Com este Curso 100% online, você combinará o conhecimento financeiro tradicional com as ferramentas tecnológicas mais avançadas, como Machine Learning e Processamento de Linguagem Natural (NLP)”

A análise fundamentalista dos mercados financeiros está passando por uma transformação significativa graças à Inteligência Artificial. De fato, o uso de modelos de IA permitiu que os analistas analisassem grandes volumes de dados, inclusive informações não estruturadas, como redes sociais e análise de sentimentos, para obter insights mais profundos sobre o comportamento do mercado.

Foi assim que nasceu este Curso, no qual os profissionais poderão aplicar algoritmos preditivos para analisar dados históricos, identificar padrões e gerar modelos que ajudem a aprimorar a tomada de decisões de investimento com base em dados. Isso permitirá uma compreensão mais profunda do comportamento do mercado e do desempenho financeiro das empresas, facilitando a seleção de ativos e a criação de portfólios mais robustos e ajustados ao risco.

Além disso, ferramentas como o ChatGPT serão usadas para interpretar relatórios financeiros, extrair informações relevantes e melhorar a avaliação da saúde financeira das empresas. Ao processar grandes volumes de dados não estruturados, como os contidos em relatórios gerenciais ou análises de auditoria, os principais indicadores de desempenho serão identificados e possíveis mudanças nas tendências financeiras das organizações serão previstas.

Por fim, por meio de algoritmos específicos, os especialistas adquirirão habilidades para identificar padrões de comportamento anômalo que possam indicar atividades fraudulentas. Além disso, avaliarão os riscos associados a diferentes investimentos, aumentando a segurança e a precisão na tomada de decisões.

Esses recursos serão essenciais para garantir a transparência e a confiança nos mercados financeiros.

Dessa forma, a TECH criou um programa abrangente e totalmente online, que exigirá apenas um dispositivo eletrônico com conexão à Internet para acessar os recursos educacionais. Isso evitará inconvenientes como a mudança para um espaço físico ou o cumprimento de um cronograma fixo. Além disso, ele será baseado na revolucionária metodologia Relearning, focada na repetição de conceitos essenciais para garantir a assimilação ideal do conteúdo.

Você desenvolverá habilidades para prever o desempenho financeiro das organizações, aprimorar a avaliação de riscos e detectar fraudes, por meio dos melhores materiais didáticos, na vanguarda da tecnologia e da educação”

Este Curso de Análise Fundamental de Mercados Financeiros com Inteligência Artificial  conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de estudos de caso apresentados por especialistas em Inteligência Artificial aplicada à Bolsa de Valores e aos Mercados Financeiros.
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e extremamente úteis fornecem informações práticas sobre as disciplinas indispensáveis para o exercício da profissão
• Contém exercícios práticos em que o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem
• Destaque especial para as metodologias inovadoras
• Aulas teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual
• A disponibilidade de acesso ao conteúdo de qualquer dispositivo fixo ou portátil com conexão à Internet

Você aprofundará seus conhecimentos sobre metodologias para identificar anomalias e padrões suspeitos em transações financeiras, garantindo maior segurança e precisão na tomada de decisões. O que está esperando para se matricular?"

A equipe de professores deste programa inclui profissionais desta área, cuja experiência é somada a esta capacitação, além de reconhecidos especialistas de conceituadas sociedades científicas e universidades de prestígio.

O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais.

A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do Curso acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos.

Você se concentrará na aplicação de técnicas avançadas de Machine Learning e Deep Learning para modelar e prever o desempenho financeiro das empresas, graças a uma extensa biblioteca de recursos multimídia inovadores"

Você aprimorará a avaliação da saúde financeira das empresas, identificando rapidamente os principais indicadores que podem afetar o desempenho dos negócios. Com todas as garantias de qualidade da TECH!"

O conteúdo abrangerá desde os fundamentos da análise fundamental, como a interpretação de demonstrações financeiras e avaliação de empresas, até a aplicação de técnicas avançadas de Machine Learning e Deep Learning para prever o desempenho financeiro. Assim, os algoritmos serão usados para modelar dados históricos, aplicando técnicas de processamento de linguagem natural (NLP) para extrair informações importantes de relatórios financeiros e detectar fraudes ou riscos potenciais em transações por meio de sistemas automatizados. Além disso, a implementação de estudos de caso e projetos que integram essas tecnologias será incluída, facilitando um entendimento aprofundado e aplicado.

O conteúdo deste Curso  foi desenvolvido para oferecer a você uma formação abrangente na interseção de finanças e Inteligência Artificial”

Módulo 1. Análise fundamental dos mercados financeiros com IA

1.1. Modelagem preditiva de desempenho financeiro com o Scikit-Learn

1.1.1. Regressão linear e logística para previsão financeira com o Scikit-Learn
1.1.2. Uso de redes neurais com o TensorFlow para prever receitas e lucros
1.1.3. Validação de modelos preditivos com cross-validation usando o Scikit-Learn

1.2. Avaliação de empresas com Deep Learning

1.2.1. Automatizando o modelo de fluxo de caixa descontado (DCF) com o TensorFlow
1.2.2. Modelos avançados de avaliação usando o PyTorch
1.2.3. Integração e análise de modelos de avaliação múltipla com o Pandas

1.3. Análise de demonstrações financeiras com PNL via ChatGPT

1.3.1. Extração de informações importantes de relatórios anuais com o ChatGPT
1.3.2. Análise de sentimento de relatórios de analistas e notícias financeiras com o ChatGPT
1.3.3. Implementação de modelos de NLP com o Chat GPT para interpretação de textos financeiros

1.4. Análise de risco e crédito com Machine Learning

1.4.1. Modelos de scoring de crédito usando SVM e árvores de decisão no Scikit-Learn
1.4.2. Análise de risco de crédito de empresas e títulos com o TensorFlow
1.4.3. Visualizando dados de risco com o Tableau

1.5. Análise de crédito com o Scikit-Learn

1.5.1. Implementação de modelo de Scoring de créditos
1.5.2. Análise de risco de crédito com o RandomForest no Scikit-Learn
1.5.3. Visualização avançada de pontuações de crédito com o Tableau

1.6. Avaliação de sustentabilidade ESG com técnicas de Data Mining

1.6.1. Métodos de mineração de dados ESG
1.6.2. Modelagem de impacto de ESG com técnicas de regressão
1.6.3. Aplicações da análise ESG nas decisões de investimento

1.7. Benchmarking setorial com Inteligência Artificial usando o TensorFlow e o Power BI

1.7.1. Benchmarking de empresas que usam AI
1.7.2. Modelagem preditiva do desempenho setorial com o TensorFlow
1.7.3. Implementação de dashboards setoriais com o Power BI

1.8. Gerenciamento de portfólio com otimização de IA

1.8.1. Otimização de portfólio
1.8.2. Uso de técnicas de Machine Learning para otimização de portfólio com o Scikit-Optimize
1.8.3. Implementação e avaliação da eficácia dos algoritmos no gerenciamento de portfólio

1.9. Detecção de fraudes financeiras com IA usando TensorFlow e Keras

1.9.1. Conceitos básicos e técnicas de detecção de fraudes com IA
1.9.2. Criação de modelos de detecção com redes neurais no TensorFlow
1.9.3. Implementação prática de sistemas de detecção de fraude para transações financeiras

1.10. Análise e modelagem em fusões e aquisições com IA

1.10.1. Uso de modelos preditivos de IA para avaliar fusões e aquisições
1.10.2. Simulação de cenários pós-fusão usando Machine Learning
1.10.3. Avaliação do impacto financeiro de fusões e aquisições com modelos inteligentes

Você obterá uma vantagem competitiva em um ambiente financeiro cada vez mais orientado para a tecnologia e a automação, enfrentando desafios complexos e melhorando seu desempenho no setor financeiro global.