آموزش مبانی مدیریت داده در بانکداری (Data Management 101) - آخرین آپدیت

دانلود Data Management in Banking 101

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: ... از حاکمیت داده، زیرساخت، متادیتا و استراتژی‌های یکپارچه‌سازی تا گزارش‌دهی BI، کاربردهای هوش مصنوعی و سایر روندهای روز درک مفاهیم بنیادی مدیریت داده و دلیل حیاتی بودن آن برای تحول دیجیتال در بانکداری یادگیری نحوه شکل‌گیری مدیریت داده‌ها و انطباق با قوانین (مانند BCBS 239 و GDPR) در مؤسسات مالی بررسی عناصر کلیدی زیرساخت داده‌های بانکی، شامل معماری داده، رویکردهای مدل‌سازی و مدل‌های ذخیره‌سازی بررسی عمیق مدیریت متادیتا با تأکید عملی بر کیفیت داده، ردیابی داده‌ها (Data Lineage) و یکپارچه‌سازی داده‌ها مشاهده نحوه تبدیل داده‌های خام به بینش‌های مدیریتی از طریق گزارش‌دهی هوش تجاری (BI) بررسی کاربردهای واقعی تحلیل داده و هوش مصنوعی؛ از شناسایی تقلب و مدل‌سازی ریسک اعتباری تا شخصی‌سازی تجربه مشتری پیش‌نیازها: بدون پیش‌نیاز

این دوره در مورد چیست؟

در فضای مالیِ داده‌محور امروز، داده‌ها ستون فقرات عملیات بانکی مدرن هستند و هر چیزی از انطباق با مقررات و مدیریت ریسک گرفته تا بینش‌های مشتری و نوآوری‌های دیجیتال را پیش می‌برند. در حالی که بانکداری تحت تأثیر فناوری‌های جدید و تقاضاهای نظارتی رو به افزایش در حال تحول است، مدیریت مؤثر داده‌ها دیگر یک انتخاب نیست، بلکه یک ضرورت حیاتی است.


چرا باید در این دوره ثبت‌نام کنید؟

این دوره برای متخصصانی طراحی شده است که می‌خواهند شکاف بین داده، فناوری و عملیات بانکی را پر کنند. چه در بخش‌های تطبیق (Compliance)، ریسک، IT، تحلیل داده یا استراتژی کسب‌وکار فعالیت کنید، ابزارها و دانشی را کسب خواهید کرد که با آن بتوانید پیچیدگی‌های داده‌های بانکی را با اعتمادبه‌نفس و بینش استراتژیک مدیریت کنید. به طور دقیق‌تر:


  • کسب مهارت‌های مورد نیاز بازار – تسلط بر مبانی معماری داده، حاکمیت و تحلیل داده‌ها در صنعت بانکداری

  • ارتقای فرصت‌های شغلی – متمایز شدن در صنعت بانکداری و فین‌تک با دانش تخصصی در زمینه تصمیم‌گیری داده‌محور

  • انطباق و امنیت – یادگیری نحوه مدیریت داده‌ها در بانک‌ها مطابق با مقررات بین‌المللی مانند GDPR، Basel III، BCBS 239 و AML

  • آمادگی برای AI و Big Data – درک نحوه تحول مؤسسات مالی توسط هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و دریاچه‌های داده (Data Lakes)


ساختار دوره به چه صورت است؟

در این دوره با مثال‌های عملی، نمودارهای معماری، مطالعات موردی واقعی و بینش‌های نظارتی روبرو خواهید شد؛ همگی به گونه‌ای ساختار یافته‌اند تا به شما مهارت‌های کاربردی و درک استراتژیک لازم برای هدایت یا مشارکت در طرح‌های داده‌محور بانک خود را بدهند.

این دوره دروازه ورود شما برای تبدیل شدن به یک متخصص بانکداری مسلط به داده‌ها است.


سرفصل ها و درس ها

مقدمه، بستر کلی و منطق دوره Introduction, Broader Context and Rationale

  • این دوره در مورد چیست؟ What is this course about?

  • چرا داده‌ها در بانکداری حیاتی هستند؟ Why is data crucial in banking?

  • انواع داده‌ها در صنعت بانکداری کدامند؟ What are the types of data in banking?

  • مدیریت داده و حاکمیت داده؛ این دو مفهوم چگونه یکدیگر را تقویت می‌کنند؟ Data Management & Data Governance - how do these concepts reinforce each other?

  • مدیریت ضعیف داده چه پیامدهایی دارد و چگونه بر این چالش‌ها غلبه کنیم؟ What does poor Data Management entail and how to overcome these challenges?

  • مدیریت داده در پرتو انطباق با مقررات و مدیریت ریسک Data Management in the light of Regulatory Compliance & Risk Management

  • ❓ تست سریع ❓ Quick check

معماری داده (زیرساخت و ذخیره‌سازی) Data Architecture (Infrastructure & Storage)

  • یک زیرساخت داده بانکی معمولی (در سطح کلان) چگونه است؟ How does a typical (high-level) Banking Data Infrastructure look like?

  • عملکردهای کلیدی و انواع سیستم‌های هسته بانکی (CBS) مدرن Key Functions and types of (modern) Core Banking Systems (CBS)

  • انبار داده (Data Warehousing) و دریاچه‌های داده در بانکداری Data Warehousing and Data Lakes in Banking

  • مقایسه زیرساخت‌های داده بانکی قدیمی در مقابل مدرن Legacy vs. Modern Banking Data Infrastructure

  • ❓ تست سریع ❓ Quick check

بررسی عمیق مدیریت داده در بانکداری Data Management in Banking Deep-Dive

  • مدیریت داده‌های پایه (MDM) در بانکداری Master Data Management (MDM) in Banking

  • مدیریت کیفیت داده‌ها در بانکداری Data Quality Management in Banking

  • یکپارچه‌سازی داده‌ها و قابلیت همکاری (Interoperability) Data Integration and Interoperability

  • جمع‌بندی: نقشه فنی برای یکپارچه‌سازی داده‌های بانکی Wrap-Up: Technical Blueprint for Banking Data Integration

  • مدل‌های داده؛ چرا در بانکداری اهمیت دارند؟ Data Models - Why do they matter in Banking?

  • مثال: مدل داده بانکی (ساده شده) Example - (Simplified) Banking Data Model

  • جمع‌بندی: رویکرد سه مرحله‌ای برای مدل‌های داده در بانکداری Wrap-Up: Data Models in Banking - A Three-Step Approach

  • درس تکمیلی: راهنمای عملی پنج مرحله‌ای برای اجرای BCBS 239 Additional Lecture: BCBS 239 - Five-Step Best Practice implementation guide

  • درس تکمیلی: بهترین روش‌های اجرای ردیابی داده‌ها (Data Lineage) Additional Lecture: Data Lineage Best practices implementation

  • ❓ تست سریع ❓ Quick check

گزارش‌دهی، تولید بینش، تصمیم‌گیری داده‌محور و انطباق Reporting, Insight Generation, Data Driven Decision Making & Compliance

  • تفاوت‌ها و نقاط مشترک بین BI، تحلیل داده، ML و AI Differences and Overlaps between BI, Data Analytics, ML & AI

  • بخش ویژه: نگاهی اجمالی به هوش مصنوعی Excursus: Artificial Intelligence at a glance

  • مرور کاربردها: گزارش‌دهی، تحلیل، هوشمندی، پیش‌بینی و اتوماسیون Overview use cases - Reporting, Analytics, Intelligence, Prediction & Automation

  • پوشش کلی کاربردهای بالقوه Overall coverage of (potential) use cases

  • بررسی کاربرد: گزارش‌دهی هوش تجاری (BI) در بانکداری Use case at glance – BI (Business Intelligence) Reporting in Banking

  • بررسی کاربرد: تحلیل‌های پیش‌بینانه و مدل‌سازی ریسک اعتباری Use case at glance - Predictive Analytics and Credit Risk Modeling

  • بررسی کاربرد: مثال عملی تحلیل پیش‌بینانه و ریسک اعتباری Use case at glance - Predictive Analytics and Credit Risk Modeling - Example

  • بررسی کاربرد: رویکرد داده‌محور در مدیریت ریسک‌های جرایم مالی Use case at glance - Data-Driven Approach of Managing Financial Crime Risks in B

  • بررسی کاربرد: تحلیل داده‌های مشتری و شخصی‌سازی Use case at glance - Customer Data Analytics and Personalization

  • درس تکمیلی: چالش‌ها و موازنات در پذیرش هوش مصنوعی Additional Lecture: Challenges and Trade-offs in AI adoption

  • ❓ تست سریع ❓ Quick check

متفرقه: امنیت داده، فناوری‌های نوظهور و روندهای جاری Miscellaneous: Data Security, Emerging Technologies and Current Trends

  • امنیت و حریم خصوصی داده‌ها در بانکداری Data Security and Privacy in Banking

  • معماری‌های Data Fabric (ابری ترکیبی) و Data Mesh (محصولات داده) Data Fabric ("Hybrid Multi-Cloud") & Data Mesh ("Data Products") Architectures

  • رایانش ابری و بانکداری ماژولار Cloud Computing and Modular Banking

  • پشته بانکداری ماژولار: APIها، بانکداری باز (Open Banking) و BaaS Modular Banking Stack: APIs, Open Banking, and Banking-as-a-Service

  • مهاجرت ابری در مقیاس گسترده؛ موازنات و چالش‌ها چیست؟ Cloud Migration at Scale – What are the trade-offs?

  • فناوری دفتر کل توزیع شده (DLT) و بلاک‌چین Distributed Ledger Technology & Blockchain

  • ❓ تست سریع ❓ Quick check

جمع‌بندی و آینده مدیریت داده‌های بانکی Conclusive Remarks & Future of Banking Data Management

  • خلاصه: تدوین استراتژی داده‌محور در بانکداری Summary - Developing a Data-Driven Strategy in Banking

  • آینده مدیریت داده در صنعت بانکداری Future of Data Management in Banking

  • سپاسگزاری و پایان دوره THANK YOU!!!

نمایش نظرات

آموزش مبانی مدیریت داده در بانکداری (Data Management 101)
جزییات دوره
2.5 hours
38
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
388
4.5 از 5
ندارد
دارد
دارد
Jörg Marinko
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Jörg Marinko Jörg Marinko

IT-بانک حرفه ای