Machine Learning para Finanças
Analise dados para identificar tendências financeiras relevantes.
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At a Glance
- Enrollment:
- Inscrições Abertas
- Length:
- 8 semanas
Upcoming Dates
Dezembro começar
Setembro começar
Students may register up to 7 days after the course start.
Domine o machine learning aplicado a finanças.
O curso de Machine Learning para Finanças da Universidade de Chicago, com duração de oito semanas, concentra-se na coleta, organização e utilização de dados para realizar análises financeiras avançadas por meio de algoritmos, técnicas e ferramentas estatísticas. Durante o curso, você terá a oportunidade de analisar estudos de caso e exemplos do mundo real, possibilitando a aplicação prática da teoria aprendida em modelos financeiros.
Designed For
Profissionais com foco em finanças de diversos setores que queiram aprimorar suas capacidades analíticas, tomar decisões mais informadas e obter uma vantagem competitiva baseada em dados em seus respectivos campos.
Objetivos de Aprendizagem
As organizações de hoje buscam otimizar processos, reduzir custos e impulsionar a lucratividade. Os dados tornaram-se um elemento-chave na produção de análises financeiras mais precisas, fornecendo aos líderes as informações necessárias para tomarem decisões estratégicas.
Após concluir o curso, você poderá:
- Aplicar conceitos básicos de probabilidade e estatística às finanças.
- Entender o que é análise exploratória de dados e como realizá-la com Python e Pandas.
- Desenvolver novas características e funções a partir de dados existentes.
- Compreender o funcionamento dos modelos de aprendizado de máquina não supervisionado e quando podem ser úteis.
- Obter um certificado da Universidade de Chicago e fazer parte da rede UChicago.
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Inscreva-se hoje e aprimore sua prática profissional com a nossa combinação exclusiva de rigor acadêmico e aplicação ao mundo real.
Inscreva-se jáPrograma de Estudos
Você aprenderá a:
- Trabalhar com regressão linear e aplicar suas métricas a um modelo.
- Tornar os modelos mais robustos adicionando divisão de treinamento/teste e validação cruzada.
- Fazer o backtest de um modelo e entender por que o backtesting é importante.
- Utilizar simulação para resolver problemas de alocação de carteira.
- Debater de forma aprofundada tópicos avançados em aprendizado de máquina aplicado à área financeira.
Metodologias e ferramentas:
Pandas
Python
Recursos do formato on-line
- Módulos de aprendizado interativo em ritmo próprio com uma variedade de atividades de aprendizado, tarefas e recursos envolventes.
- Sessões ao vivo que reúnem você, seus colegas e seu instrutor para aprender de forma colaborativa sobre o estado atual do campo, envolver-se com problemas do mundo real e explorar soluções autênticas.
- Suporte contínuo do seu assistente instrucional, que acompanhará você em sua jornada de aprendizagem, responderá às suas perguntas e fornecerá feedback sobre o seu trabalho.
Conteúdo semanal do curso
Na semana 1, nosso objetivo é estabelecer uma base sólida em estatística e Python. Abordaremos conceitos fundamentais de probabilidade e estatística, enquanto aprendemos os princípios básicos da linguagem de programação Python. Além disso, exploraremos o uso do pacote Pandas para manipulação de dados. Essa semana é essencial para construir os alicerces necessários para o restante do curso.
Na semana 2, focaremos em dois aspectos fundamentais: Análise Exploratória de Dados (AED) e regressão linear. Começaremos explorando a AED com o Pandas, seguido pela compreensão básica da regressão linear e suas métricas de avaliação. Essa semana é crucial para dominar técnicas básicas de análise e modelagem de dados.
Na semana 3, concentraremos nossos esforços em aprimorar a qualidade dos modelos de regressão linear. Abordaremos técnicas como divisão de treino-teste e validação cruzada para evitar overfitting, além de explorar engenharia de características e técnicas de regularização como Ridge e LASSO. Essa semana é crucial para desenvolver modelos mais robustos e precisos.
Nesta semana, aprenderemos a trabalhar com séries temporais em Python, diferenciando os modelos AR, MA e ARIMA. Abordaremos a aplicação desses modelos em exemplos práticos, como vendas de chocolate e consumo em um grupo de estudo, além de verificar a estacionariedade dos dados. Essa semana é uma introdução valiosa ao uso de séries temporais na análise de dados.
Na semana 5, exploraremos os modelos GARCH e ARCH para modelagem da volatilidade financeira. Abordaremos os fundamentos e usos desses modelos, além da implementação prática em Python. Também analisaremos dados do S&P 500 e utilizaremos técnicas de backtesting para avaliar a eficácia dos modelos. Esses conhecimentos são cruciais para prever a volatilidade nos mercados financeiros e tomar decisões informadas.
Na semana 6, abordaremos modelos de aprendizado de máquina supervisionados e não supervisionados, incluindo algoritmos de classificação como KNN e regressão logística, bem como técnicas de ensemble como bagging, random forests e boosting. Aprenderemos sobre métricas de avaliação de modelos e clustering com k-means. Essa semana é essencial para ampliar nosso conhecimento em aprendizado de máquina e aprimorar nossas habilidades na construção de modelos preditivos.
Na semana 7, abordaremos o conceito de risco financeiro e a seleção de carteiras. Exploraremos a construção de carteiras, a alocação entre ativos de risco e livres de risco, e cálculos relacionados ao retorno e variância. Também discutiremos covariância, correlação e usaremos simulação de Monte Carlo para resolver problemas de alocação de carteiras. Essa semana será essencial para nosso entendimento em gerenciamento de riscos e alocação de ativos financeiros.
Na semana 8, exploraremos conceitos avançados de análise financeira, incluindo redes neurais e big data. Abordaremos desde o entendimento básico de redes neurais até suas funções de ativação e os princípios do big data, incluindo o uso de tecnologias como Hadoop, MapReduce e Spark. Essa semana nos permitirá compreender como aplicar essas técnicas na análise financeira de forma mais eficaz.
Obtenha uma credencial em Machine Learning para Finanças
Após a conclusão bem-sucedida deste curso, os participantes receberão credenciais certificadas pela Universidade de Chicago, incluindo um crachá digital, para reconhecer suas conquistas.
Conheça sua Instrutora
Nossos instrutores altamente treinados são pensadores corajosos e líderes apaixonados que aproveitam anos de experiência no setor e conhecimento atualizado de terminologia, ferramentas e tendências para oferecer uma experiência de aprendizado incomparável. Através do seu discurso rigoroso, da colaboração interdisciplinar e das contribuições que moldam o campo, criam soluções práticas e inovações pioneiras que enriquecem o nosso mundo.
Lara Kattan, MPP
Data Science Educator e Curriculum Developer
Lara Kattan é uma profissional em ciência de dados, gestão de riscos e desenvolvimento curricular. Além de atuar como professora assistente adjunta na Booth School of Business da Universidade de Chicago, ela também cria currículos de ciência de dados para diversas plataformas educacionais...
Perspectivas Profissionais
Atualmente, as empresas dependem cada vez mais de análises financeiras baseadas em dados para obter insights mais profundos, permitindo-lhes conectar suas operações ao valor de longo prazo, modelar cenários em tempo real e alocar recursos de maneira eficiente. O aumento da demanda por funções financeiras avançadas e os avanços tecnológicos nos serviços baseados em nuvem têm impulsionado significativamente o crescimento do mercado de análise financeira.
Salário base médio anual de um analista financeiro nos Estados Unidos.
Valor esperado do mercado de análise financeira até 2030.
A taxa de crescimento anual composta (CAGR) projetada da indústria de análise financeira de 2022 a 2030.
Possibilidades de atuação para profissionais com habilidades em aprendizado de máquina para finanças
- Contador
- Gerente de ativos/saúde
- Proprietário de empresa
- Diretor financeiro (CFO)
- Banqueiro comercial
- Economista
- Gerente financeiro
- Consultor financeiro
- Analista financeiro
- Banqueiro de investimentos
Como Faço para Começar?
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Offered by The University of Chicago's Professional Education
Of Interest
Professional Certificate in Strategic Financial Management
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Necessary Skills to Work with Data
How technology is affecting businesses today.