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 Duração 21 horas

Programa do Curso

Introdução ao Machine Learning nas Finanças

  • Visão geral da IA e ML na indústria financeira
  • Tipos de machine learning (supervisionado, não supervisionado, aprendizagem por reforço)
  • Estudos de caso em deteção de fraude, scoring de crédito e modelação de risco

Fundamentos de Python e Manipulação de Dados

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

Aprendizagem Supervisionada para Previsão Financeira

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

Aprendizagem Não Supervisionada e Deteção de Anomalias

  • Técnicas de agrupamento (K-means, DBSCAN)
  • Análise de Componentes Principais (PCA)
  • Deteção de valores atípicos para prevenção de fraude

Scoring de Crédito e Modelação de Risco

  • Construção de modelos de scoring de crédito utilizando regressão logística e algoritmos baseados em árvores
  • Tratamento de conjuntos de dados desequilibrados em aplicações de risco
  • Interpretabilidade dos modelos e equidade na tomada de decisão financeira

Deteção de Fraude com Machine Learning

  • Tipos comuns de fraude financeira
  • Utilização de algoritmos de classificação para deteção de anomalias
  • Estratégias de scoring em tempo real e implantação

Implantação de Modelos e Ética na IA Financeira

  • Implantação de modelos com Python, Flask ou plataformas em cloud
  • Considerações éticas e conformidade regulamentar (ex.: RGPD, explicabilidade)
  • Monitorização e retreino de modelos em ambientes de produção

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

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

Público-Alvo

  • Analistas financeiros
  • Atuaris
  • Oficiais de risco

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