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  •  Finanças quantitativas e Os números, os métodos e a decisão nos Serviços Financeiros

    Nos serviços financeiros, onde a tomada de decisões é uma parte essencial do dia a dia, a utilização de abordagens quantitativas é cada vez mais comum. As finanças quantitativas combinam a teoria financeira com métodos matemáticos e estatísticos avançados, permitindo uma análise mais precisa e fundamentada das oportunidades e riscos envolvidos.
  • Finanças quantitativas e Modelagem Estatística para o mercado de Commodities

    Finanças quantitativas e modelagem estatística desempenham um papel crucial no mercado de commodities, fornecendo insights valiosos e estratégias eficazes para os profissionais do setor. Através da aplicação de técnicas quantitativas e modelos estatísticos avançados, é possível analisar os padrões de preços, gerenciar riscos e tomar decisões informadas no mercado altamente volátil das commodities.
  • Finanças quantitativas e Testes de hipótese no mercado financeiro: teoria e prática

    As finanças quantitativas desempenham um papel fundamental no mercado financeiro, fornecendo ferramentas e técnicas para a tomada de decisões informadas e estratégicas. Um aspecto importante desse campo é a aplicação de testes de hipótese, que permitem aos profissionais do mercado financeiro avaliar a validade das suposições e tomar decisões com base em evidências estatísticas.
  • O papel da estatística na pesquisa acadêmica: seu caminho para a maestria

    No âmbito da pesquisa acadêmica, a importância da estatística é inegável. Ela forma a espinha dorsal do processo de pesquisa, traduzindo dados brutos em conclusões convincentes, perspicazes e defensáveis. No entanto, dominar estatística pode parecer um desafio assustador, dado a complexidade do campo e a falta de recursos educacionais acessíveis e abrangentes. Aqui é onde o nosso curso entra, oferecendo um caminho para a maestria nesta disciplina essencial.
  • R e Python, como e por que aprender essas linguagens em Ciência de dados?

    A linguagem R e Python, são as principais linguagens de programação utilizadas em análise e ciência de dados. Linguagem R: Por ter sido criada por dois Estatísticos de renome internacional, a mesma é referência quando o assunto é Estatística, ferramenta gráfica de alto nível e é multiplataforma (Pode ser executada em diferentes sistemas operacionais como: Windows, Mac OS e Linux e tem uma comunidade gigantesca e ativa de colaboradores no mundo todo. Bibliotecas de destaque: Tidyverse, Ggplot2 e Shiny. Linguagem Python: Criada por um matemático e programador de renome internacional, a mesma é referência quando o assunto é Integração entre linguagens distintas e programação de forma ampla, é multiplataforma (Pode ser executada em diferentes sistemas operacionais como: Windows, Mac OS e Linux e tem uma comunidade gigantesca e ativa de colaboradores no mundo todo, vem se destacando em Ciência de dados nos últimos anos. Bibliotecas de destaque: Pandas, Numpy e Scikit-learn.
  • Formação Complementar em Data Science – CDS – CECD

    Na formação complementar em Data Science, você vai desenvolver: Aprender modelagem dimensional dos dados, trabalhar com SQL, Python e R para criar modelos matemáticos e de machine learning de classificação, predição e prescrição, utilizando Geoestatística, Pesquisa operacional, Séries temporais, , otimização, bioinformática e Marketing Analytics, aprendendo na prática com os melhores softwares e linguagens de programação da atualidade: R, Python, SQL, Excel e PBI:
  • Primeiros passos com a linguagem R : Como utilizar o R como calculadora

    Você já parou para pensar na infinidade de cálculos simples que realizamos diariamente? No artigo "R e Python, como e por que aprender essas linguagens em Ciência de dados?" foi apresentado como  instalar e o porquê de aprender o software R e hoje vamos partir para a prática de forma bem simples para você dar os primeiros passos. Podemos usar o R como calculadora digitando em seu console as operações básicas de matemática.
  • Redes Neurais Artificiais – Fundamentos Básicos

    A inteligência artificial está bastante presente em nosso cotidiano, e com certeza pode nos ajudar com a criação de ambientes de ensino e aprendizagem personalizados, permitindo que plataformas interativas e tutores inteligentes possam guiar os estudantes em sua jornada de desenvolvimento. Assim, o uso da inteligência artificial como ferramenta de aplicação de estratégias de aprendizado pode ter um relevante papel na nova educação e na escola de modo mais amplo. De modo geral, esses sistemas são produzidos por programação e disponibilizam conteúdos que passam antes por uma curadoria. Ao interagir com a plataforma, os estudantes têm acesso a esses conteúdos e podem interagir na própria plataforma. Neste artigo, vamos introduzir os conceitos iniciais de Redes Neurais Artificiais que é uma subárea da Inteligência Artificial.
  • Descubra o Universo das Finanças Quantitativas: Uma Semana Imperdível de Conhecimento e Networking!

    Você já ouviu falar sobre Finanças Quantitativas? Se não, prepare-se para mergulhar em um mundo de análises, números e tomada de decisões estratégicas. E se você já está familiarizado com esse campo, então sabe o quanto é fascinante explorar o potencial dos dados para impulsionar o mercado financeiro.
  • Descubra o Universo das Finanças Quantitativas: Uma Semana Imperdível para Profissionais do Mercado Financeiro!

    Você já conhece os conceitos de Finanças Quantitativas e trabalha na área? Então prepare-se para uma semana incrível de aprofundamento, networking e troca de conhecimentos especializados. A Comunidade de Estatística e Ciências de Dados do Prof. Thiago Marques, em parceria com a Casa da Pesquisa Operacional e com o apoio do canal EstaTiDados, tem o prazer de anunciar um evento exclusivo voltado para profissionais como você, que já estão familiarizados com os princípios e aplicações das Finanças Quantitativas.