2020 CFA® Level I-II Review Program


İFE İstanbul Finans Enstitüsü, uluslarararası düzeyde Yatırım Profesyonellik Uzmanlık Sertifikasyonu olan CFA® için sınavlara hazırlık programları kapsamında Seviye 1 ve Seviye 2 eğitim programlarını Online olarak sunmaktadır.
Seviye I programı 1 Aralık 2020 tarihinden itibaren TalentLMS altyapısı ile İngilizce olarak hazırlanmıştır.

Seviye II programı hazırlanmakta olup Türkçe anlatımlı olacaktır.

CFA LEVEL I

Eğitim Platformu: Talent LMS

Eğitim Süresi: 35 Saat

Ders Başlıkları:

  • Ethical & Professional Standards
  • Quantitative Methods
  • Economics
  • Financial Reporting&Analysis
  • Corporate Finance
  • Equity Investments
  • Fixed Income Investments
  • Derivatives
  • Alternative Investments
  • Portfolio Management









    CAMS Sertifika Programı



    Türkiye’deki mali suçları önleme uzmanlarının, mesleki bilgilerini, becerilerini, mali suçları ve aklamayı tespit etme ve önleme üzerine olan deneyimlerini geliştirmelerinin yanı sıra, bir uyum kültürü oluşturmalarını ve sürdürmelerini sağlayacak olan CAMS® sertifika süreci devam ediyor.

    2001 yılında kurulan Karapara Aklamayı Önleme Sertifikalı Uzmanlar Birliği (ACAMS) ve 2010 yılında kurulan iFE İstanbul Finans Enstitüsü , CAMS ve CGSS Sertifikasını Türkiye’de vermek üzere ortak olmuşlardır.

    ACAMS SERTİFİKALARI

    • CAMS | Certificate Anti-Money Laundering
    • CGSS | Certificate Global Sanctions Specialist
    Eğitim içeriği güncelleniyor.









      GCI | Global Compliance Institute

      GCI | Global Compliance Institute, Avustralya merkezli küresel bir eğitim ve sertifika kuruluşudur. KYC, Yaptırımlar ve Ambargolar, Yasal Uygunluk Yönetimi, FATCA ve CRS'ye ek olarak Kara Para Aklama ve Terörle Mücadele Finansmanı da dahil olmak üzere Uyumluluk ve Mali Suçlarla mücadele konusunda uzmandır.

      IFE ve GCI Ortaklığı ile kurumumuz Türkiye Sınav ve Eğitim Merkezi olarak yetkilendirilmiştir.

      1 Mart 2021 Tarihinden itibaren GCI Sertifikaları Türkçe olarak da verilmeye başlanacaktır.

      GCI Sertifikaları

      • KYCS - Know Your Customer Specialist
      • AMLS – Anti Money Laundering Specialist
      • SCS – Sanctions Compliance Specialist
      • RCS – Regulatory Compliance Specialist
      • FTS – Foreign Tax Specialist
      • CCM- Certified Compliance Manager
      Eğitim içeriği güncelleniyor.









        CFI | Corporate Finance Institute



        CFI | Corporate Finance Institute, finansal modelleme, değerleme ve diğer kurumsal finans konuları da dahil olmak üzere finans ve yatırım profesyonelleri için çevrimiçi eğitim ve öğretim sağlayan bir finansal analist sertifikasyon kuruluşudur.

        IFE & CFI ortaklığı ile Türkiye ye özel lansman fiyatları finans alanında kariyer yapmak isteyen ve gerçek bir finansal analist olmak isteyenler için bir fırsat yaratıyor.

        CFI | Corporate Finance Institute | Dünyanın en çok talep gören sertifikaları
        • Certified Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA)®
        • Certified Banking & Credit Analyst (CBCA)™
        • Capital Markets & Securities Analyst (CMSA)™

        Online Eğitim ve Sertifika Sınavı

        Ayrıntılı Bilgi ve Kredi Kartı ile Kayıt İçin:https://iif.corporatefinanceinstitute.com/









          R ile Finansal Veri Analitiği

          R ile Finansal Veri Analitiği eğitim programımız üç ana modülden oluşmaktadır.

          Birinci Modül Veri Bilim alanında popüler programlardan olan “R” kullanımına yönelik temel kavramlar üzerinden başlangıç niteliğinde çalışmalar aktarılacaktır. Daha sonra Finansal Veri Analitiği alanında aşağıda belirtilen 4 aşamanın ilk 3’ü ile ilgili olarak yanlarında belirtilen içerikler çerçevesinde başlangıç düzeyinde uygulamalar yapılacaktır.

          İkinci Modül orta ve ileri seviye finansal zaman serisi analizleri R üzerinden uygulamalı olarak aktarılacaktır.

          Üçüncü Modül (Makine Öğrenmesi) 2. modülde yer alan çeşitli kavramların ileri düzey uygulamalarından başlayarak Makine Öğrenmesi yöntemlerine geçiş yapılacaktır.

          Her modül sonunda uygulamalı proje yapılacaktır

          Faydaları Nelerdir?

          Bu eğitim, pazar analistlerinin, finans profesyonellerinin, kar optimizasyonu arayan yatırımcıların, öğrenci ve akademisyenlerin, veri bilimi (analizi) ile ilgilenen herkesin; zaman serileri, tahmin, portföy seçimi, kovaryans kümelenmesi ve türev ürünler & menkul kıymetler gibi birçok alanda becerilerini geliştirmelerine yardımcı olur.

          Workshop

          Her üç modüle katılanlar 6 saatlik workshopa ücretsiz katılma şansı kazanacaktır.

          MODÜL I

          Bu eğitimde öncelikle Veri Bilim alanında popüler programlardan olan “R” kullanımına yönelik temel kavramlar üzerinden başlangıç niteliğinde çalışmalar aktarılacaktır

          • ► Kurulum, Arayüz, Kişiselleştirme ve Çalışma Ortamı Ayarları
          • ► Temel Komutlar ve Kavramlar
          • ► Temel Matematiksel İşlemler
          • ► Fonksiyon Kullanımı
          • ► Veri Kaynaklarına Erişim ve Kaydetme
            • ▼XLX, CSV, TXT dosyaları
            • ▼Veri tabanları
            • ▼İnternet
          • ► Veri Tipleri
            • ▼Vektörler
            • ▼Matrisler
            • ▼Dataframe
            • ▼Listeler
          • ► Kategorik Değişkenler
          • ► Koşul ve Koşullandırma Yapıları
          • ► “While” ve “For” Döngüleri
          • ► Veri Analizleri için Kullanılan R Paketleri
          • ► Eksik Veri Analizi ve Problem Çözüm Yöntemleri
            • ▼Silme
            • ▼Doldurma
            • ▼Değer Atama
          • ► Aykırı Gözlem Analizi ve Problem Çözüm Yöntemleri
          • ► Veri Karakteristiklerinin Belirlenmesi
            • ▼Tanımlayıcı İstatistikler (Aritmetik Ortalama, Medyan, Mod, Kartiller,Standart Sapma, Varyans, Çarpıklık, Basıklık)
            • ▼Tanımlayıcı Grafikler (Histogram, Scatter)
          • ► Olasılık Dağılımları
            • ▼Normal
            • ▼Poisson
            • ▼Bernoulli
            • ▼Binom
          • ► Korelasyon
            • ▼Scatterplot
            • ▼Heatmap
          • ► Hipotez Testleri
          • ► Doğrusal ve Doğrusal Olmayan Trend Analizleri ve Üssel Düzeltme ile Tahmin Çalışmaları
          • ► Basit ve Çoklu Doğrusal Regresyon ile Tahmin Çalışmaları
          • ► “Tidyverse” paketi ile Veri Analizi Uygulaması

          MODÜL II

          Bu eğitimde orta ve ileri seviye finansal zaman serisi analizleri R üzerinden uygulamalı olarak aktarılacaktır.

          • ► Zaman Serilerinin Karakteristiklerinin Belirlenmesi
            • ▼Otokorelasyon
            • ▼Bellek Kavramı (Long-Memory)
            • ▼Değişken Varyans (ARCH Effect)
            • ▼Zaman Serilerinin Ayrıştırılması (Decomposition: De-Trend, De-Noising)
            • ▼Yapısal Kırılma (Structural Break)
          • ► Tek Değişkenli (Univariate) Zaman Serisi Analizi
            • ▼Deterministik Zaman Serisi Modelleri
              • •Fiyat Tabanlı Analiz ve Kestirimler (AR, MA, ARMA, ARIMA)
              • •Mevsimsellik Etkisi ile Analiz ve Kestirim (SARIMA, SES, Holt-Winters)
              • •“Long-Memory” ile Analiz ve Kestirim (ARFIMA, LSTM)
              • •Volatilite Tahmin Modelleri (ARCH, GARCH, EWMA, IGARCH)
            • ▼Stokastik Modeller
              • •GBM (Geometric Brownian Motion)
              • •Vasicek
              • •CIR (Cox, Ingersoll, Ross)
              • •Hull-White
          • ► Çok Değişkenli (Multivariate) Zaman Serisi Analizi
            • ▼Eş-Bütünleşme (Cointegration) Analizi
            • ▼Temel Bileşen Analizi (Principal Component Analysis, PCA)
            • ▼Nedensellik Analizi
            • ▼Çok Değişkenli Regresyon Analizi
              • •Model Oluşturma ve Model Seçimi
              • •Collinearity ve Variance Inflation
              • •Model Sınamalarının Yapılması (Diagnostic Checks)
              • •Kestirim (Forecast) ve Güven Aralıklarının Oluşturulması
              • •Model Performanslarının Karşılaştırılması

          MODÜL III

          Bu eğitimde 2. modülde yer alan çeşitli kavramların ileri düzey uygulamalarından başlayarak Makine Öğrenmesi yöntemlerine geçiş yapılacaktır

          • ► Makine Öğrenmesine Giriş
            • ▼Makine Öğrenmesi Nedir?
            • ▼Kavramlar & Terminoloji
            • ▼Gözetimli Öğrenme ve Gözetimsiz
            • Öğrenme Kavramları
          • ► Doğrusal Regresyon Modelleri
            • ▼Basit Doğrusal Regresyon
            • ▼Çoklu Doğrusal Regresyon
            • ▼Veri Seti ve Train-Test Ayrımı
            • ▼Çoklu Doğrusal Regresyon
            • ▼Temel Bileşen Regresyonu (Principal
            • Component Regression – PCR)
            • ▼Kısmi En Küçük Kareler Regresyonu
            • (Partial Least Squares Regression -
            • PLS)
            • ▼Ridge Regresyon
            • ▼Lasso Regresyon
            • ▼ElasticNet
          • ► Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri
            • ▼K-En Yakın Komşu (K-Nearest
            • Neighbors - KNN)
            • ▼Destek Vektör Regresyonu (Support
            • Vector Regression - SVR)
            • ▼Yapay Sinir Ağları (Neural Networks -
            • NN)
            • ▼Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları
            • (Classification and Regression Trees
            • – CART)
            • ▼Karar Ağaçları (Decision Trees)
            • ▼Rastgele Orman (Random Forest)
            • ▼Gradyan ve Ekstrem Gradyan Artırma
            • (Gradient and XG Boosting)
          • ► Sınıflandırma Modelleri
            • ▼Lojistik Regresyon (Logistic
            • Regression)
          • ► Denetimsiz Öğrenme
            • ▼Hiyerarşik ve Birleştirici Hiyerarşik
            • Kümeleme
            • ▼Temel Bileşen Analizi (Principal
            • Component Analysis – PCA)
          Eğitim içeriği güncelleniyor.









            Eğitim içeriği güncelleniyor.
            Eğitim içeriği güncelleniyor.
            Eğitim içeriği güncelleniyor.
            Eğitim içeriği güncelleniyor.









              Eğitim içeriği güncelleniyor.
              Eğitim içeriği güncelleniyor.
              Eğitim içeriği güncelleniyor.
              Eğitim içeriği güncelleniyor.









                Eğitim içeriği güncelleniyor.
                Eğitim içeriği güncelleniyor.
                Eğitim içeriği güncelleniyor.
                Eğitim içeriği güncelleniyor.









                  CFA Chartered Financial Analyst Hazırlık Programları

                  Genel Bilgi

                  2020 CFA® Level I-II Review Program


                  İFE İstanbul Finans Enstitüsü, uluslarararası düzeyde Yatırım Profesyonellik Uzmanlık Sertifikasyonu olan CFA® için sınavlara hazırlık programları kapsamında Seviye 1 ve Seviye 2 eğitim programlarını Online olarak sunmaktadır.
                  Seviye I programı 1 Aralık 2020 tarihinden itibaren TalentLMS altyapısı ile İngilizce olarak hazırlanmıştır.

                  Seviye II programı hazırlanmakta olup Türkçe anlatımlı olacaktır.

                  Kurs İçeriği

                  CFA LEVEL I

                  Eğitim Platformu: Talent LMS

                  Eğitim Süresi: 35 Saat

                  Ders Başlıkları:

                  • Ethical & Professional Standards
                  • Quantitative Methods
                  • Economics
                  • Financial Reporting&Analysis
                  • Corporate Finance
                  • Equity Investments
                  • Fixed Income Investments
                  • Derivatives
                  • Alternative Investments
                  • Portfolio Management

                  Kayıt Formu









                    ACAMS Sertifika Programı

                    Genel Bilgi

                    CAMS Sertifika Programı



                    Türkiye’deki mali suçları önleme uzmanlarının, mesleki bilgilerini, becerilerini, mali suçları ve aklamayı tespit etme ve önleme üzerine olan deneyimlerini geliştirmelerinin yanı sıra, bir uyum kültürü oluşturmalarını ve sürdürmelerini sağlayacak olan CAMS® sertifika süreci devam ediyor.

                    2001 yılında kurulan Karapara Aklamayı Önleme Sertifikalı Uzmanlar Birliği (ACAMS) ve 2010 yılında kurulan iFE İstanbul Finans Enstitüsü , CAMS ve CGSS Sertifikasını Türkiye’de vermek üzere ortak olmuşlardır.

                    Kurs İçeriği

                    ACAMS SERTİFİKALARI

                    • CAMS | Certificate Anti-Money Laundering
                    • CGSS | Certificate Global Sanctions Specialist

                    Tarih

                    Eğitim içeriği güncelleniyor.

                    Kayıt Formu









                      GCI | Global Compliance Institute

                      Genel Bilgi

                      GCI | Global Compliance Institute

                      GCI | Global Compliance Institute, Avustralya merkezli küresel bir eğitim ve sertifika kuruluşudur. KYC, Yaptırımlar ve Ambargolar, Yasal Uygunluk Yönetimi, FATCA ve CRS'ye ek olarak Kara Para Aklama ve Terörle Mücadele Finansmanı da dahil olmak üzere Uyumluluk ve Mali Suçlarla mücadele konusunda uzmandır.

                      IFE ve GCI Ortaklığı ile kurumumuz Türkiye Sınav ve Eğitim Merkezi olarak yetkilendirilmiştir.

                      1 Mart 2021 Tarihinden itibaren GCI Sertifikaları Türkçe olarak da verilmeye başlanacaktır.

                      Kurs İçeriği

                      GCI Sertifikaları

                      • KYCS - Know Your Customer Specialist
                      • AMLS – Anti Money Laundering Specialist
                      • SCS – Sanctions Compliance Specialist
                      • RCS – Regulatory Compliance Specialist
                      • FTS – Foreign Tax Specialist
                      • CCM- Certified Compliance Manager

                      Tarih

                      Eğitim içeriği güncelleniyor.

                      Kayıt Formu









                        CFI | Corporate Finance Institute

                        Genel Bilgi

                        CFI | Corporate Finance Institute



                        CFI | Corporate Finance Institute, finansal modelleme, değerleme ve diğer kurumsal finans konuları da dahil olmak üzere finans ve yatırım profesyonelleri için çevrimiçi eğitim ve öğretim sağlayan bir finansal analist sertifikasyon kuruluşudur.

                        IFE & CFI ortaklığı ile Türkiye ye özel lansman fiyatları finans alanında kariyer yapmak isteyen ve gerçek bir finansal analist olmak isteyenler için bir fırsat yaratıyor.

                        Kurs İçeriği

                        CFI | Corporate Finance Institute | Dünyanın en çok talep gören sertifikaları
                        • Certified Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA)®
                        • Certified Banking & Credit Analyst (CBCA)™
                        • Capital Markets & Securities Analyst (CMSA)™

                        Tarih

                        Online Eğitim ve Sertifika Sınavı

                        Ayrıntılı Bilgi ve Kredi Kartı ile Kayıt İçin:https://iif.corporatefinanceinstitute.com/

                        Kayıt Formu









                          R ile Finansal Veri Analitiği

                          Genel Bilgi

                          R ile Finansal Veri Analitiği

                          R ile Finansal Veri Analitiği eğitim programımız üç ana modülden oluşmaktadır.

                          Birinci Modül Veri Bilim alanında popüler programlardan olan “R” kullanımına yönelik temel kavramlar üzerinden başlangıç niteliğinde çalışmalar aktarılacaktır. Daha sonra Finansal Veri Analitiği alanında aşağıda belirtilen 4 aşamanın ilk 3’ü ile ilgili olarak yanlarında belirtilen içerikler çerçevesinde başlangıç düzeyinde uygulamalar yapılacaktır.

                          İkinci Modül orta ve ileri seviye finansal zaman serisi analizleri R üzerinden uygulamalı olarak aktarılacaktır.

                          Üçüncü Modül (Makine Öğrenmesi) 2. modülde yer alan çeşitli kavramların ileri düzey uygulamalarından başlayarak Makine Öğrenmesi yöntemlerine geçiş yapılacaktır.

                          Her modül sonunda uygulamalı proje yapılacaktır

                          Faydaları Nelerdir?

                          Bu eğitim, pazar analistlerinin, finans profesyonellerinin, kar optimizasyonu arayan yatırımcıların, öğrenci ve akademisyenlerin, veri bilimi (analizi) ile ilgilenen herkesin; zaman serileri, tahmin, portföy seçimi, kovaryans kümelenmesi ve türev ürünler & menkul kıymetler gibi birçok alanda becerilerini geliştirmelerine yardımcı olur.

                          Workshop

                          Her üç modüle katılanlar 6 saatlik workshopa ücretsiz katılma şansı kazanacaktır.

                          Modül I

                          MODÜL I

                          Bu eğitimde öncelikle Veri Bilim alanında popüler programlardan olan “R” kullanımına yönelik temel kavramlar üzerinden başlangıç niteliğinde çalışmalar aktarılacaktır

                          • ► Kurulum, Arayüz, Kişiselleştirme ve Çalışma Ortamı Ayarları
                          • ► Temel Komutlar ve Kavramlar
                          • ► Temel Matematiksel İşlemler
                          • ► Fonksiyon Kullanımı
                          • ► Veri Kaynaklarına Erişim ve Kaydetme
                            • ▼XLX, CSV, TXT dosyaları
                            • ▼Veri tabanları
                            • ▼İnternet
                          • ► Veri Tipleri
                            • ▼Vektörler
                            • ▼Matrisler
                            • ▼Dataframe
                            • ▼Listeler
                          • ► Kategorik Değişkenler
                          • ► Koşul ve Koşullandırma Yapıları
                          • ► “While” ve “For” Döngüleri
                          • ► Veri Analizleri için Kullanılan R Paketleri
                          • ► Eksik Veri Analizi ve Problem Çözüm Yöntemleri
                            • ▼Silme
                            • ▼Doldurma
                            • ▼Değer Atama
                          • ► Aykırı Gözlem Analizi ve Problem Çözüm Yöntemleri
                          • ► Veri Karakteristiklerinin Belirlenmesi
                            • ▼Tanımlayıcı İstatistikler (Aritmetik Ortalama, Medyan, Mod, Kartiller,Standart Sapma, Varyans, Çarpıklık, Basıklık)
                            • ▼Tanımlayıcı Grafikler (Histogram, Scatter)
                          • ► Olasılık Dağılımları
                            • ▼Normal
                            • ▼Poisson
                            • ▼Bernoulli
                            • ▼Binom
                          • ► Korelasyon
                            • ▼Scatterplot
                            • ▼Heatmap
                          • ► Hipotez Testleri
                          • ► Doğrusal ve Doğrusal Olmayan Trend Analizleri ve Üssel Düzeltme ile Tahmin Çalışmaları
                          • ► Basit ve Çoklu Doğrusal Regresyon ile Tahmin Çalışmaları
                          • ► “Tidyverse” paketi ile Veri Analizi Uygulaması

                          Modül II

                          MODÜL II

                          Bu eğitimde orta ve ileri seviye finansal zaman serisi analizleri R üzerinden uygulamalı olarak aktarılacaktır.

                          • ► Zaman Serilerinin Karakteristiklerinin Belirlenmesi
                            • ▼Otokorelasyon
                            • ▼Bellek Kavramı (Long-Memory)
                            • ▼Değişken Varyans (ARCH Effect)
                            • ▼Zaman Serilerinin Ayrıştırılması (Decomposition: De-Trend, De-Noising)
                            • ▼Yapısal Kırılma (Structural Break)
                          • ► Tek Değişkenli (Univariate) Zaman Serisi Analizi
                            • ▼Deterministik Zaman Serisi Modelleri
                              • •Fiyat Tabanlı Analiz ve Kestirimler (AR, MA, ARMA, ARIMA)
                              • •Mevsimsellik Etkisi ile Analiz ve Kestirim (SARIMA, SES, Holt-Winters)
                              • •“Long-Memory” ile Analiz ve Kestirim (ARFIMA, LSTM)
                              • •Volatilite Tahmin Modelleri (ARCH, GARCH, EWMA, IGARCH)
                            • ▼Stokastik Modeller
                              • •GBM (Geometric Brownian Motion)
                              • •Vasicek
                              • •CIR (Cox, Ingersoll, Ross)
                              • •Hull-White
                          • ► Çok Değişkenli (Multivariate) Zaman Serisi Analizi
                            • ▼Eş-Bütünleşme (Cointegration) Analizi
                            • ▼Temel Bileşen Analizi (Principal Component Analysis, PCA)
                            • ▼Nedensellik Analizi
                            • ▼Çok Değişkenli Regresyon Analizi
                              • •Model Oluşturma ve Model Seçimi
                              • •Collinearity ve Variance Inflation
                              • •Model Sınamalarının Yapılması (Diagnostic Checks)
                              • •Kestirim (Forecast) ve Güven Aralıklarının Oluşturulması
                              • •Model Performanslarının Karşılaştırılması

                          Modül III

                          MODÜL III

                          Bu eğitimde 2. modülde yer alan çeşitli kavramların ileri düzey uygulamalarından başlayarak Makine Öğrenmesi yöntemlerine geçiş yapılacaktır

                          • ► Makine Öğrenmesine Giriş
                            • ▼Makine Öğrenmesi Nedir?
                            • ▼Kavramlar & Terminoloji
                            • ▼Gözetimli Öğrenme ve Gözetimsiz
                            • Öğrenme Kavramları
                          • ► Doğrusal Regresyon Modelleri
                            • ▼Basit Doğrusal Regresyon
                            • ▼Çoklu Doğrusal Regresyon
                            • ▼Veri Seti ve Train-Test Ayrımı
                            • ▼Çoklu Doğrusal Regresyon
                            • ▼Temel Bileşen Regresyonu (Principal
                            • Component Regression – PCR)
                            • ▼Kısmi En Küçük Kareler Regresyonu
                            • (Partial Least Squares Regression -
                            • PLS)
                            • ▼Ridge Regresyon
                            • ▼Lasso Regresyon
                            • ▼ElasticNet
                          • ► Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri
                            • ▼K-En Yakın Komşu (K-Nearest
                            • Neighbors - KNN)
                            • ▼Destek Vektör Regresyonu (Support
                            • Vector Regression - SVR)
                            • ▼Yapay Sinir Ağları (Neural Networks -
                            • NN)
                            • ▼Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları
                            • (Classification and Regression Trees
                            • – CART)
                            • ▼Karar Ağaçları (Decision Trees)
                            • ▼Rastgele Orman (Random Forest)
                            • ▼Gradyan ve Ekstrem Gradyan Artırma
                            • (Gradient and XG Boosting)
                          • ► Sınıflandırma Modelleri
                            • ▼Lojistik Regresyon (Logistic
                            • Regression)
                          • ► Denetimsiz Öğrenme
                            • ▼Hiyerarşik ve Birleştirici Hiyerarşik
                            • Kümeleme
                            • ▼Temel Bileşen Analizi (Principal
                            • Component Analysis – PCA)

                          Tarih

                          Eğitim içeriği güncelleniyor.

                          PDF İndir

                          Kayıt Formu









                            FRM Financial Risk Management Hazırlık Programı

                            Genel Bilgi

                            Eğitim içeriği güncelleniyor.

                            Kurs İçeriği

                            Eğitim içeriği güncelleniyor.

                            Tarih

                            Eğitim içeriği güncelleniyor.

                            PDF İndir

                            Eğitim içeriği güncelleniyor.

                            Kayıt Formu









                              CISI Sertifika Hazırlık Eğitimleri

                              Genel Bilgi

                              Eğitim içeriği güncelleniyor.

                              Kurs İçeriği

                              Eğitim içeriği güncelleniyor.

                              Tarih

                              Eğitim içeriği güncelleniyor.

                              PDF İndir

                              Eğitim içeriği güncelleniyor.

                              Kayıt Formu









                                FİNTEM Finansal Ürünler Müşteri Temsilciliği Sertifika Programı

                                Genel Bilgi

                                Eğitim içeriği güncelleniyor.

                                Kurs İçeriği

                                Eğitim içeriği güncelleniyor.

                                Tarih

                                Eğitim içeriği güncelleniyor.

                                PDF İndir

                                Eğitim içeriği güncelleniyor.

                                Kayıt Formu