لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش برنامهریزی، پیشبینی و اتوماسیون مالی مبتنی بر هوش مصنوعی
- آخرین آپدیت
دانلود AI-Driven Financial Planning, Forecasting, and Automation
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
پیشبینیهای مالی چندساله ایجاد کنید، طرحهای کسبوکار را مورد آزمایش استرس قرار دهید و تحلیلها را با استفاده از جریانهای کاری مبتنی بر هوش مصنوعی اتوماتیک کنید. در این دوره، یاد میگیرید که تحلیلگران مالی مدرن چگونه بودجهبندی، مدلسازی پیشبینیکننده و اتوماسیون را برای بهبود تصمیمگیری ترکیب میکنند.
شما بودجهبندی صفر-پایه (Zero-Based Budgeting) را برای کنترل هزینهها به کار میگیرید و انحرافات بودجه نسبت به عملکرد واقعی را برای شناسایی ریشههای مشکل تحلیل میکنید. سپس، پیشبینیهای مالی یکپارچه ایجاد کرده و آنها را در برابر سناریوهای نامطلوب تست میکنید. همچنین تکنیکهای یادگیری نظارتشده (Supervised Learning) را برای پیشبینی معیارهای کلیدی کسبوکار و کشف محرکهای ارزش بررسی خواهید کرد. در نهایت، مدلهای هوش مصنوعی را برای طبقهبندی ریسک اعتباری ارزیابی کرده و خط لولههای (Pipelines) خودکاری طراحی میکنید که پیشبینیها را با استفاده از دادههای مالی ساختاریافته بهروزرسانی میکنند.
آنچه این دوره را منحصر به فرد میکند، تمرکز آن بر هوش مصنوعی در امور مالی است. شما صرفاً صفحات گسترده استاتیک نمیسازید، بلکه جریانهای کاری مقیاسپذیر و خودکاری طراحی میکنید که منعکسکننده نحوه عملکرد تیمهای مالی امروزی است. این دوره با یک پروژه آماده برای پورتفولیو به پایان میرسد که در آن یک پیشبینی مالی ۱۲ ماهه و گزارش تحلیل سناریو برای بررسی مدیریت آماده میکنید.
سرفصل ها و درس ها
بودجهبندی: تحلیل و کنترل هزینهها: ایجاد بودجه دپارتمانی صفر-پایه
Budgeting: Analyze & Control Costs: Building a Zero-Based Departmental Budget
معرفی دوره: نحوه برگزاری این دوره
Course Orientation: How This Course Works
اصول بودجهبندی صفر-پایه در عمل
Principles of Zero-Based Budgeting in Action
مطالعه موردی: ایجاد بودجه بازاریابی در اکسل
Case Study: Building a Marketing Budget in Excel
بودجهبندی: تحلیل و کنترل هزینهها: تحلیل انحرافات بودجه نسبت به عملکرد واقعی
Budgeting: Analyze & Control Costs: Analyzing Budget-to-Actual Variances
انواع انحرافات بودجه و تأثیرات تجاری آنها
Types of Budget Variances and Their Business Impact
تحلیل انحراف با قدرت هوش مصنوعی در اکسل
AI-Powered Variance Analysis in Excel
پروژه و تست استرس برنامههای مالی: ایجاد پیشبینی مالی چندساله
Project and Stress-Test Financial Plans: Building a Multi-Year Financial Projection
خوشآمدگویی به بخش پروژه و تست استرس برنامههای مالی
Welcome to Project and Stress-Test Financial Plans
یکپارچهسازی پیشبینیهای بالا به پایین و پایین به بالا
Integrating Top-Down and Bottom-Up Forecasts
موردی: ایجاد صورت سود و زیان ۳ ساله در اکسل
Case: Building a 3-Year P&L in Excel
پروژه و تست استرس برنامههای مالی: تست استرس برنامه مالی
Project and Stress-Test Financial Plans: Stress-Testing the Financial Plan
ساخت و اجرای تستهای استرس
Building and Running Stress Tests
موردی: سناریوی کاهش درآمد و تأثیر بر EBITDA
Case: Revenue Decline Scenario and EBITDA Impact
تحلیل دادههای مالی: تطبیق سریع: تحلیل محرکهای حاشیه سود با استفاده از دادههای ERP
Analyze Financial Data: Reconciliation Fast: Analyze Margin Drivers Using ERP Data
خوشآمدگویی به بخش تحلیل دادههای مالی: تطبیق سریع
Welcome to Analyze Financial Data: Reconciliation Fast
درک محرکهای حاشیه سود در دادههای ERP
Understanding Margin Drivers in ERP Data
موردی: تحلیل حاشیه سود با جداول Pivot
Case: Margin Analysis with Pivot Tables
تحلیل دادههای مالی: تطبیق سریع: تطبیق دادهها در سیستمهای مختلف
Analyze Financial Data: Reconciliation Fast: Reconcile Data Across Systems
تطبیق دادهها در سیستمهای مختلف
Reconciling Data Across Systems
درک جریانهای داده و شکافهای تطبیق
Understanding Data Flows and Reconciliation Gaps
موردی: تطبیق استخراج دادههای ERP در برابر دادههای دفتر کل (GL)
Case: Reconciling ERP vs. GL Data Extracts
پیشبینی معیارهای کسبوکار: کشف محرکهای ارزش: پیشبینی با یادگیری نظارتشده
Forecast Business Metrics: Uncover Value Drivers: Forecasting with Supervised Learning
مقدمه و دلیل اینکه پیشبینیها منجر به تصمیمات تجاری بهتر میشوند
Introduction and Why Forecasts Drive Better Business Decisions
Gradient Boosting در مقابل مدلهای خطی: انتخاب مدل مناسب
Gradient Boosting vs. Linear Models: Choosing What Works
پیشبینی معیارهای کسبوکار: کشف محرکهای ارزش: شناسایی محرکهای ارزش با هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)
Forecast Business Metrics: Uncover Value Drivers: Uncovering Value Drivers with Explainable AI
از دقت تا بینش: چرا قابلیت توضیح مدل اهمیت دارد
From Accuracy to Insight: Why Explainability Matters
تفسیر نمودارهای SHAP: رتبهبندی ۱۰ محرک برتر ارزش
Interpreting SHAP Plots: Ranking the Top 10 Value Drivers
اتوماسیون تحلیل مالی با خط لولههای هوش مصنوعی: ارزیابی مدلهای AI برای طبقهبندی ریسک اعتباری
Automate Financial Analysis with AI Pipelines: Evaluate AI Models for Credit-Risk Classification
خوشآمدگویی به دوره
Welcome to the course
مقایسه Random Forest، XGBoost و شبکههای عصبی
Comparing Random Forest, XGBoost, and Neural Networks
ارائه بینشها: نوشتن یادداشت مدل ریسک اعتباری
Communicating Insights: Writing a Credit-Risk Model Memo
اتوماسیون تحلیل مالی با خط لولههای هوش مصنوعی: ایجاد خط لولههای خودکار برای پیشبینی سود
Automate Financial Analysis with AI Pipelines: Create Automated Pipelines for Earnings Forecasts
انتقال از پیشبینی دستی به پیشبینی خودکار
From Manual to Automated Forecasting
اتصال به دادههای SEC از طریق API ایدیگار (EDGAR)
Connecting to SEC Data via the EDGAR API
زمانبندی با Airflow یا Cron
Scheduling with Airflow or Cron
پروژه: پیشبینی مالی ۱۲ ماهه و گزارش تحلیل سناریو
Project: 12-Month Financial Forecast and Scenario Analysis Brief
نمایش نظرات