Iniciação ao Machine Learning para Financeiros - IFB

T. +351. 217916200Bolsa FormadoresSite APB

Localização

IFB Lisboa

Informação importante

Folheto Informativo
QR Code

Data

08 Out 2019 - 31 Out 2019

Horário

17:30 - 20:00

Metodologias

Presencial

Iniciação ao Machine Learning para Financeiros

A inteligência artificial tem transformado os serviços financeiros e promovido uma aproximação entre o Machine Learning e a área financeira. Este curso aborda de forma prática esta realidade, procurando dotar os participantes de conhecimentos e ferramentas que lhes permitam entender melhor o papel que o Machine Learning pode desempenhar na capacitação das instituições financeiras.

 

O Machine Learning (aprendizagem automática de computadores) chegou recentemente ao sector financeiro e tem vindo a ganhar um peso cada vez mais significativo.

A natureza quantitativa do domínio financeiro aliada ao facto de, historicamente, as empresas do sector financeiro trabalharem com bases de dados enormes (registos de clientes, de transações, de transferências, etc.) fazem com que o Machine Learning funcione e consiga acrescentar valor particularmente nestas organizações.

Têm surgido novas empresas na indústria (Fintechs) que têm vindo a desafiar a posição dominante dos bancos, conseguindo prestar um serviço com características diferentes. As instituições e colaboradores que não se prepararem para esta nova realidade serão ultrapassados.

Neste Curso será utilizada uma abordagem prática, em que o principal objetivo será dar a conhecer um conjunto de ferramentas que permitam aos participantes realizar o seu primeiro modelo de Machine Learning.

Os participantes são convidados a trazer o seu computador pessoal para acompanharem as sessões e experimentarem as ferramentas. Não é necessário ter conhecimentos de linguagem de programação, pois um dos módulos do programa será uma introdução à linguagem de programação Python.

 

OBJETIVOS

  • Desmistificar o que é o Machine Learning e identificar as técnicas e algoritmos utilizados;
  • Conhecer aplicações de Machine Learning nas instituições financeiras;
  • Utilizar ferramentas necessárias à construção de modelos de Machine Learning, nomeadamente, linguagem de programação Python e o software RapidMiner;
  • Desenvolver um modelo simples de Machine Learning ligado ao sector financeiro.

 

DESTINATÁRIOS: Profissionais de todas as áreas que queiram conhecer os benefícios que o Machine Learning pode trazer para as suas organizações e que pretendam iniciar o desenvolvimento deste tipo de modelos.

 

PROGRAMA

Módulo 1: Mindset de Machine Learning

  • Desmistificar os conceitos de Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning
  • Identificar que situações podem, ou não devem, ser resolvidas através de Machine Learning
  • Etapas no desenvolvimento de um modelo de Machine Learning
  • Casos de uso de Machine Learning no Sector Financeiro

Módulo 2: Algoritmos utilizados (abordagem pouco matemática)

  • Logistic Regression
  • Nearest Neighbors
  • Support Vector Machines
  • Decision Trees
  • Random Forests
  • Introdução às Redes Neuronais

Módulo 3: Introdução às ferramentas

  • Anaconda Navigator (onde tudo acontece)
  • Linguagem de programação Python (inclui livraria pandas e sklearn)
  • Rapid Miner (preparar um modelo sem programação informática)

Módulo 4: O meu primeiro modelo de Machine Learning

  • Execução de todos os passos necessários ao desenvolvimento de um modelo simples de Machine Learning ligado à área financeira.

 

FORMADOR: Pedro Feliciano

É Investment Advisor e Membro do Comité de Investimento de uma Sociedade Gestora de Patrimónios Portuguesa.

Enquanto especialista em gestão de carteiras de investimento e mercados financeiros, gere uma carteira de ativos de clientes individuais e institucionais.

Iniciou a sua carreira como Analista Financeiro e Consultor Fiscal numa multinacional de consultoria.

Mestre em Gestão pelo INDEG/ISCTE Business School.

CFA (Chartered Financial Analyst) e membro da CFA Society Portugal.

Pós-Graduado em Data Science for Finance pela Nova Information Management School.

 

Duração: 20 horas

Calendarização:
8, 10, 15,17, 22, 24, 29, 31 de outubro

Tags: