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Programa do Curso

Introdução ao Machine Learning nas Finanças

  • Visão geral da IA e ML na indústria financeira
  • Tipos de Machine Learning (aprendizado supervisionado, não supervisionado e aprendizado por reforço)
  • Estudos de caso em detecção de fraude, análise de crédito e modelagem de riscos

Fundamentos de Python e Manipulação de Dados

  • Uso do Python para manipulação e análise de dados
  • Exploração de conjuntos de dados financeiros com Pandas e NumPy
  • Visualização de dados usando Matplotlib e Seaborn

Aprendizado Supervisionado para Previsão Financeira

  • Regressão linear e logística
  • Árvores de decisão e florestas aleatórias
  • Avaliação do desempenho de modelos (precisão, exatidão, recall, AUC)

Aprendizado Não Supervisionado e Detecção de Anomalias

  • Técnicas de agrupamento (K-means, DBSCAN)
  • Análise de Componentes Principais (PCA)
  • Detecção de outliers para prevenção de fraudes

Análise de Crédito e Modelagem de Riscos

  • Construção de modelos de análise de crédito usando regressão logística e algoritmos baseados em árvores
  • Tratamento de conjuntos de dados desbalanceados em aplicações de risco
  • Interpretabilidade dos modelos e justiça na tomada de decisão financeira

Detecção de Fraudes com Machine Learning

  • Tipos comuns de fraude financeira
  • Uso de algoritmos de classificação para detecção de anomalias
  • Pontuação em tempo real e estratégias de implementação

Implementação de Modelos e Ética na IA Financeira

  • Implantação de modelos com Python, Flask ou plataformas em nuvem
  • Considerações éticas e conformidade regulatória (ex.: LGPD, explicabilidade)
  • Monitoramento e re-treino de modelos em ambientes de produção

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão de estatísticas básicas e conceitos financeiros
  • Experiência com Excel ou outras ferramentas de análise de dados
  • Conhecimentos básicos de programação (preferencialmente em Python)

Público-alvo

  • Analistas financeiros
  • Atuarialistas
  • Oficiais de Risco
 21 Horas

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (5)

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