Sobre o curso
O curso de Machine Learning para Finanças da Universidade de Chicago, com duração de oito semanas, foca no uso de dados para análises financeiras avançadas com algoritmos e ferramentas estatísticas. Você aplicará a teoria em modelos financeiros por meio de estudos de caso e exemplos reais.
Você aprenderá a:
- Aplicar conceitos básicos de estatística e probabilidade às finanças.
- Compreender o que é análise exploratória de dados e como realizá-la com Python e Pandas.
- Criar novas funcionalidades a partir de dados existentes.
- Entender como funcionam os modelos de machine learning não supervisionados e quando são úteis.
- Usar simulação para resolver problemas de risco e alocação de portfólio e responder a questões financeiras.
Os participantes que concluírem o programa com sucesso receberão credenciais de conclusão emitidas pela Universidade de Chicago, incluindo um emblema digital, e passarão a fazer parte da rede UChicago.
Perspectiva de carreira
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.
43
bilhõesValor esperado do mercado de análise financeira até 2030.
Fonte: Global Market Insights
- Contador
- Gerente de ativos/patrimônio
- CFO
- Banqueiro comercial
- Economista
- Gerente financeiro
- Consultor financeiro
- Analista financeiro
- Agente de investimento
Conheça seu instrutor
Os seguintes instrutores conduzem este curso regularmente. Para saber quem será seu instrutor, entre em contato com um assessor acadêmico.
Sourav Ghosh, MSc
Low-Latency Algorithmic Trading Expert and Vice President, Treasury at XP Inc.
Sourav Ghosh trabalhou em empresas de negociação algorítmica de alta frequência por mais de uma década. Além de fintech, suas áreas de interesse abrangem teoria das probabilidades e processos estocásticos, aprendizado estatístico, inferência e processamento de linguagem natural.
Lara Kattan, MPP
Data Science Educator and Curriculum Writer
Lara Kattan é educadora de Data Science e desenvolvedora de planos educacionais para instituições como a Universidade de Chicago e startups de aprendizagem de ciência de dados. Antes de iniciar sua carreira atual, ela foi consultora de riscos na McKinsey & Co. A instrutora tem um mestrado em políticas públicas com foco em econometria pela Universidade de Chicago e Bacharelado em economia e ciências políticas pela Universidade de Northwestern. Kattan dedica sua vida a aprendizagem e atualmente está cursando um mestrado em ciência da computação e outro em matemática na Universidade DePaul.
Do you have questions?
Nossos cursos de aprendizagem online são criados para apoiar seu objetivo específico de desenvolvimento pessoal. Os cursos combinam a aprendizagem online com sessões interativas ao vivo, a fim de reforçar suas competências e otimizar o seu tempo. Combinamos a teoria acadêmica e o conhecimento empresarial com a aplicação prática e real. Por meio das sessões online, você terá a oportunidade de interagir com os instrutores da Universidade de Chicago e os seus parceiros.
Conheça a opinião de nossos alunos
"Este curso é valioso para adquirir mais conhecimento sobre conteúdo de ML para finanças. Ele aprimorou minha compreensão dos princípios de aplicação e aumentou minha confiança em minha capacidade de tomar decisões relacionadas a problemas que podem ser resolvidos aplicando os conceitos abordados."
"This course helped me refresh concepts, learn about new use cases, and bolster my capabilities as a leader in a company where we create AI solutions."
