-Learn

1.2. Valutazione delle aziende con Deep Learning

1.2.1. Automazione del modello di flusso monetario scontato (DCF) con TensorFlow
1.2.2. Modelli avanzati di valutazione utilizzando PyTorch
1.2.3. Integrazione e analisi di modelli multipli di valutazione con Pandas

1.3. Analisi dei bilanci con NLP tramite ChatGPT

1.3.1. Estrazione di informazioni chiave dai rapporti annuali con ChatGPT
1.3.2. Analisi dei sentimenti nei rapporti degli analisti e nelle notizie finanziarie con ChatGPT
1.3.3. Implementazione di modelli NLP con Chat GPT per l'interpretazione di testi finanziari

1.4. Analisi del rischio e del credito con  Machine Learning

1.4.1. Modelli di credit scoring utilizzando SVM e alberi decisionali su Scikit-Learn
1.4.2. Analisi del rischio di credito in aziende e bonus con TensorFlow
1.4.3. Visualizzazione dei dati di rischio con Tableau

1.5. Analisi del credito con Scikit-Learn

1.5.1. Implementazione di modelli di credit scoring
1.5.2. Analisi del rischio di credito con RandomForest in Scikit-Learn
1.5.3. Visualizzazione avanzata dei risultati di credito con Tableau

1.6. Valutazione della sostenibilità ESG con tecniche di Data Mining

1.6.1. Metodi di estrazione dei dati ESG
1.6.2. Modellazione dell'impatto ESG con tecniche di regressione
1.6.3. Applicazioni di analisi ESG nelle decisioni d'investimento

1.7. Benchmarking settoriale con Intelligenza Artificiale tramite TensorFlow e Power BI

1.7.1. Analisi comparativa delle aziende utilizzando IA
1.7.2. Modellazione predittiva delle prestazioni di settore con TensorFlow
1.7.3. Implementazione di dashboard settoriali con Power BI

1.8. Gestione del portfolio con ottimizzazione dell'IA

1.8.1. Ottimizzazione dei portafogli
1.8.2. Utilizzo di tecniche di Machine Learning per l'ottimizzazione del portfolio con Scikit-Optimize
1.8.3. Implementazione e valutazione dell'efficacia degli algoritmi nella gestione di portafogli

1.9. Rilevamento delle frodi finanziarie con IA utilizzando TensorFlow e Keras

1.9.1. Nozioni di base e tecniche per l'individuazione delle frodi con IA
1.9.2. Costruzione di modelli di rilevamento con reti neurali in TensorFlow
1.9.3. Implementazione pratica di sistemi di rilevamento delle frodi nelle transazioni finanziarie

1.10. Analisi e modellazione in fusioni e acquisizioni con IA

1.10.1. Utilizzo di modelli predittivi di IA per valutare le fusioni e le acquisizioni
1.10.2. Simulazione di scenari post-fusione utilizzando tecniche di Machine Learning
1.10.3. Valutazione dell'impatto finanziario delle operazioni di M&A con modelli intelligenti

Otterrai un vantaggio competitivo in un ambiente finanziario sempre più spinto dalla tecnologia e dall'automazione, affrontando sfide complesse e migliorando le tue prestazioni nel settore finanziario globale"