La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation Formation Bloomberg API - Exploiter les données financières en temps réel sont : Maîtrise avancée de Python ou C++, APIs REST/Websocket, notions en finance de marché et bases de données. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation Bloomberg API - Exploiter les données financières en temps réel est disponible en distanciel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation Bloomberg API - Exploiter les données ... | Learni

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

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Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Bloomberg API - Exploiter les données financières en temps réel est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation Formation Bloomberg API - Exploiter les données financières en temps réel, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :

Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet...) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation Bloomberg API - Exploiter les données financières en temps réel s'effectue à travers :

En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Objectifs de la formation

Maîtriser l'API Bloomberg pour extraire des données financières professionnelles en temps réel

Développer des applications certifiantes connectées à Bloomberg pour l'analyse quantitative

Implémenter des flux de données historiques et intraday optimisés pour l'entreprise

Concevoir des stratégies de trading automatisées via l'API Bloomberg

Optimiser les requêtes Bloomberg pour des performances scalables en production

Intégrer l'API dans des environnements DevOps professionnels sécurisés

Déployer des solutions Bloomberg API robustes pour des équipes fintech

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux Bloomberg API : installation et authentification sécurisée (blpapi, sessions, outils SDK)

Installation complète de l'environnement Bloomberg API avec blpapi Python et C++, configuration des sessions authentifiées via OAuth et certificats d'entreprise, exploration des schémas de données de référence comme securities et fields, premiers exercices pratiques sur des requêtes de cotations en temps réel pour actions et obligations, développement d'un script de monitoring basique avec gestion d'erreurs, production d'un livrable utilisable immédiatement en trading desk pour valider les compétences professionnelles.

Module 2Requêtes avancées Bloomberg API : données historiques et intraday (overrides, bulk requests, streaming)

Plongée dans les requêtes historiques via HistoricalDataRequest avec paramètres d'overrides pour scénarios what-if, maîtrise des flux intraday et tick data pour analyse haute fréquence, exercices sur bulk requests optimisées pour traiter des portefeuilles entiers, intégration de streaming websocket pour données temps réel scalables, cas concrets d'entreprise sur backtesting de stratégies quantitatives, réalisation d'un dashboard interactif connecté à Bloomberg, documentation complète des APIs pour déploiement en équipe fintech certifiante.

Module 3Intégration et optimisation Bloomberg API : trading automatisé et DevOps (microservices, caching, monitoring)

Conception d'applications de trading automatisées avec Bloomberg API en microservices Dockerisés, optimisation des performances via caching Redis et throttling des requêtes pour éviter les limites de quota, mise en place de monitoring avec Prometheus et alertes sur latence, exercices pratiques sur intégration CI/CD pour pipelines entreprise, simulation de cas réels de risk management avec données dérivées, production d'un projet fil rouge déployable en production sécurisée, revue de code expert pour consolider les compétences professionnelles en finance quantitative.