Finance et Data Science : le data management pour du profit

Il y a des quantités de données incroyablement élevées, et les compagnies ou entreprises qui veulent en tirer profit doivent avoir des employés qui maitrisent parfaitement l'analyse des données et ont des compétences suffisantes en data management. Les entreprises modernes ne peuvent survivre si elles n'exploitent pas le pouvoir et les possibilités que leur procure la science des données. Elle est énormément utilisée, notamment pour réduire les coûts, augmenter les profits, améliorer l'expérience client, etc. La science des données (ou data science) évolue à grande vitesse de la lumière et la capacité de faire face aux taches financières critiques est devenue extrêmement importante. Les entreprises veulent savoir comment bénéficier de la data science pour pouvoir réformer leurs stratégies financières.

Soyez au bon endroit au bon moment pour la prochaine phase d'évolution du business

Ce cours sur la science des données dans le domaine des finances ne vous donnera pas beaucoup d’algorithmes. Au lieu de cela, vous allez explorer un ensemble de principes fondamentaux pour extraire des connaissances utiles à partir des données. Les principes de base sont à l'origine de nombreux algorithmes de data mining. Ils sont utilisés pour créer des méthodes permettant de résoudre les problèmes des entreprises du point de vue de l'analyse et de la gestion de données.

Dans ce cours, vous apprendrez l’analyse de données, ses concepts de base et comment vous pouvez les appliquer de manière pratique. On va se focaliser sur le data management et sur les stratégies permettant d’utiliser l’analyse de données pour les services financiers. Cela vous aidera éventuellement à augmenter votre rentabilité et la satisfaction de votre clientèle.

Comprendre les données améliorera grandement votre compréhension de l'argent en général. Connaître les principes de la science des données en finance peut faciliter aux gens les négociations des valeurs mobilières. Bien qu’il soit impossible de savoir à 100% si l’investissement sera rentable, la data science peut fournir des informations nécessaires pour prendre la bonne décision.

Quel est le coté pratique d'avoir des compétences en data management?

Dans la liste ci-dessous, vous allez trouver les principaux avantages et enseignements de ce cours:

• Vous obtiendrez une compréhension de base de la science des données dans le domaine financier.
• Vous en apprendrez davantage sur la gestion de données et sur l’importance des données dans les entreprises et sur l'impact qu'elles pourraient avoir sur votre entreprise.
• Vous apprendrez à gérer le Big Data en étudiant des exemples concrets et en utilisant des techniques analytiques appropriées.
• Vous apprendrez également comment utiliser l’analyse de données pour détecter toute fraude.
• On parlera également des problèmes potentiels que vous pourriez rencontrer dans les analyses commerciales.
• Vous en apprendrez davantage sur les processus d’exploration de données des réseaux sociaux.
• Vous en apprendrez plus sur l’importance de l’analyse en temps quasi réel et sur le trading algorithmique.

Ainsi, vous aurez à votre portée un large éventail d'information. Vous passerez du statut de novice en data science et data management au statut de statut de connaisseur ayant la maitrise de plusieurs sujets importants dans notre monde du travail des temps modernes.

Apprendre le data management pour booster votre pour de nombreuses années à venir

Aujourd'hui, plus de 75% des transactions sont effectuées par des machines. Au cours des trois prochaines années, plus de 10 millions de nouveaux emplois seront disponibles pour les gens qui savent utiliser la science des données en finance. Même si vous n’y connaissiez rien en data science avant de lire cette description du cours, je vous invite à vous inscrire à cette formation qui vous apprendre les bases de la science des données. Ne vous inquiétez surtout pas! Comme vous avez pu apprendre les mathématiques à l'école, vous serez en mesure d'apprendre la data science aussi!