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Programa do Curso
Introdução à IA no sector financeiro
- Panorâmica das aplicações de IA no sector financeiro (deteção de fraudes, negociação algorítmica, avaliação de riscos)
- Introdução aos princípios de análise de dados e tipos de dados financeiros
- Considerações éticas e conformidade regulamentar na aplicação da IA
- Criação de um ambiente Python/R para análise de dados financeiros
Recolha e pré-processamento de dados
- Fontes de dados no sector financeiro (dados de acções, índices de mercado, dados de clientes)
- Técnicas de limpeza, normalização e transformação de dados
- Engenharia de caraterísticas para uma melhor análise de dados
- Pré-processamento de um conjunto de dados financeiros para análise
Machine Learning Algoritmos para dados financeiros
- Algoritmos de aprendizagem supervisionada (regressão linear, árvores de decisão, floresta aleatória)
- Aprendizagem não supervisionada para deteção de anomalias (k-means clustering, DBSCAN)
- Análise de casos de estudo: Modelos de pontuação de crédito e gestão do risco
- Construção de um modelo supervisionado para previsão de preços de acções
Técnicas avançadas de IA e otimização de modelos
- Modelos de aprendizagem profunda para dados financeiros (LSTM para previsão de séries temporais)
- Introdução à aprendizagem por reforço para a tomada de decisões em estratégias de negociação
- Afinação de hiperparâmetros e validação de modelos
- Implementação de LSTM para dados financeiros de séries temporais
Visualização, interpretação e relatórios
- Melhores práticas de visualização de dados usando bibliotecas (Matplotlib, Seaborn, Tableau)
- Interpretar os resultados do modelo para obter informações comerciais
- Criação de relatórios abrangentes para as partes interessadas
- Analisar e apresentar dados financeiros usando um fluxo de trabalho completo de IA
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Conhecimentos básicos de programação Python/R
- Compreensão da terminologia financeira e das estatísticas básicas
Público-alvo
- Analistas financeiros
- Cientistas de dados
- Gestores de risco
28 Horas
Declaração de Clientes (4)
A Deepthi estava super sintonizada com as minhas necessidades, sabia quando adicionar camadas de complexidade e quando se conter e adotar uma abordagem mais estruturada. A Deepthi trabalhou verdadeiramente ao meu ritmo e assegurou que eu fosse capaz de utilizar as novas funções/ferramentas, mostrando primeiro e depois deixando-me recriar os itens, o que ajudou realmente a incorporar a formação. Não podia estar mais satisfeito com os resultados desta formação e com o nível de especialização da Deepthi!
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