Programa do Curso
Introdução à IA no Setor Financeiro
- Visão geral das aplicações de IA nas finanças (detecção de fraudes, negociação algorítmica, avaliação de riscos)
- Introdução aos princípios de análise de dados e tipos de dados financeiros
- Considerações éticas e conformidade regulatória na implementação de IA
- Configuração do ambiente Python/R para análise de dados financeiros
Coleta de Dados e Pré-processamento
- Fontes de dados no setor financeiro (dados de ações, índices de mercado, dados dos clientes)
- Técnicas de limpeza, normalização e transformação de dados
- Engenharia de recursos para análise aprimorada de dados
- Pré-processamento de um conjunto de dados financeiro para análise
Algoritmos de Aprendizado de Máquina para Dados Financeiros
- Algoritmos de aprendizado supervisionado (regressão linear, árvores de decisão, floresta aleatória)
- Aprendizado não supervisionado para detecção de anomalias (agrupamento k-means, DBSCAN)
- Análise de estudo de caso: modelos de pontuação de crédito e gestão de riscos
- Construção de um modelo supervisionado para prever preços de ações
Técnicas Avançadas de IA e Otimização de Modelos
- Modelos de aprendizado profundo para dados financeiros (LSTM para previsão de séries temporais)
- Introdução ao aprendizado por reforço para tomada de decisões em estratégias de negociação
- Ajuste de hiperparâmetros e validação do modelo
- Implementação do LSTM para dados de séries temporais financeiras
Visualização, Interpretação e Relatórios
- Melhores práticas de visualização de dados usando bibliotecas (Matplotlib, Seaborn, Tableau)
- Interpretação das saídas dos modelos para insights empresariais
- Criação de relatórios abrangentes para partes interessadas
- Análise e apresentação de dados financeiros usando um fluxo de trabalho completo de IA
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Conhecimento básico de programação em Python/R
- Compreensão da terminologia financeira e estatísticas básicas
Público-Alvo
- Analistas financeiros
- Cientistas de dados
- Gestores de risco
Testemunhos de Clientes (3)
Deepthi estava muito atenta às minhas necessidades, sabia quando adicionar camadas de complexidade e quando se conter para seguir uma abordagem mais estruturada. Deepthi realmente trabalhou no meu ritmo e garantiu que eu pudesse usar as novas funções/ferramentas por conta própria, primeiro mostrando e depois me permitindo recrear os itens, o que ajudou muito a fixar o treinamento. Não poderia estar mais satisfeito com os resultados deste treinamento e com o nível de expertise de Deepthi!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Curso - IBM Cognos Analytics
Máquina Traduzida
ele estava bem preparado - e é muito simpático
Oliver - Post CH AG
Curso - Splunk Fundamentals
Máquina Traduzida
muitos exercícios práticos
Marcin - Narodowy Bank Polski
Curso - Splunk Data Administration
Máquina Traduzida
