'新しい Excel': MBA 学生が機械学習コカジノ入金不要ボーナスに群がる

米国の一部の銀行における最近の不安定さと、昨年始まった仮想通貨の「冬」により、金融専門家がこの分野のイノベーションと課題を理解することがこれまで以上に重要になっていると専門家は述べています。

「世界は急速に変化しており、成功するために必要なスキルも変化しています」と氏は言います。ジョン ハル、a大学教授 入金不要ボーナス新カジノロットマン経営大学院で金融学を取得。

ハルは、Rotman Financial Innovation Hub (FinHub) のアカデミック ディレクターです。このハブは、フィンテック実務者、学生、教員が洞察を共有し、金融イノベーションに関するクラス最高の知識を学生に提供できるように設計されています。彼は 5 年前にハブを作成しました。アンドレアス パーク、ミシサガ大学の金融教授、および故人ピーター・クリストファーセン、ロットマン大学の金融教授でした。

「金融業界では、変革的でこれまでとは異なる多くのことが起こっていることを認識していました。知識ベカジノ入金不要ボーナスを開発し、学生がこの分野で競争できるように、それを学生に伝えたいと考えていました。」と、ロットマン氏と兼任しているパーク氏は言います。

毎年、学生は FinHub 提携教員が教えるコカジノ入金不要ボーナスを受講できます。これには、機械学習、ブロックチェーン、分散型金融、金融市場取引に関するコカジノ入金不要ボーナスを提供するハル氏とパーク氏も含まれます。

最も需要の高い MBA 選択科目の 1 つは機械学習と金融イノベーション、学生に機械学習のツールを紹介します。同様のコカジノ入金不要ボーナスは、金融リスク管理修士および金融修士プログラムの学生にも必須です。

学生はこのコカジノ入金不要ボーナスで Python を学ぶことが義務付けられており、ハル氏はこのプログラミング言語を「新しい Excel」と呼んでいます。金融業界の多くの仕事で共通の要件となっているためです。

「ワークフローが簡素化されるという理由で Python を学びに行く 40 代のトレーダーに会ったことがあります」と Park 氏は言います。 「重要なのは、データを推論して意味を理解し、機械学習ツールを使用して将来のデータを予測することです。そのためには、Python を学ぶ必要があります。」

機械学習コカジノ入金不要ボーナスは、フルタイムの MBA 学生を対象に、1 年生の 3 月と 4 月に提供されます。 2 年生では選択科目としても受講できます。

「多くの MBA 学生は夏のインターンシップの一環として機械学習に参加します。そのため、その前に機械学習と Python アプリケーションに慣れる機会を与えることが重要です。」とハル氏は言います。

MBA 学生キャメロン・トンプソンボストン コンサルティング グループ (BCG) でのインターンシップの前にこのコカジノ入金不要ボーナスを受講し、コンピューター プログラミングの豊富な背景の有無にかかわらず、クラスでの実践的な演習は非常に貴重だったと述べています。

「入社初日から一般的な機械学習の用語に精通していたことが非常に役に立ちました」と卒業後はフルタイムで BCG に戻る予定のトンプソン氏は言います。 「このコカジノ入金不要ボーナスでは、データを戦略的に使用するための強固な基盤を構築してから、機械学習コンテンツを追加します。アプリケーションを見ずにどこへ行くのも困難です。」

2 年目に、トンプソンは、カナダ銀行が後援する独立した FinHub 研究プロジェクトに取り組みました。これには、自然言語処理モデルについてロットマンおよび応用科学工学部の研究者と協力することが含まれていました。 

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「機械学習は間違いなく金融業界、特にリスク管理分野のトレンドです」とウェンは言います。彼女は金融リスク管理プログラムの修士号を取得する際に会計学を学んだ出身です。

「戦略に関してより良い決定を下すのに間違いなく役立ちます」と彼女は言います。 「リスク分野でキャリアを築きたいなら、機械学習が武器になります。」

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「仕事を強化するためにコンピュータをトレーニングするのがより効果的な時期、ロボアドバイザーと共存する方法、および財務計画プロセスの一部を自動化する方法を認識できるようになりました。」と Liu 氏は言います。

FinHub コカジノ入金不要ボーナスに参加する学生は、金融分野における新興テクノロジーの影響と利点について批判的に考えるためのツールを備えていると Park 氏は述べ、「彼らは組織に入り、これらのツールを使用してプロセスや戦略の改善に役立てることができます。」

一方、ハル氏は、このコカジノ入金不要ボーナスを受講する学生は金融界が向かう方向、つまり「ビジネスにおいて機械学習の重要性がますます高まっている」という洞察を得ることができると述べています。