مقدمه علم حقوق
علاقه مندان در هر رشته دانشگاهی، ابتدائاً باید شمای کلی از آن رشته را در ذهن داشته باشند تا هدف و مقصود رشته ای که در آن تحصیل می کنند را بدانند. رشته حقوق نیز از این قاعده مستثنی نیست و اساتید صاحب قلم در این مبحث نیز قلم فرسایی نمودند و تلاش نمودند تا رشته حقوق و علم حقوق را تا حد قابل قبولی به علاقه مندان و به خصوص دانشجویان در ابتدای راه بشناسانند. کتاب مقدمه علم حقوق شایعترین و پر استفاده ترین کتاب از استاد فقید مرحوم دکتر کاتوزیان می باشد که اکثر قریب به اتفاق اسایتد کتاب ایشان را به عنوان منبع درسی درس 2 واحدی مقدمه علم حقوق در نیمسال ابتدایی رشته حقوق در مقطع کارشناسی به دانشجویان معرفی می نمایند.
سرفصل مباحث کتاب به شرح ذیل می باشد:
- قواعد حقوق
فصل اول: مبنا و هدف حقوق
فصل دوم: اوصاف قاعده حقوقی
فصل سوم: دانش حقوق و شاخه‌های آن
فصل چهارم: منبع حقوق
فصل پنجم: قلمرو اجرا حقوق
- حق فردی
فصل اول: کلیات
فصل دوم: اقسام حق
فصل سوم: منبع حق فردی
فصل چهارم: تملک و انتقال و زوال حق
فصل پنجم: اجرای حق
مطالعه و مداقّه در این کتاب به تمامی دانشجویان رشته حقوق و هر آن کس که علاقه ای به این رشته دارد پیشنهاد می شود.
مقدمه اي بر مقدمه اي بر علم مالي جديد علم مالي جديد
اولین کنفرانس بین المللی مهندسی نفت و گاز
سومین همایش کاربرد کامپوزیت در صنایع ایران
Power Electronics & Drives: Systems and Technologies Conference
چهارمین همایش ملی و اولین همایش بین المللی مطالعات جدید در کارآفرینی و مدیریت کسب وکار
تحصیل در دانشگاه
معرفی رشته‌ها و گرایش‌ها
تقویم آموزشی
دستاوردهای آموزشی
دانش‌آموختگان
- پذیرش در مقطع کارشناسی
- پذیرش در مقطع کارشناسی ارشد
- پذیرش در مقطع دکتری
- پذیرش استعداد درخشان
- جذب و پذیرش دانشجوی بین‌الملل
- پسا دکتری
دستــــاوردها
دستاوردهای پژوهشی
اختراعات
دستاوردهای مرکز رشد فناوری
دانشکــــــده ها
دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر
دانشکده مهندسی مکانیک
دانشکده مهندسی شیمی
دانشکده علوم پایه
دانشکده مهندسی مواد و صنایع
دانشکده مهندسی عمران
زندگی دانشجویی
سرای دانشجویی
بهداشت، درمان و مشاوره
رفاه دانشجویی
فرهنگی، اجتماعی، ورزشی
لینک های پژوهشی
مجلات دانشگاه
مجله رایانش نرم و فناوری اطلاعات
مجله فناوری نانو در آب و محیط زیست
مجله انرژی و محیط زیست
کتاب‌های منتشر شده
اصول ماشینکاری با ماشین‌های ابزار انیورسال
مقدمه ای بر ریاضیات عالی در مهندسی نقشه برداری
تحلیل سازه ها ۱
رویدادهای پژوهشی
اولین همایش ملی مهندسی مواد و علوم میان رشته ای
تهران - دانشگاه تربیت دبیرشهید رجایی
روز پنجشنبه، 10 آذر، 1401
Power Electronics & Drives: Systems and Technologies Conference
دومین کنفرانس بین المللی معماری و شهرسازی طراحی پایدار و فراگیر برای همگان
شیراز - موسسه آموزش عالی آپادانا
روز چهارشنبه، 26 بهمن، 1401
دومین کنفرانس ملی محیط زیست سالم و توسعه پایدار در پرتو حقوق شهروندی چالشها و راهبردها
شیراز - موسسه آموزش عالی آپادانا
چهار شنبه, ۲۷ مهر ۱۴۰۱
هشتمین همایش ملی مطالعات و تحقیقات نوین در حوزه علوم کامپیوتر، برق و مکانیک ایران
تهران - موسسه آموزش عالی خاوران, مرکز بین المللی همایشها و سمینارهای توسعه پایدار علوم جهان اسلام
مقدمه اي بر علم مالي جديد
چنگیز سلمانی؛ جمال بحری ثالث؛ سعید جبارزاده کنگرلویی؛ عسگر پاک مرام
نقش کمیته حسابرسی بر رابطه بین کوته بینی و توانمندی مدیریت و گزارش حسابرس
امید امری؛ محمدرضا شورورزی؛ ابوالقاسم مسیح آبادی؛ علی رضا مهرآذین
الگوی شناسایی عوامل موثر بر تعدیلات صورت‌های مالی با رویکرد پیچیدگی قضاوت حسابرسی و سطح اهمیت
شهرام صالحی لشکاجانی؛ فاضل محمدی نوده؛ مهدی مشکی؛ فرزین رضایی
بررسی تاثیر شدت هزینه های زیست محیطی اجباری و اختیاری بر عملکرد مالی در شرکت های پتروشیمی پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران
صالح شهابی؛ بابک جمشیدی نوید؛ مهرداد قنبری؛ سید رضا هاشمی
بررسی رابطه ویژگی های شخصیتی و رفاه مالی و رفتار مالی جامعه حسابداران رسمی ایران
امید شهیر؛ م صمدی لرگانی؛ غلامرضا محفوظی؛ محمدرضا پورعلی
ارائه الگوی شناسایی و جذب استعدادها در حسابداری و حسابرسی ایران با رویکرد مدیریت استعداد
ناصر مست چمن؛ علی اکبر نونهال نهر؛ حیدر محمدزاده سالطه؛ ساسان مهرانی
اسـتراتژی تجاری شرکت و کیفیت حسابرسی صورت‌های مالی در چارچوب نظریه رقابت (شواهد تجربی: بورس اوراق بهادار تهران)
الهه مهدوی ثابت؛ حمیدرضا وکیلی فرد؛ احمد یعقوب نژاد
تاثیر تغییر الگوی ارائه صورت های مالی (پیشنهادی سازمان بورس اوراق بهادار و سازمان حسابرسی) بر قضاوت و تصمیم سرمایه گذاران با استفاده از رویکرد شبه آزمایشی
وحید افتخاری؛ صابر شعری آناقیز؛ محمد حسن ابراهیمی سرو علیا؛ قاسم بلو
ارائه مدلی برای تبیین اثر بخشی شکاف انتظارات عمومی از حسابرسی بر مبنای فقدان اعتماد اجتماعی
سیدعرفان لطفی شیخ رضی؛ کیهان آزادی؛ سینا خردیار
تاثیر ایدئولوژی اخلاقی برقضاوت حرفه ای حسابرسان با نقش میانجی تعهد حرفه ای
مجید بمانی محمد آبادی؛ رمضانعلی رویایی
کیفیت گزارشگری مالی، مدیریت لحن گزارش‌های سالانه و حق‌الزحمه غیرعادی حسابرسی
مهدی ثقفی؛ مهدی فغانی؛ علی اکبر نونهال نهر؛ نازنین بشیری منش
شناسایی عوامل موثر بر همگرایی گزارشگری یکپارچه در شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران
حسین احتشام مهر؛ یحیی کامیابی؛ مهدی خلیل پور
تاثیر چرخه های اقتصادی بر تعامل بین محدودیت های مالی مقدمه اي بر علم مالي جديد و جایگزینی حسابرس مستقل در شرکتهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران
سید طه اقبالی نسب؛ هوشنگ امیری؛ محمد خدامرادی؛ صغری قبادی
شناسایی و رتبه بندی ابعاد و مولفه های اثرگذار بر کیفیت حسابرسی بر پایه معنویت و جو اخلاقی در محیط کار به روش دلفی و تکنیک آنتروپی شانون
علیرضا نصیرپور؛ سعید جبارزاده کنگرلویی؛ جمال بحری ثالث؛ یونس بادآور نهندی
تاثیر وضع مقررات کنترل های داخلی برکیفیت اقلام تعهدی
سید ابراهیم مهدویان؛ زهرا لشگری؛ نگار خسروی پور؛ علی اسماعیل زاده؛ محمدرضا یگانگی
کاربرد علم داده در امور مالی
تردیدی نیست که کلان داده (Big Data) اقتصاد ما را متحول کرده است. شاید بهترین نمونه این تحول در بخش مقدمه اي بر علم مالي جديد مالی جهان اتفاق افتاده باشد. به عنوان یکی از اولین صنایعی که کلان داده را به طور کامل پذیرفته است، امور مالی از تحول دیجیتال برای تبدیل نیرو به قدرت استفاده کرده است.
اکنون از قیمتگذاری خودکار گرفته تا بانکداری آنلاین شخصی، همه چیز ارائه می‌گردد. در قلب این همه تغییر نیز دانشمندان کلان داده و داده قرار دارند. به احترام این جادوگران شگفت‌انگیز، بیایید ۹ استفاده برتر علم داده را در صنعت مالی بررسی کنیم.
۱- بینش بازار سهام در زمان حال
نقش داده‌ها در بازار سهام همیشه مهم بوده است، حتی قبل از عصر دیجیتال. از نظر تاریخی، پیگیری سهام خرید و فروش به معنای تجزیه و تحلیل داده‌های گذشته با دست بود. این روش به سرمایه‌گذاران اجازه می‌داد تا بهترین تصمیمات ممکن را بگیرند، اما یک رویکرد ناقص بود.
این روش نوسانات بازار را در نظر نگرفت، به این معنی که معامله‌گران فقط می‌توانند از داده‌هایی که به صورت دستی ردیابی و اندازه‌گیری شده‌اند، همراه با شهود شخصی استفاده کنند. جای تعجب نیست که تصمیمات بد سرمایه‌گذاری با استفاده از داده‌های منسوخ، چندان غیرمعمول نبود.
امروزه، با استفاده از پیشرفت‌های فناوری، دانشمندان داده‌های مالی (با تمام اهداف عملی) این تأخیر داده‌ها را ریشه‌کن کرده و جریان دائمی بینش در زمان حال را برای ما فراهم کرده‌اند. با استفاده از خطوط انتقال داده پویا، معامله‌گران می‌توانند به اطلاعات بازار سهام در زمان وقوع دسترسی پیدا کنند.
با ردیابی معاملات در زمان حال، آن‌ها می‌توانند تصمیمات بسیار هوشمندانه‌تری در مورد خرید و فروش سهام بگیرند که حاشیه خطا را بسیار کاهش می‌دهد.
۲- معاملات الگوریتمی
هدف از معاملات بازار سهام خرید سهام با قیمت پایین، قبل از فروش با سود است. این مورد شامل استفاده از روند گذشته و حال بازار است تا بفهمید کدام سهام احتمال افزایش یا کاهش قیمت دارد. برای به حداکثر رساندن سود، معامله‌گران بورس باید سریع وارد شوند و قبل از رقبا سهام خود را خریداری کرده و بفروشند.
این کار قبلاً به صورت دستی انجام می‌شد؛ اما با ورود کلان داده و بینش‌های زمان حال، این روند تغییر شکل داده است. نتیجه بینش‌های لحظه‌ای توانایی (و نیاز) معامله بسیار سریع‌تر است. سرانجام، سرعت معامله از آنچه انسان می‌توانست مدیریت کند، پیشی گرفت.
معاملات الگوریتمی وارد بازی شد. دانشمندان داده‌های مالی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) و داده‌های موجود، یک نوع معامله کاملاً جدید ایجاد کرده‌اند: معامله با تناوب بالا (HFQ). از آنجا که روند کار کاملاً خودکار است، خرید و فروش می‌تواند با سرعت برق اتفاق بیافتد.
در واقع، الگوریتم‌های مورد استفاده به قدری باورنکردنی سریع هستند که منجر به روشی جدید در بازار شده‌اند. این مورد به عنوان “مکان مشترک” (Co-location) شناخته می‌شود؛ یعنی قرار دادن رایانه در مراکز داده تا آنجا که از نظر جسمی ممکن است به بورس بازار سهام نزدیک باشد (اغلب در همان محل). این کار فقط کسری از ثانیه زمان انجام معامله را کاهش می‌دهد، اما این کسر ثانیه سرمایه‌گذاران را از رقبا جلو می‌اندازد. باورنکردنی است!
۳- مدیریت ریسک خودکار
مدیریت ریسک مالی به معنی محافظت از سازمان‌ها در برابر تهدیدات احتمالی است. تهدیدات می‌تواند دامنه وسیعی داشته باشد و شامل مواردی مانند ریسک اعتباری (به عنوان مثال “آیا این مشتری پرداخت کارت خود را به طور پیش‌فرض انجام می‌دهد؟”) و ریسک بازار (به عنوان مثال “آیا حباب مسکن می‌ترکد؟”) می‌شود. انواع دیگر شامل ریسک تورم، ریسک قانونی و غیره است. اساساً، هر چیزی که ممکن است بر عملکرد یا سود موسسه مالی تأثیر منفی بگذارد، مقدمه اي بر علم مالي جديد می‌تواند یک ریسک تلقی شود.
مدیریت ریسک شامل سه وظیفه است: تشخیص ریسک‌ها، نظارت بر آن‌ها، و اولویت‌بندی اینکه با کدام ریسک‌ها باید با فوریت بیشتری برخورد گردد. این امر ممکن است ساده به نظر برسد، اما وقتی همه عوامل ریسک و نحوه تلاقی آن‌ها را در نظر بگیرید، به سرعت پیچیده می‌شود. انجام صحیح آن می‌تواند تفاوت بین موفقیت و تباهی مالی را رقم بزند. بنابراین جای تعجب نیست که دانشمندان داده نقش اساسی در حل این مشکلات دارند و برای این کار از یادگیری ماشین استفاده کرده‌اند.
با خودکارسازی شناسایی، نظارت و اولویت‌بندی ریسک، الگوریتم‌های یادگیری ماشین دامنه خطاهای انسانی را به حداقل می‌رسانند. آن‌ها همچنین طیف گسترده‌ای از منابع مختلف داده (از داده‌های مالی گرفته تا داده‌های بازار و رسانه‌های اجتماعی مشتری) را در نظر می‌گیرند و تأثیر این منابع مختلف بر یکدیگر را اندازه‌گیری می‌کنند.
انجام مقدمه اي بر علم مالي جديد صحیح این روند، به یک هنر تبدیل شده است. برای مثال، شرکتهای کارت اعتباری با استفاده از نرم‌افزار خودکار مدیریت ریسک اکنون می‌توانند قابلیت اطمینان مشتری بالقوه را به طور دقیق تعیین کنند، حتی اگر مقدمه اي بر علم مالي جديد زمینه مالی جامع مشتری را نداشته باشند.
یک مزیت این الگوریتم‌ها این است که هرچه رشد می‌کنند، بهبود می‌یابند. مدیریت ریسک مبتنی بر هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) و پذیره‌نویسی هوشمند می‌تواند ارتباطاتی ایجاد کند که بشر به تنهایی هرگز آن را پیدا نمی‌کند. این قدرت یادگیری ماشین است. در حالی که این رویکردها در صنعت مالی نسبتاً جدید هستند، اما پتانسیل آن‌ها برای آینده بسیار زیاد است.
۴- کشف تقلب و جعل
کلاهبرداری مالی اشکال مختلفی دارد؛ از جمله جعل کارت‌های اعتباری، ادعاهای بیمه‌ای متورم و جرایم سازمان‌یافته. جلوگیری از وقوع کلاهبرداری برای هر موسسه مالی حیاتی است. این مورد فقط شامل به حداقل رساندن خسارات مالی نیست، بلکه در مورد اعتماد است. بانک‌ها مسئولیت اطمینان از امنیت مشتریان خود را دارند.
باز هم تجزیه و تحلیل در زمان واقعی به کمک شما می‌آید. با استفاده از داده‌کاوی و هوش مصنوعی، دانشمندان داده می‌توانند ناهنجاری‌ها یا الگوهای غیرمعمول را در صورت بروز تشخیص دهند. سپس الگوریتم‌هایی که به طور خاص طراحی شده‌اند، موسسه را از رفتار ناهنجار آگاه و به طور خودکار فعالیت مشکوک را مسدود می‌کنند.
بارزترین نمونه آن کلاهبرداری در کارت اعتباری است. به عنوان مثال، اگر کارت شما در یک مکان غیرمعمول مورد استفاده قرار گیرد یا برداشت به شکلی انجام شود که معمولاً توسط کلاهبرداران انجام می‌گردد، شرکت کارت اعتباری می‌تواند کارت را مسدود کرده و به شما اطلاع دهد که مشکلی پیش آمده است.
در حالی که تشخیص این نوع رفتارهای بیرونی برای افرادی مانند من و شما مفید است، تشخیص جعل بسیار فراتر می‌رود. یادگیری ماشین همچنین می‌تواند الگوهای گسترده‌تری از رفتار ناهنجار را تشخیص دهد، به عنوان مثال سازمان‌های مختلفی که به طور هم‌زمان هک می‌شوند. این مورد می‌تواند به بانک‌ها کمک کند تا حملات سایبری و جرایم سازمان‌یافته را شناسایی کنند و میلیون‌ها نفر را نجات دهند.
۵- تجزیه و تحلیل مصرف‌کننده
برای هر بانک یا ارائه‌دهنده خدمات مالی، درک رفتار مشتری جهت تصمیم‌گیری صحیح حیاتی است. همانطور که احتمالا مقدمه اي بر علم مالي جديد حدس می‌زنید، بهترین راه برای درک مشتری از طریق داده‌های آن‌ها است. دانشمندان داده‌های مالی به طور فزاینده‌ای از تقسیم بازار (تجزیه مشتری به جمعیت‌شناسی دانه‌ای) برای ایجاد نمایه‌های بسیار پیچیده استفاده می‌کنند.
با ترکیب منابع مختلف داده و استفاده از اطلاعات جمعیتی مانند سن و موقعیت جغرافیایی، بانک‌ها، شرکتهای بیمه، صندوق‌های بازنشستگی و شرکتهای کارت اعتباری می‌توانند بینش بسیار دقیقی داشته باشند.
با استفاده از این بینش‌ها، آن‌ها می‌توانند بازاریابی مستقیم و رویکرد مدیریت ارتباط با مشتری را بر این اساس مطابقت دهند. این ممکن است شامل استفاده از داده‌ها برای فروش محصولات خاص یا بهبود خدمات مشتری باشد.
تجزیه و تحلیل مشتری همچنین به سازمان‌ها امکان می‌دهد آنچه را به عنوان “ارزش طول عمر مشتری” شناخته می‌شود، یعنی معیار تعیین سود خالص مشتری در تمام تعاملات گذشته، حال و آینده با سازمان را تعیین کنند. اگر این مقدار بالا باشد، می‌توانید مطمئن باشید که از مشتریان به خوبی مراقبت می‌شود!
۶- خدمات شخصی‌سازی‌شده
قبل از ظهور اینترنت، مردم مجبور بودند عملیات بانکی خود را به صورت فیزیکی انجام دهند. به نظر می‌رسد چنین چیزی با توجه به استانداردهای امروز کاملاً ناکارآمد باشد، اما این بدان معناست که مردم مدیر بانک خود را می‌شناختند.
با این حال، همانطور که تجربه مشتری به صورت آنلاین تغییر مکان می‌یابد، این رابطه بسیار معاملاتی‌تر می‌شود. تماس شخصی از بین رفته است. چگونگی شخصی‌سازی و مرتبط ماندن در عصر دیجیتال برای بانک‌ها از دیرباز مشکل بوده است. اما یک بار دیگر، تجزیه و تحلیل داده‌ها به کمک شما می‌آیند!مقدمه اي بر علم مالي جديد
مشتری خوشحال برای کسب و کار خوب است و به همین دلیل خدمات شخصی‌سازی‌شده بر مراقبت از مشتری تمرکز می‌کنند. همانطور که اگر تا به حال از بانکداری آنلاین استفاده کرده‌اید می‌دانید، تعداد زیادی سرویس شخصی در دسترس است و این‌ها توسط داده‌ها هدایت می‌شوند. آن‌ها را می‌توان به سه نوع تقسیم کرد.
اولین مورد شخصی‌سازی نسخه‌ای است. این مورد از داده‌ها و ترجیحات برگزیده مشتری در گذشته برای پیش‌بینی نیازهای آن‌ها استفاده می‌کند. به طور کلی توسط الگوریتم‌های مبتنی بر قانون هدایت می‌شود که به تعاملات مشتری پاسخ می‌دهند.
نوع دوم شخصی‌سازی در زمان واقعی است. این مورد به اطلاعات قبلی و فعلی متکی است تا تجربه مشتری را در هنگام وقوع (برای مثال اگر در هنگام انجام معامله آنلاین، کالا یا خدماتی به شما پیشنهاد می‌شود) تنظیم کنید.
نوع نهایی، شخصی‌سازی یادگیری ماشین است. اگرچه این یک مفهوم نسبتاً جدید می‌باشد، اما در حال حاضر دارای پتانسیل جالب توجهی است. یک مثال عالی، نرم‌افزار wallet.AI است که از مشخصات مالی و سابقه معاملات شما استفاده کرده و به عنوان مشاور شخصی در هزینه‌های روزانه شما عمل می‌کند.
۷- قیمتگذاری و بهینه‌سازی درآمد
بهینه‌سازی قیمتگذاری توانایی شکل دادن قیمتگذاری بر اساس زمینه‌ای است که مشتری با آن روبرو می‌شود. بیشتر بانک‌ها و ارائه‌دهندگان بیمه تیم‌های فروش بزرگی دارند و شبکه‌های پیچیده‌ای از محصولات و خدمات مختلف را ارائه می‌دهند.
اگر آن‌ها به طور جداگانه کار کنند، اغلب می‌توانند از محصولات موجود در جای دیگر کسب و کار بی‌اطلاع باشند. از آنجا که آن‌ها معمولاً توسط خط پایین هدایت می‌شوند، برای تیم‌های فروش آسان است که به جای بینش داده‌شده به تجربیات شخصی خود بپردازند.
دانشمندان داده‌های مالی با استفاده از داده‌های مختلف از منابعی مانند نظرسنجی‌ها، قیمتگذاری محصولات گذشته و تاریخچه فروش، می‌توانند به سودآوری و صرفه‌جویی در وقت و نیرو برای این تیم‌های فروش کمک کنند.
این امر در عمل چگونه اتفاق می‌افتد؟ تجزیه و تحلیل پیشرفته یادگیری ماشین می‌تواند آزمایشات مختلفی را انجام دهد (به عنوان مثال بسته‌بندی خدمات با هم یا فروش آن‌ها به صورت جداگانه) به تیم‌ها اجازه می‌دهد استراتژی‌های هوشمندانه‌تری ایجاد کنند.
دانشمندان داده‌های مالی همچنین اطمینان حاصل می‌کنند که این الگوریتم‌ها به طور موثر با سیستم‌های سازمان ادغام می‌شوند و در صورت لزوم داده‌ها را برای اتوماسیون بیشتر فرآیند ترسیم می‌کنند. این بدان معنی است که فروشندگان می‌توانند فروش را به بهترین وجه انجام دهند.
اگرچه بهینه‌سازی قیمت ممکن است بدبینانه به نظر برسد، اما در نهایت به مشتری آنچه می‌خواهد (ارزش خوب) را می‌دهد و سود را برای شرکت به حداکثر می‌رساند.
۸- توسعه محصول
یکی از سریع‌ترین موارد استفاده در حال رشد از علم داده در صنعت مالی، از طریق ارائه‌دهندگان fintech (فناوری مالی) است. این منطقه نوپا در صنعت که در سال‌های اخیر به تازگی ظهور کرده، به سرعت توانسته است از سرعت کند رشد تغییریافته در سازمان‌های مالی بزرگ‌تر و سختگیرانه (مانند بانک‌های قدیمی) بهره ببرد.
شرکتهای فناوری مالی با سرعت بسیار بالاتری از آنچه سازمان‌های جهانی قادر به مدیریت آن هستند، نوآوری‌های هیجان‌انگیزی را ارائه می‌دهند.
در حالی که بسیاری از ارائه‌دهندگان فناوری مالی بانک‌های دیجیتال را راه‌اندازی کرده‌اند، برخی دیگر قبل از فروش این موارد، روی مناطق خاصی از فناوری تمرکز می‌کنند. بلاکچین و ارز رمزنگاری‌شده، سیستم‌عامل‌های پرداخت تلفن همراه، برنامه‌های معامله مبتنی بر تجزیه و تحلیل، نرم‌افزار وام‌دهی و محصولات بیمه‌ای مبتنی بر هوش مصنوعی تنها چند نمونه از فناوری مالی هستند که توسط علم داده هدایت می‌شوند.
۹- مدیریت عمومی داده‌ها
همانطور که گفته شد، موسسات مالی به حجم عظیمی از داده‌ها دسترسی دارند. این داده‌ها از منابع گسترده‌ای به دست می‌آیند: تعاملات تلفن همراه، داده‌های رسانه‌های اجتماعی، معاملات نقدی، گزارش‌های بازار و … . علاوه بر غول‌های رسانه‌های اجتماعی، بخش مالی بیش از هر صنعت دیگر به داده‌های ما دسترسی دارد. با استفاده صحیح از این معدن‌های طلا، داده‌ها می‌توانند اطلاعات مالی بی‌نظیری در اختیار شما قرار دهند. اما مهار صحیح این داده‌ها نیمی از چالش است.
در حالی که اکثر این داده‌ها دیجیتالی هستند، اکثر آن‌ها فاقد هرگونه ساختار می‌باشند. با داشتن داده‌های زمان واقعی که به طور مداوم در جریان هستند، ایجاد نظم در این هرج و مرج بسیار دشوار است.
مدیریت داده در امور مالی به تیم‌هایی متشکل از متخصصان داده احتیاج دارد که بتوانند انبارهای داده را بسازند، داده‌ها را استخراج کرده، پیچیدگی‌های صنعت را درک کنند و همه این کارها را در حالی انجام دهند که رویکردهای جدیدی برای کار با آن ایجاد می‌کنند. مهندسین داده و معماران داده (که خود داده‌ها را مدیریت می‌کنند) برای مدیریت موثر داده‌های مالی حیاتی هستند.
جمع‌بندی
در این مقاله، ما ۹ کاربرد برتر علم داده را در بخش مالی بررسی کردیم. همانطور که یاد گرفتیم، تکنیک‌های آماری دقیق و فناوری‌های مدرن به طور فزاینده‌ای صنعت مالی را دگرگون کرده‌اند؛ و این کار را ادامه خواهند داد.
کاروکسب دوره‌های آموزشی متنوعی را در حوزه‌های تحلیل کسب‌وکار، هوش تجاری، مدیریت فرایند، مدیریت پروژه، مدیریت چابک و . برگزار می‌کند. جهت آشنایی با دوره‌های آموزشی کاروکسب از تقویم دوره‌های آموزشی بازدید نمایید.
مقدمه اي بر علم مالي جديد
مؤسسه پژوهشی فرهنگ و هنر
مؤسسه مطالعات حقوق عمومی
مرکز مطالعات سیاستگذاری عمومی
مؤسسه پژوهش در مدیریت و برنامه‌ریزی انرژی
مؤسسه تحقیقات علوم جزایی و جرم‌شناسی
مؤسسه روانشناسی و علوم تربیتی
مؤسسه باستان‌شناسی
مؤسسه حقوق تطبیقی
مؤسسه مطالعات امریکای شمالی و اروپا
مؤسسه لغت‌نامه دهخدا و آموزش زبان فارسی
مرکز مطالعات اوراسیای مرکزی
مؤسسه جغرافیا
مؤسسه مطالعات و تحقیقات اجتماعی
مرکز مطالعات و تحقیقات زنان
پژوهشکده تاریخ علم
پژوهشکده زبان ملل
آزمایشگاه نانوبیوالکترونیک
مؤسسه توسعه و تحقیقات اقتصادی
پژوهشکده فناوری‌های همگرا
مرکز پژوهشی مشخصه‌یابی پیشرفته
انستیتو مهندسی نفت
دستاوردهای پژوهــشی دانــشگاه
جداسازی ژنوم ویروس SV۴۰ در کودکان مبتلا به بیماری‌های تنفسی
فعال‌سازی مکانیسم‌های سلولی و مولکولی دخیل در بیماری آلزایمر توسط ذرات PM ۲.۵ هوای شهر تهران
یافته‌های جدید محققان دانشگاه تهران درباره گستره و محل دقیق اثر میدان‌های مغناطیسی در بدن
اختراع محققان دانشگاه تهران برای حذف نیترات از منابع آب آشامیدنی
طراحی و پیاده‌سازی سامانه اکتشاف و ردیابی چشمه‌ها و لکه‌های نفتی با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای
طرح محققان دانشگاه تهران برای صفر شدن باقیمانده سموم و کود شیمیایی در محصولات باغی
دستیابی به دانش فنی تولید سوزن‌های لقاح مصنوعی توسط متخصصان ایرانی/ کیت تشخیصی اصلی در حوزه درمان‌های ناباروری تولید شد
تألیف دانشیار دانشگاه تهران درباره «بهره‌برداری انرژی حرارتی چاه‌های نفت و گاز رهاشده» توسط الزویر چاپ شد
فعالیت های پژوهشی دانشگاه
فعالیت علمی، پژوهشی و فناوری
پایان نامه و رساله
دانشکدگان و دانشکده‌‌ها
دانشکده معارف و اندیشه اسلامی
دانشکده حکمرانی
دانشکده مطالعات جهان
دانشکده زبان‌ها و ادبیات خارجی
پردیس بین‌المللی ارس
دانشکده علوم و فنون نوین
پردیس البرز
دانشکده مدیریت
پردیس بین‌المللی کیش
دانشکده کارآفرینی
دانشکدگان فارابی
دانشکده علوم اجتماعی
دانشکده روانشناسی و علوم تربیتی
دانشکده دامپزشکی
دانشکده جغرافیا
دانشکده تربیت بدنی و علوم ورزشی
دانشکده الهیات و معارف اسلامی
دانشکده ادبیات و علوم انسانی
دانشکدگان ابوریحان
دانشکدگان کشاورزی و منابع طبیعی
دانشکدگان فنی
دانشکده اقتصاد
دانشکدگان هنرهای زیبا
دانشکدگان علوم
دانشکده حقوق و علوم سیاسی
نمايه آموزشی دانشگاه
نمايه آموزشی دانشگاه
50000 دانشجو
1000 دانشجوی بین‌المللی
بیش‌از 110 واحد آموزشی
مقدمه اي بر علم مالي جديد 2100 عضو هیأت‌علمی
پذیرش کارشناسی
پذیرش کارشناسی ارشد
پذیرش دکتری
آموزش‌های آزاد
آموزش‌های الکترونیکی
دریافت فایل تقویم آموزشی
دریافت فایل تقویم آموزشی
رشته‌های تحصیلی
پایان‌نامه‌ها
زندگی دانشجویی
فرهنگی، اجتماعی، ورزشی
معاونت فرهنگی دانشگاه سیاستگذاری، برنامه‌ریزی، اجرا، نظارت و ارزیابی کلیه امور فرهنگی، اجتماعی و فوق برنامه، ورزش، تربیت بدنی، دبیرخانه امور انضباطی و فراهم کردن تمهیدات لازم برای تأمین نیازهای فرهنگی دانشجویان را بر عهده دارد.
مرکز مشاوره
مرکز مشاوره دانشگاه تهران با استفاده از مشاوران و روان‌درمانگران متبحر، در فائق آمدن دانشجویان و در مواردی کارکنان دانشگاه تهران بر این مشکلات و فشارها نقشی مهم و حیاتی ایفا می‌کند.
بهداشت و درمان
برخورداری اداره کل بهداشت و درمان دانشگاه مقدمه اي بر علم مالي جديد تهران از امکانات پزشکی مدرن و پیشرفته در کنار پزشکانی حاذق با تخصص‌های گوناگون و نیز داشتن کارکنانی مسئول و آشنا به حوزه سلامت و درمان، یکی از وجوه ممتاز و متمایز آن است.
خوابگاه‌های دانشجویی
خوابگاه مجموعه‌ای از خدمات است که ارائه آن‌ها توسط اداره کل امور خوابگاه‌های دانشگاه تهران، نوعی زندگی جدید و مستقل را برای دانشجویان فراهم می‌سازد تا روز‌های خوبی را هنگام دوری از خانواده تجربه کنند.
دیدگاه شما