Sobre o curso

Apresenta ao discente os conceitos para compreensão da definição e da dinâmica de geração e acompanhamento de indicadores gerais e Key Performance Indicators (KPIs) nos processos de negócios. Concepção, planejamento e desenvolvimento de projetos voltados a construção de sistemas de suporte ao processo de tomada de decisão. Planejamento, condução e compilação de entrevistas de levantamento de necessidades do cliente quanto a problemas na gestão corporativa. Aplicação, avaliação, seleção e uso de plataformas voltadas para a área de Business Intelligence e Analytics. Aplicação de modelos analíticos avançados para o processamento de dados e identificação de padrões relevantes para a gestão de negócios.

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Objetivo do Curso

Aprender fundamentos teóricos e práticos relacionados às modernas abordagens de gestão de negócios para atendimento à crescente demanda de empresas e instituições financeiras por ferramentas capazes de fazer face à crescente complexidade dos instrumentos financeiros. Extrair, organizar e combinar dados, estruturados ou não, numéricos ou textuais, para a modelagem estatística do problema ou da oportunidade de negócio. Compreender os principais modelos de gestão e os aspectos relacionados à implementação e monitoramento de estratégias corporativas através da aplicação de métodos quantitativos orientados a produtos e serviços do mercado financeiro.
Disseminar para o público em geral, independentemente de sua área de formação, o conhecimento para o suporte à tomada de decisão, com auxílio de modelos estatísticos selecionados que expliquem um problema ou uma oportunidade de negócio e as incertezas associadas. Utilizar técnicas de design na formulação de problemas ou oportunidades de negócio e criação de possíveis soluções para interação junto aos stakeholders.

Conteúdo do Curso

  • Introdução à Finantial Analytics
  • Ciência de dados financeiros
  • Tecnologias de Analytics e finanças
  • Finantial Analytics em gestão e processos de negócios
  • Big Data para Finanças
  • Machine Learning em Finanças 
  • Métodos de Deep Learning em Finanças
  • Teoria do Portfólio. Precificação de Ativos e Títulos de Renda Fixa
  • Otimização de portfólios. Derivativos financeiros
  • Capital Asset Pricing Model e Modelos Fatoriais
  • Blockchain, gestão de criptoativos e Fintechs
  • Gerenciamento de riscos