QM - Fintech

Question 1

Fintech definition

Applications :
- Text analysis
- Natural language processing
- Risk governance
- Algoritmic trading

Answer 1

La fintech regroupe l’ensemble des entreprises proposant des technologies à destination du secteur financier.

• Text analysis : Compter le nombre de mots (words clouds)
• Natural language processing : Retranscription
  automatique du comité d’investissement.
• Risk governance : Stress test, Analyse de scenarios
• Algorithmic trading

Question 2

Qu’est-ce que le Big Data ?
Quelles sont les sources traditionnelles pour collecter les informations ?
Quelles sont les sources non-traditionnelles ?

Answer 2

Big Data : Ensemble des informations présents dans notre économie.

Sources traditionnelles : Marchés financiers, Rapports d’entreprises et statistiques gouvernementales.

Sources non-traditionelles : rapports de banques (corporate exhaust), etc.

Question 3

Puces intégrées dans le telephone, CB, .. qui communique par radiofréquence.

Answer 3

Internet of things

Question 4

How quickly data communicate.

Answer 4

Vélocity

Question 5

Data science

Answer 5

Data science concerns how to extract data and visualize them.

Collect : Collecter
Curation : Garder les informations de haute qualité et ajustements.
Storage : Stockage
Search : Chercher et trouver
Transfer

Question 5

Variety of data

Answer 5

Variety of data means structure where data can be found.

Strcutured : Spreadsheets, database
Semi : Photos
Unstructured : Videos

Question 6

Neural networks

Answer 6

L’IA peut traiter les informations. Il existe différents types d’IA.

Le neural network est un type d’IA capable de traiter l’information collectée de la même façon qu’un humain.

Question 7

Comment fonctionne le machine learning ?

Answer 7

Le machine learning est capable de créer des modèles a à partir de données.

Question 8

Machine learning

Supervisded
Unsupervised
Deep learning

Answer 8

Supervisded : data labeled. Identify model

Unsupervised : data not labeled. Identify patterns and relationship

Deep learning : reconnaissance de modele simple et de plus en plus complexe. Le deep learning utilise à la fois le supervised et l’unsupervised

Question 9

Machine learning

Overfitting
Underfitting

Answer 9

Overfitting : Creation d’un modele trop complexe.
Underfitting : Creation d’un modele trop simple.

Question 10

Volume and velocity

Answer 10

Velocity : Faible latence.
Volume : Terabyte.