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2022/07/14

【證照新聞】金融科技認證機制來了 7張新證照最快今年底可考取
隨著新興科技不斷創新,近年來金融環境產生重大變化,金融科技在金融業的重要性與日俱增,但業者普遍面臨金融資訊或數位金融人才不足的問題,有必要採取具體方式來協助金融機構進行人力培訓,擴大推動全方位金融科技人才養成,並加速人才的普及與運用能量,因此金管會於109年8月公布金融科技發展路徑圖,特別將「研議建立金融科技證照制度」列入重要推動措施之一,並由台灣金融研訓院(下稱研訓院)、證券暨期貨市場發展基金會(下稱證基會)、財團法人保險事業發展中心(下稱保發中心)等組成核心工作團隊,歷經一年半之研究、規劃及籌備,「金融科技能力認證機制」即將於近期啟動。
  金融科技能力認證機制區分為基礎能力與專業能力認證。欲取得專業能力認證,除從事金融科技、數位金融、資訊等相關職務3年以上之現職金融業從業人員外,需先通過基礎能力認證,包含科技力、金融力及程式力(詳細內容及驗證方式詳附件1)。專業能力則從銀行、保險、證券、期貨、投信投顧各業別與金融科技相關之職系出發,大致分為6個職系,包含商業分析、使用者介面與體驗、資料分析、數位商品設計、數位法遵風控及數位行銷(或保險科技行銷),依各職系所需職能,對應若干專業科目(詳附件2)。
  專業能力之培訓及認證將由研訓院、保發中心及證基會負責辦理,採訓考合一制度,課程規劃兼具理論與實務,學員先參加專業科目課程,再參加能力檢測,「培訓成績」、「能力檢測」均達70分(含)以上合格者,即取得該專業科目能力認證。取得某一職系所有專業科目能力認證證明,即取得該職系能力認證合格。專業科目首次開課時間自今(111)年9月起(各專業科目開課時間詳附件3)。
金融科技能力認證機制採取「分科檢定,組合取證」之模式,不僅可以吸引科技專才往金融領域發展,或由現職金融從業人員進行工作技能轉型,同時運用職系之分類,針對金融機構需求高但技術或人才有落差的業務,優先導入資源。金管會表示許多科目之培訓包含實作,而非僅講授,可有效縮短學用落差,增加潛力人才成為實務應用的即時力。金管會期盼對金融科技領域有興趣的人士及機構,多多利用認證機制培養相關人才,創造更有利的環境,加速金融科技創新。
聯絡單位:金融科技發展與創新中心 
聯絡電話:(02)89680086
如有任何疑問,請來信:本會民意信箱
 附件1:基礎能力、科目名稱及驗證方式。
 附件2:各業別職系及對應之專業科目。
 附件3:專業科目開課時間。
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用Python操作Excel|實現職場自動化與理財工具開發
課程介紹 Excel是各行各業必備的工具,時常有各種資料要整理,要從網路上擷取資料,不斷的複製貼上,整理格式,統計各種表格內容,不知不覺中時間就這麼過去了,發現很多時候,自己的時間並不是在有價值的分析上,而是重複性的操作上,一整天下來,感覺很累,眼睛很酸,肩膀很硬,想到明天還有資料要整理,整個心情就好不起來。 其實只要作業流程確定,這些重複繁瑣的操作,都可以使用Python操作Excel來自動完成! 這堂課將會學習使用Python讓所有操作的步驟自動化,將能夠減省大量的時間和繁複無趣的重複性操作。 課程主要分 7 個章節,在第一個章節,你將會學習 Python 的 xlwings 套件基礎,透過程式開啟或建立檔案、彈性單筆到多筆資料的讀取與寫入、公式的應用到工作表的操作。 有了操作基礎後,自第二章節將實作更進階的應用與操作,透過程式抓取網路開放資訊,做資料的清理。並整理至 Excel,再設定格式與凸顯資料,最後透過 Pandas 做資料的統計。 資料視覺化在資料分析中是很重要的一個環節,在第三章節將學習使用程式來建立 Excel 原生圖表,和學習整合 Plotly 和 Matplotlib 這兩款強大視覺化套件至 Excel,最後實作一鍵自動完成統整資料的案例。 獨家內容 加入就送 7 大類別,共 39 個 Python 程式範例 檔案路徑資料解析 列出所有資料夾內指定檔案類型的檔案 批次修改多個檔案名稱(可含子資料夾) 一次搜尋多個特定檔案(自動走訪檔案) list資料讀寫 Dictionary資料讀寫 Numpy資料讀寫 Series資料讀寫 建立、複製與刪除工作表 複製工作表至另一個活頁簿 複製工作表標籤顏色 隱藏與顯示工作表 保護與取消工作表 設定指定的列高與欄寬 工作表中新增與刪除列與欄 將單欄資料拆成多欄資料 將多欄資料合併成單欄資料 凍結工作表窗格 設定字型、大小、粗體、斜體、底線和顏色 設定數字格式 設定儲存格框線樣式 設定儲存格對齊方式 設定合併儲存格 公式與函數的使用 Excel原生折線圖&3D折線圖 Excel原生長條圖&3D長條圖 Excel原生圓餅圖&3D圓餅圖 Matplotlib折線圖 Matplotlib長條圖 Matplotlib長條堆積圖 Matplotlib圓餅圖 Matplotlib散佈圖 Plotly泡泡圖 Plotly雷達圖 建立樞紐分析表 Excel 轉成 PDF 檔 Excel 工作表列印 課程特色 課程教學使用 Jupyter Notebook,說明每一行程式是如何運行的 課程中所使用到的軟體和爬蟲所抓下來的資料均是免費來源,不需要額外付費才能進行課程 課程包含豐富的實戰教學,各實戰中都可以從中學習到不同的技巧和技術 課程後台有專屬討論區,和全體同學一同線上學習,學習過程中有問題,都可以直接提出 彈性的學習時間與地點,只需要一台電腦就可以在任何地方無時間限制的重複觀看與練習 適合對象 想讓繁複作業自動化的人 想增加資料分析工作效率的人 想學習Python結合Excel做統計分析的人 想節省時間,讓大量重複性行政作業自動處理的人 想用Python自動整理金融資訊的價值投資人 上完課程後,你能夠學會 Python搭配xlwings模組,自動輕鬆操作Excel 學習網路爬蟲與Excel整合,自動化抓取資料、清理資料、整合資料、統計資料、產生圖表並整理至Excel 使用Python做Excel密碼保護 整合Matplotlib與Poltly視覺化圖表至Excel 學習整合網路公開資源抓取,並於Excel中產生統計圖表 用Python製作FIRE財務自由計畫Excel試算表 用Python製作美股價值投資工具 講師介紹 Kadin Chung 鍾榮達 目前在公司負責系統分析與程式設計,同時也在做線上課程講師。 碩士畢業之後在外商系統整合服務公司上班多年,到自己設立軟體公司,第一個合作售出的系統是一套網路管理系統,可以幫助客戶配置,維護和測試數千台思科網路設備。 除此之外,Kadin在大型項目方面經驗豐富,例如馬拉松線上報名系統,車行租賃管理系統等。 在Kadin創業的過程中不斷地促使自己學習新的技能,並且知道什麼是「學習新技能」最有效的方法,他樂於分享一切所學的知識和實務經驗,也因為這份樂情,帶領 Kadin 來到 MasterTalks ,他將會透過高品質且有效率的方式分享他所學的一切技術和知識! 課程大綱 第一章 利用Python輕鬆操作Excel 講座 1 Anaconda 開發環境安裝與架設 講座 2 使用Python操作Excel基礎 (開啟Excel、單筆資料讀寫、儲存格名稱設定和公式應用等) 講座 3 多筆資料讀寫操作 講座 4 操作 Excel 工作表 (新增刪除工作表,一次複製12月份工作表並自動命名) 第二章 網路公開資訊擷取與 Excel 整合應用 講座 1 Converter 的應用 (字典與DataFrame資料型態的Excel讀寫) 講座 2 使用Python抓取網路公開資訊 (空氣品質指標為例,包含資料清理與寫入Excel) 講座 3 使用Python自動化操作設定格式與凸顯資料 (字體、位置、格式和邊框等設定,依分類設定儲存格顏色) 講座 4 自動化資料統計應用 (統計各縣市空氣品質指標為例) 第三章 運用Python自動操作Excel資料視覺化圖表 講座 1 Excel 原生圖表資料視覺化 (製作折線圖、長條圖為例,套件有提供74種圖表可自行設定) 講座 2 Plotly 資料視覺化 (製作折線圖為例,官方網站有提供各種圖表範例) 講座 3 Matplotlib 資料視覺化 (製作折線圖、圓餅圖為例,官方網站有提供各種圖表範例) 講座 4 Python 資料視覺化實戰案例 (以第二章節空氣品質指標統計為例) 講座 5 一鍵自動化統整資料至Excel【從數據下載、資料清理、統計數據、凸顯資料到製作圖表】 第四章 Python X Excel 專案實戰 1 (FIRE 財務自由計畫試算表) 講座 1 專案開發實戰介紹 講座 2 使用Python自動計算試算表 講座 3 自動操作設定凸顯資料(點我試看) 講座 4 自動產生資料視覺化圖表 講座 5 一鍵自動化試算FIRE財富自由計畫 第五章 Python X Excel 專案實戰 2 ( 美股投資工具 ) 講座 1 專案開發實戰介紹 講座 2 Python網路爬蟲與Excel整合實作 講座 3 多頁爬蟲與Excel整合實作 講座 4 一鍵自動化整理價值投資清單 第六章 Python X Excel 專案實戰 3 ( 辦公室自動化工具 ) 講座 1 專案開發實戰介紹 講座 2 統整多份訂單資料(讀取多份Excel訂單資料,統整至單一清單,含 CSV 文件處理) 講座 3 各客戶銷售統計(產生統計表資訊與圓餅圖,大客戶一目了然) (點我試看) 講座 4 各產品類別銷售統計(產生統計表資訊與堆積長條圖, 找出明星商品) 講座 5 每月營收統計 - (產生統計表資訊與折線圖, 一張圖看每月營收狀況) 講座 6 使用Python做Excel密碼保護 第七章 補充章節 講座1:驗證儲存格資料 講座2:設定條件式格式設定 Python 程式基礎 程式開發環境建立 認識變數和資料型態 流程控制 常用的容器型態 函式、模組和套件 檔案的讀取與寫入 例外處理 try-except 類別與物件 Python 爬蟲程式 認識網路爬蟲 網路爬蟲相關技術 認識 HTML 認識 Chrome 開發人員工具 BeautifulSoup 教學 1|實作案例:Yahoo 股市爬蟲 BeautifulSoup 教學 2|實作案例:Google 股市爬蟲 Selenium 教學 1|實作案例:告牌匯率爬蟲 Selenium 教學 2|實作案例:匯率走勢爬蟲 上課前準備 一台能夠上網的電腦或筆電(Windows或Mac) 電腦需要有Microsoft Excel軟體 課程會說明如何安裝Anaconda與Python和所需的套件,皆是免費 xlwings套件,支援.xlsx/.xls/.xlsm/.xlsb格式
Mastertalks
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04/24 00:00

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石惠貞

副總經理暨投資長

2022/03/09

Google 以54億美元併購安全網路品牌Mandiant
根據 Synergy Research 的數據, AWS的全球雲市占率為33%,而Microsoft 為 21%,Google Cloud則為 10%. 位居老三的Google cloud, 如何快速取得競爭對手的市占率? 透過併購上下游廠商,補齊產品競爭力或取得客戶,是國際大廠常用的手法.
Google在3月8日宣布以54億美元現金收購Mandiant,為Google第二大併購案. 據傳微軟在2月也評估收購的可能,但在上周決定退出. 讓Google有機會補強產品線,雖然付出了57%的溢價給Mandiant,讓Mandian股東覺得賣得好,但對Google是否值回票價還有待觀察.
Mandiant是由美國空軍情報中心退役軍官Kevin Mandia於2004年創立,總部位於美國加州,最初以私人網絡安全技術公司形式營運,並且曾在2013年公布背後為中國軍方指示的駭客攻擊細節報告,指稱中國軍方透過駭客竊取美國境內多達141家企業的商業機密,而在同年則由網路技術安全公司FireEye以10億美元收購.
根據外媒Protocal的報導, Mandiant可以補齊Google在安全技術解決方案的不足,目前Google Cloud有 Google Cloud Armor, Chronicle 和BeyondCorp Enterprise, 加上Mandiant之後, Google cloud就可以宣稱他們有全方位的安全技術解決方案.
面對Google的積極佈局, Microsoft & AWS也無法等閒視之, 根據專家說法,CyberArk、Ping、Qualys、Rapid7、SailPoint、Tenable 和 Varonis 將來可能是被投資或併購標的,這些公司專注於雲端工作負載保護.
Mandiant面對同屬性的策略投資人,Microsoft選擇放棄他,Google則選擇用57%溢價的併購。 策略投資的取捨遠比想像的複雜,被投資公司的評價,不是只看他本身的損益,而是雙方加乘之後的價值,以及被競爭對手拿走之後,可能產生的影響.
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04/13 00:00

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▋ 本場講者
李偉銘 老師
軟體產業5年開發、管理、規劃資歷。
曾任資深軟體工程師、技術副理,經手許多金控及公家機關等開發專案。
現任 緯育TibaMe Java雲端服務開發技術養成班、前端工程師專業技術養成班等5大就業養成班授課講師
Reds老師
軟體產業5年開發、管理、規劃資歷。
曾任資深軟體工程師,軟體專案主管。擁有半導體、政府、中小型企業軟體專案開發與維護經驗,包含台灣惠普(HP)、民航局、神腦…等。
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