Formation Data Analytics en Fintech

Leçon 1 • La Donnée comme Actif Fintech

Explique comment les entreprises fintech génèrent, capturent et monétisent les données. Lie la stratégie de données à l'avantage concurrentiel.

Leçon 2 • Cycle de Vie des Données dans les Services Financiers

Retrace le parcours des données, de l'ingestion à la prise de décision dans un contexte fintech. Ancre les étudiants dans les réalités opérationnelles des données avant l'utilisation d'outils.

Leçon 3 • Le Paysage de la Fintech Aujourd'hui

Couvre les principaux secteurs verticaux de la fintech et leurs modèles économiques. Établit le contexte sectoriel nécessaire pour tout travail d'analyse ultérieur.

Leçon 1 • Plateformes de Business Intelligence

Présente les outils de BI pour créer des tableaux de bord fintech interactifs. Les étudiants connectent des sources de données et créent des rapports visuels partageables.

Leçon 2 • Analyse par Tableur pour la Finance

Couvre les techniques avancées de tableur appliquées aux métriques financières. Fait le pont entre les outils familiers et les workflows analytiques professionnels.

Leçon 3 • Bases des Bases de Données Relationnelles et de SQL

Présente les modèles de données relationnelles et l'interrogation SQL pour les ensembles de données financières. Permet aux étudiants d'extraire et de filtrer des données de manière autonome.

Leçon 4 • Plateformes de Données Cloud dans la Fintech

Passe en revue les entrepôts de données cloud et leurs cas d'usage dans la fintech. Prépare les étudiants à travailler dans des environnements d'analyse cloud modernes.

Leçon 1 • Conception d'un Cadre de Métriques

Guide les étudiants dans la construction d'un système de KPI structuré et aligné sur les objectifs. Applique tous les concepts de métriques précédents dans une structure de reporting unifiée.

Leçon 2 • Économie Unitaire et LTV

Construit le cadre analytique pour évaluer la rentabilité par client. Les étudiants calculent les ratios LTV:CAC et évaluent la viabilité de l'entreprise.

Leçon 3 • Métriques de Rétention et d'Engagement

Examine les métriques qui suivent la fidélité des utilisateurs et l'engagement produit dans le temps. Lie les données de rétention à la pérennité des revenus.

Leçon 4 • Métriques d'Acquisition Client

Couvre les métriques qui mesurent l'efficacité de l'acquisition de nouveaux utilisateurs. Lie le coût d'acquisition à la valeur vie client pour une évaluation stratégique.

Leçon 1 • Prédiction et Prévention de l'Attrition

Applique la logique prédictive pour identifier les clients à risque avant leur départ. Lie les signaux d'attrition aux stratégies d'intervention de rétention.

Leçon 2 • Modélisation de la Valeur Vie Client

Construit des modèles de LTV probabilistes et historiques pour les clients fintech. Soutient les décisions d'allocation des ressources et de budget d'acquisition.

Leçon 3 • Méthodes de Segmentation Client

Présente les approches de segmentation démographique, comportementale et basée sur la valeur. Permet des décisions ciblées en matière de produit et de marketing.

Leçon 4 • Techniques d'Analyse de Cohortes

Enseigne la construction de cohortes et l'interprétation des courbes de rétention. Révèle comment le comportement des utilisateurs évolue dans le temps par groupe d'acquisition.

Leçon 1 • Fondamentaux du Risque de Crédit

Définit la probabilité de défaut, la perte en cas de défaut et l'exposition en cas de défaut. Établit le vocabulaire du risque utilisé dans l'analyse des prêts.

Leçon 2 • Métriques de Risque Opérationnel et de Liquidité

Examine les métriques des défaillances opérationnelles et du stress de liquidité dans les entreprises fintech. Prépare les étudiants à surveiller les dimensions de risque non liées au crédit.

Leçon 3 • Métriques de Risque de Portefeuille

Couvre les métriques de suivi de la santé d'un portefeuille de prêts dans le temps. Lie le risque d'un prêt individuel à la performance globale du portefeuille.

Leçon 4 • Analyse de Détection de la Fraude

Présente les approches basées sur des règles et statistiques pour détecter les transactions frauduleuses. Développe les compétences de surveillance et d'alerte sur les activités anormales.

Leçon 1 • Tests A/B et Expérimentation

Couvre la conception, l'exécution et l'analyse d'expériences produits contrôlées. Les étudiants appliquent la significativité statistique à des scénarios de tests fintech réels.

Leçon 2 • Cadres de Comptabilité de Croissance

Présente la comptabilité de croissance pour décomposer les variations de la base d'utilisateurs en composantes. Révèle les moteurs de la croissance nette pour la planification stratégique.

Leçon 3 • Métriques de Parrainage et de Croissance Virale

Mesure l'efficacité des programmes de parrainage et des boucles virales organiques. Lie le coefficient viral à l'acquisition durable d'utilisateurs.

Leçon 4 • Analyse Tarifaire

Applique l'analyse de données aux décisions tarifaires et à l'optimisation des frais dans la fintech. Les étudiants évaluent l'élasticité des prix et le positionnement concurrentiel.

Leçon 1 • Traçabilité des Données et Pistes d'Audit

Explique comment documenter les transformations de données pour l'auditabilité réglementaire. Garantit que les étudiants peuvent retracer toute donnée déclarée jusqu'à sa source.

Leçon 2 • Exigences en Matière de Données Réglementaires

Cartographie les champs de données et les formats requis par les régulateurs financiers. Établit le contexte de conformité pour tout travail d'analyse de reporting.

Leçon 3 • Analyse de la Lutte Anti-Blanchiment

Applique l'analyse de données pour détecter et signaler les activités financières suspectes. Lie l'analyse des schémas de transaction aux obligations de conformité.

Leçon 4 • Reporting Automatisé de Conformité

Présente les outils et pipelines pour automatiser les soumissions réglementaires récurrentes. Réduit les erreurs manuelles et améliore l'efficacité du cycle de reporting.

Leçon 1 • Tableaux de Bord Stratégiques et Storytelling

Enseigne comment concevoir des tableaux de bord de direction et présenter des récits axés sur les données. Fait le pont entre la production analytique et la prise de décision stratégique.

Leçon 2 • Modélisation Prédictive pour la Fintech

Couvre les modèles d'apprentissage supervisé appliqués aux problèmes de prédiction dans la fintech. Les étudiants évaluent la performance des modèles à l'aide de métriques commerciales financières.

Leçon 3 • Traitement du Langage Naturel en Finance

Présente les techniques de NLP pour analyser les textes financiers et les retours clients. Lie l'analyse des sentiments et des sujets aux décisions commerciales.

Leçon 4 • Applications de l'Apprentissage Non Supervisé

Applique le clustering et la réduction de dimensionnalité aux ensembles de données fintech. Révèle des schémas cachés dans les données clients et transactionnelles.