Com este Programa avançado 100% online, você adquirirá habilidades avançadas no gerenciamento de Big Data, sendo capaz de processar e analisar grandes volumes de informações em tempo real” 

¿Por qué estudiar na TECH?

A TECH es una mayor escuela de negocios 100% online del mundo. Trata-se de una Escuela de Negócios de élite, un modelo com os mais altos padrões acadêmicos. Un centro internacional de alto desarrollo y capacitación intensiva de habilidades de gestión.   

A TECH es una universidad a la vanguardia de la tecnología, que coloca todos sus recursos a disposición de cada uno para ayudar a alcanzar el éxito empresarial"

Na TECH Universidade Tecnologica

Innovación

Una universidad ofrece un modelo de aprendizaje en línea que combina la tecnología educativa más reciente con el máximo rigor académico. Un método único, com o más alto reconocimiento internacional, que proporcionará ao aluno os elementos-chave para se desenvolver en un mundo que está en constante mudanza, onde a innovação debe ser una aposta principal de todos los empresários.

“Caso de éxito Microsoft Europa” para incorporar aos cursos un innovador sistema de multivídeo interactivo.

Máxima exigencia

El criterio de admisión de TECH no es económico. No es necesario hacer una gran inversión para estudiar en esta universidad. Sin embargo, para concluir los cursos de la TECH, los límites de inteligencia y capacidad de todos serán testados. El padrón académico de esta institución es muito alto...  

95% dos alunos da TECH finalizam seus estudos com sucesso.

Redes

Los cursos da TECH son realizados por profesionales de todo el mundo, permitiendo que los alunos puedan crear una gran red de contactos que será útil para su futuro. 

+100.000 gerentes capacitados cada año, +200 nacionalidades diferentes.

Empoderamiento

O aluno crecerá al lado de las mejores empresas y dos profesionales más prestigiosos e influyentes. A TECH diseña paquetes estratégicos y una valiosa red de contactos con los principales agentes económicos de los 7 continentes. 

+500 Acuerdos de colaboración con mejores empresas.

talento

Nuestro programa es una propuesta única para revelar su talento en el mundo de los negocios. Una oportunidad para demostrar sus inquietudes y su visión de negocios. 

A TECH contribui para que os alunos possam muestren su talento al mundo ao finalizarem o programa de estudios. 

Contexto multicultural

Ao estudar na TECH, o aluno irá disfrutar de una experiencia única. Estudiará en un contexto multicultural. En un curso con visión global, a través de qué podrá aprender sobre una forma de trabajar en diferentes partes del mundo, reuniendo como información más atuais que mejor se adaptan a su idea de negocio. 

A TECH cuenta con alunos de más de 200 nacionalidades.  

Aprenda con los mejores

Em sala de aula, un equipo de profesores de TECH explica qué os levou ao sucesso em sus empresas, trabajando a partir de un contexto real, animado y dinámico. Profesores que se involucran al máximo para ofrecer una capacitación de calidad, permitiendo que o aluno crezca profesionalmente y que se destaque en el mundo de los negocios. 

Profesores de 20 nacionalidades diferentes.

A TECH prima pela excelência e, para esto, cuenta con una serie de características que a tornam uma universidade única: 

Analizar

A TECH explora el lado crítico de cada uno, su capacidad de preguntar como coisas, su capacidad de resolución de problemas y sus habilidades interpesoais.

Excelencia académica

A TECH coloca à disposição do aluno a melhor metodologia de aprendizagem online. A universidade combina o método Relearning (a metodologia de aprendizagem de pós-graduação mais bem avaliada internacionalmente) com o Estudo de Caso. La tradición y la vanguardia son un equilibrio difícil, y no hay un contexto de itinerario académico más exigente. 

Economía de escala

A TECH es la principal universidad en línea del mundo. Conta con una cartera de más de 10.000 cursos de posgrado. E na nova economia, volumen + tecnología = precio disruptivo . Assim, garantizamos aos todos una alternativa de capacitação não tão cara como de otras universidades.   

Na TECH você terá acesso aos estudos de casos mais rigorosos e atualizados do mundo académico” 

O curso abrangerá tópicos fundamentais, como gerenciamento de Big Data, processamento de dados em tempo real e a aplicação de algoritmos de IA para otimizar estratégias de trading. Serão examinadas as metodologias de análise preditiva e Machine Learning, bem como a visualização de dados para facilitar a tomada de decisões. Além disso, serão abordadas questões éticas e regulatórias relacionadas ao uso de IA em finanças, garantindo que os empreendedores entendam a importância de cumprir as regulamentações e implementar práticas responsáveis.  

O conteúdo do Programa avançado foi projetado para fornecer a você um conhecimento profundo e prático das ferramentas e técnicas usadas em Inteligência Artificial na análise de dados financeiros” 

Plano de estudos

O uso da Inteligência Artificial no processamento de dados e o trading revolucionou o setor financeiro, melhorando a eficiência e a precisão das decisões de investimento. Ferramentas de IA, como o aprendizado de máquina, estão sendo empregadas para analisar grandes volumes de dados em tempo real, permitindo que os traders identifiquem padrões e tendências de mercado que seriam difíceis de detectar manualmente. 

Assim nasceu este Programa avançado, que oferecerá uma capacitação abrangente focado no domínio das tecnologias de Big Data, permitindo que os empreendedores gerenciem e processem dados financeiros em grande escala e em tempo real. Essa abordagem se concentrará na eficiência e na velocidade da análise de dados, priorizando a segurança e a privacidade.  

Nesse sentido, os profissionais adquirirão habilidades práticas em implementação de ferramentas e técnicas que facilitam a análise de grandes volumes de dados. 

Os aspectos éticos e regulatórios da Inteligência Artificial no campo financeiro também serão analisados. Dessa forma, os especialistas poderão promover práticas responsáveis e cumprir as normas vigentes, garantindo que o uso da IA seja feito de forma ética e transparente.  

Dessa forma, a TECH desenvolveu um programa universitário em formato 100% online, permitindo que os graduados acessem os materiais didáticos de qualquer dispositivo eletrônico com conexão à Internet. Isso eliminará a necessidade de se mudar para um local físico e aderir a cronogramas fixos. Além disso, será usada a revolucionária metodologia Relearning, com foco na repetição de ideias-chave para garantir uma compreensão profunda do conteúdo. 

Este Programa avançado se desenvolve durante 6 meses e é dividido em 3 módulos:

Módulo 1. Processamento de dados financeiros em grande escala
Módulo 1. Estratégias de Trading Algorítmico
Módulo 1. Aspectos éticos e regulatórios da Inteligência Artificial em finanças 

Onde, quando e como é ensinado?

A TECH oferece a possibilidade de desenvolver esse Programa avançado de Processamento de Dados e Trading com Inteligência Artificial totalmente online. Durante os 6 meses de capacitação você poderá acessar todo o conteúdo deste programa a qualquer momento, o que lhe permite gestionar o seu tempo de estudo 

Módulo 1. Processamento de dados financeiros em grande escala

1.1. Big Data no contexto financeiro

1.1.1. Principais recursos do Big Data em finanças
1.1.2. Importância dos 5 Vs (Volume, Velocidade, Variedade, Veracidade, Valor) nos dados financeiros
1.1.3. Casos de uso de Big Data em análise de riscos e conformidade

1.2. Tecnologias de armazenamento e gerenciamento de Big Data financeiro

1.2.1. Sistemas de banco de dados NoSQL para armazenamento financeiro
1.2.2. Uso de Data Warehouses e Data Lakes no setor financeiro
1.2.3. Comparação de soluções on-premise e com base na nuvem

1.3. Ferramentas de processamento em tempo real para dados financeiros

1.3.1. Introdução a ferramentas como o Apache Kafka e o Apache Storm
1.3.2. Aplicativos de processamento em tempo real para detecção de fraudes
1.3.3. Benefícios do processamento em tempo real em trading algorítmico

1.4. Integração e limpeza de dados em finanças

1.4.1. Métodos e ferramentas para a integração de dados de várias fontes
1.4.2. Técnicas de limpeza de dados para garantir a qualidade e a precisão
1.4.3. Desafios na padronização de dados financeiros

1.5. Técnicas de mineração de dados aplicadas aos mercados financeiros

1.5.1. Algoritmos de classificação e previsão em dados de mercado
1.5.2. Análise de sentimento de mídia social para prever movimentos de mercado
1.5.3. Mineração de dados para identificar padrões de trading e comportamento do investidor

1.6. Visualização avançada de dados para análise financeira

1.6.1. Ferramentas de visualização e software para dados financeiros
1.6.2. Projeto de dashboards interativo monitoramento do mercado
1.6.3. O papel da visualização na comunicação da análise de risco

1.7. Uso do Hadoop e de ecossistemas relacionados em finanças

1.7.1. Principais componentes do ecossistema do Hadoop e sua aplicação em finanças
1.7.2. Casos de uso do Hadoop para análise de transações de alto volume
1.7.3. Benefícios e desafios da integração do Hadoop às infraestruturas financeiras existentes

1.8. Aplicativos Spark em análise financeira

1.8.1. Spark para análise de dados em tempo real e batch
1.8.2. Criação de modelos preditivos usando o Spark MLlib
1.8.3. Integração do Spark com outras ferramentas de Big Data em finanças

1.9. Segurança e privacidade de dados no setor financeiro

1.9.1. Regras e regulamentos de proteção de dados (GDPR, CCPA)
1.9.2. Estratégias de criptografia e gerenciamento de acesso para dados confidenciais
1.9.3. Impacto das violações de dados nas instituições financeiras

1.10. O impacto da computação em nuvem na análise financeira em larga escala

1.10.1. Vantagens da nuvem para escalabilidade e eficiência na análise financeira
1.10.2. Comparação de provedores de nuvem e seus serviços específicos de finanças
1.10.3. Estudos de caso sobre migração para a nuvem em grandes instituições financeiras

Módulo 2. Estratégias de Trading Algorítmico

2.1. Fundamentos do trading algorítmico

2.1.1. Estratégias de Trading Algorítmico
2.1.2. Principais tecnologias e plataformas para o desenvolvimento de trading
2.1.3. Vantagens e desafios do trading automatizado em comparação com o  trading manual

2.2. Projeto de sistemas de trading automatizado

2.2.1. Estrutura e componentes de um sistema de trading automatizado
2.2.2. Programação de algoritmos: da ideia à implementação
2.2.3. Considerações sobre latência e hardware em trading

2.3. Backtesting e avaliação de estratégias de trading

2.3.1. Metodologias para o backtesting eficaz de estratégias algorítmicas
2.3.2. A importância dos dados históricos de qualidade no backtesting
2.3.3. Indicadores-chave de desempenho para avaliar estratégias de trading

2.4. Otimização de estratégias com Machine Learning

2.4.1. Aplicação de técnicas de aprendizado supervisionado no aprimoramento de estratégias
2.4.2. Uso de otimização por enxame de partículas e algoritmos genéticos
2.4.3. Desafios do ajuste excessivo na otimização de estratégias de trading

2.5. Trading de alta frequência (HFT)

2.5.1. Princípios e tecnologias por trás do HFT
2.5.2. Impacto da HFT na liquidez e volatilidade do mercado
2.5.3. Estratégias comuns de HFT e sua eficácia

2.6. Algoritmos de execução de ordens

2.6.1. Tipos de algoritmos de execução e sua aplicação prática
2.6.2. Algoritmos para minimizar o impacto no mercado
2.6.3. Uso de simulações para melhorar a execução de ordens

2.7. Estratégias de arbitragem nos mercados financeiros

2.7.1. Arbitragem estatística e precificação de fusões nos mercados
2.7.2. Arbitragem de índices e ETFs
2.7.3. Desafios técnicos e jurídicos para a arbitragem no trading moderno

2.8. Gestão de riscos em trading algorítmico

2.8.1. Medidas de risco para trading algorítmico
2.8.2. Integração dos limites de risco e stop-loss em algoritmos
2.8.3. Riscos específicos do trading algorítmicos e como mitigá-los

2.9. Aspectos regulatórios e de conformidade em negociações algorítmicas

2.9.1. Regulamentações globais que afetam o trading algorítmico
2.9.2. Conformidade regulatória e relatórios em um ambiente automatizado
2.9.3. Implicações éticas do trading automatizado

2.10. Futuro do trading algorítmico e tendências emergentes

2.10.1. O impacto da Inteligência Artificial no desenvolvimento futuro do trading algorítmico
2.10.2. Novas tecnologias Blockchain e sua aplicação em trading algorítmico
2.10.3. Tendências na adaptabilidade e personalização de algoritmos de trading

Módulo 3. Aspectos éticos e regulatórios da Inteligência Artificial em finanças 

3.1. Ética em Inteligência Artificial aplicada a finanças

3.1.1. Princípios éticos fundamentais para o desenvolvimento e o uso de IA em finanças
3.1.2. Estudos de caso sobre dilemas éticos em aplicativos de IA financeira
3.1.3. Desenvolvimento de códigos de conduta ética para profissionais de tecnologia financeira

3.2. Regulamentações globais que afetam o uso de IA nos mercados financeiros

3.2.1. Visão geral das principais regulamentações financeiras internacionais sobre IA
3.2.2. Comparação de políticas regulatórias de IA entre jurisdições
3.2.3. Implicações da regulamentação de IA para a inovação financeira

3.3. Transparência e explicabilidade dos modelos de IA em finanças

3.3.1. Importância da transparência nos algoritmos de IA para a confiança do usuário
3.3.2. Técnicas e ferramentas para melhorar a explicabilidade dos modelos de IA
3.3.3. Desafios da implementação de modelos interpretáveis em ambientes financeiros complexos

3.4. Gerenciamento de riscos e conformidade ética no uso de IA

3.4.1. Estratégias de mitigação de riscos associadas à implantação de IA em finanças
3.4.2. Conformidade ética no desenvolvimento e na aplicação de tecnologias de IA
3.4.3. Supervisão e auditorias éticas de sistemas de IA em operações financeiras

3.5. Impacto social e econômico da IA nos mercados financeiros

3.5.1. Efeitos da IA na estabilidade e na eficiência dos mercados financeiros
3.5.2. IA e seu impacto no emprego e nas habilidades profissionais em finanças
3.5.3. Benefícios sociais e riscos da automação financeira em larga escala

3.6. Privacidade e proteção de dados em aplicativos de IA financeira

3.6.1. Regulamentações de privacidade de dados aplicáveis às tecnologias de IA em finanças
3.6.2. Técnicas de proteção de dados pessoais em sistemas financeiros baseados em IA
3.6.3. Desafios no gerenciamento de dados confidenciais em modelos preditivos e analíticos

3.7. Viés algorítmico e imparcialidade em modelos financeiros de IA

3.7.1. Identificação e atenuação de vieses em algoritmos de IA financeira
3.7.2. Estratégias para garantir a equidade em modelos automáticos de tomada de decisão
3.7.3. O impacto do viés algorítmico na inclusão financeira e na equidade

3.8. Desafios da supervisão regulatória em IA financeira

3.8.1. Dificuldades no monitoramento e controle de tecnologias avançadas de IA
3.8.2. Papel das autoridades financeiras na supervisão contínua da IA
3.8.3. Necessidade de adaptação regulatória em face do avanço da tecnologia de IA

3.9. Estratégias para o desenvolvimento responsável de tecnologias de IA em finanças

3.9.1. Práticas recomendadas para o desenvolvimento sustentável e responsável da IA no setor financeiro
3.9.2. Iniciativas e frameworks para a avaliação ética de projetos de IA em finanças
3.9.3. Colaboração entre reguladores e empresas para promover práticas responsáveis

3.10. Futuro da regulamentação de IA no setor financeiro

3.10.1. Tendências emergentes e desafios futuros na regulamentação da IA em finanças
3.10.2. Preparação de estruturas jurídicas para inovações disruptivas em tecnologia financeira
3.10.3. Diálogo e cooperação internacional para uma regulamentação eficaz e unificada da IA em finanças

Aproveite a oportunidade para conhecer os últimos avanços nesta área e aplicá-los em sua prática diária”