L'Université de Genève et le Geneva Finance Research Institute lancent le premier programme de formation en fintech pour les cadres.

L'Université de Genève est la première université de Suisse à offrir un certificat d'études supérieures (CAS) en fintech. En collaboration avec le Geneva Finance Research Institute, l'objectif du programme Fintech est de développer une compréhension complète de la fintech, de la blockchain, des cryptomonnaies et de la big data dans le domaine de la finance, de mieux connaître les tendances futures des technologies de pointe et de préparer les participants aux défis que la fintech leur fera rencontrer dans leurs carrières.

L'industrie de la technologie financière (fintech) se développe rapidement dans différents secteurs en Suisse et à l'étranger. Le Fintech Executive Education Program vise à fournir une compréhension complète de la fintech afin que les participants sachent intégrer les connaissances théoriques à leur travail. Les cours seront donnés par des professeurs de l'Université de Genève, du MIT, de l'Université de Cornell et de l'Imperial College de Londres, ainsi que par des conférenciers de renom d'institutions financières suisses.

Ce programme a été conçu pour les cadres supérieurs d'instituts financiers et les personnes qui désirent parfaire leurs connaissances de la fintech ou lancer une entreprise liée à la technologie financière, et est structuré en trois modules distincts:

1. FinTech : Business, Finance and Technology : le cours donne un aperçu des avancées technologiques financières les plus significatives et analyse comment ces technologies créent de la valeur dans l'industrie financière.

2. Blockchain and Cryptocurrencies : le cours fournit une formation accélérée en cryptographie moderne et applique les outils de la cryptographie aux idées principales sur lesquelles reposent les cryptomonnaies et la blockchain.

3 . Finance and Big Data : ce cours n'a pas seulement pour but d'obtenir une vue d'ensemble de la Big Data, mais aussi d'exposer les participants aux techniques les plus populaires pour traiter les gros problèmes de la donnée en finance.

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