Data Science: Análise de Dados Financeiros

Curso de Curta Duração

O mercado financeiro, assim como outras áreas da economia global, tem se tornado cada vez mais dependente da análise de dados. A complexidade e volumetria de dados torna necessário que o profissional que atua na área conheça linguagens de programação de forma a extrair, manipular e analisar dados em larga escala. Nesse sentido, o curso proposto tem como objetivo capacitar este profissional para que possa analisar dados financeiros utilizando a linguagem Python.

Neste curso serão abordados conceitos básicos e intermediários da linguagem Python para analisar dados financeiros tais como preços e retornos de ações, taxas de câmbio e taxas de juros. O objetivo é que o profissional que já tenha algum conhecimento em finanças, alavanque seu conhecimento utilizando técnicas de extração dos dados via APIs (ex: Yahoo Finance) e pacotes Python (Quandl, pandas, numpy, etc) e manipulação de dados, além de análise estatística descritiva e modelagem em um nível básico. As aulas trarão diversos conceitos de finanças e séries temporais, recomendações de leitura, discussões em grupo e atividades hands-on.

  • Compreender e aplicar os principais comandos utilizados na linguagem Python
  • Extrair dados de APIs de finanças utilizando Python para visualizar, interpretar e gerar insights
  • Compreender conceitos e aplicar análises de estatística descritiva em dados financeiros
  • Interpretar e contextualizar os fatos estilizados em finanças e calcular medidas de risco e retorno
  • Identificar princípios elementares de séries temporais e aplicar técnicas simples para tomada de decisões, como oportunidades de compra/venda e exposição à riscos

Profissionais que tenham interesse em conhecer uma linguagem de programação para analisar dados financeiros e gerar insights.

Formação Superior; Conhecimentos básicos de estatística descritiva e de mercado financeiro.

Forma de pagamento** Valor para matrícula antecipada – EB* Valor com desconto para Alumni  Valor integral do curso 
À vista (boleto ou cartão) R$ 2.811,38 R$2.342,81 R$3.123,75
Em até 10 parcelas (cartão de crédito) R$ 281,13 R$ 234,28 R$ 312,37

*EB (10% de desconto) para matrículas realizadas até 15 dias antes do início das aulas, aplicado sobre o valor integral do curso.

**Verifique a quantidade de parcelas disponíveis para pagamento com cartão de crédito. Concedido 5% de desconto para pagamento à vista (desconto não cumulativo com EB e Alumni).

 

O processo seletivo do Insper é simples e objetivo. Conheça as etapas para ingressar no curso:

Documentação

Baixar aqui:

  • Plano de Pagamento
  • Plano de Pagamento EB (este plano é válido somente para matrícula realizada até 25 dias antes do início das aulas)
  • Carta de Responsabilidade Financeira (caso o pagamento seja feito pela sua organização)

Ler e assinar os documentos acima

  • Anexar aqui
    • os documentos acima assinados
    • RG e CPF ou CNH

A apresentação incompleta dos documentos impede a realização da matrícula. Se tiver alguma pendência ou inconsistência na documentação, entraremos em contato pelo telefone ou e-mail para orientar sobre o reenvio dos documentos.

Confira as políticas de descontos dos cursos de Curta Duração

Matrículas Antecipadas (Early Bird): 10% de desconto sobre o valor total do curso, concedido para matrículas realizadas até 25 dias antes do início das aulas. Além do desconto no pagamento, a antecipação da matrícula permite a disponibilização de materiais, leitura prévia ou aplicação de testes (conforme a necessidade de cada curso), uma melhor organização da aula por parte do professor e da escola, para recepcionar os novos alunos com excelência.

Conteúdo Programático

1. Introdução ao Python e comandos básicos

Mais

Instalação do Python e Jupyter Notebook; variáveis e tipos de dados (strings, tuplas, dicionários, booleanos, números); principais comandos e operações: indexações, operadores lógicos, operadores de comparação, declarações condicionais, iterações e funções no Python.

2. Extração, manipulação e visualização de dados financeiros utilizando pacotes Python

Mais

Instalação e importação de pacotes de finanças no Python; entendimento das funções e documentação; principais gráficos de análise de dados financeiros; utilização do pandas e pandas datareader para manipular dados; principais pacotes de visualização de dados (matplotlib, seaborn, plotly)

3. Análise estatística descritiva

Mais

Correlação linear de Pearson e medidas de dependência; histogramas e boxplots; breve conteúdo sobre probabilidade: funções de densidade e de probabilidade acumulada; amostra e estimador; testes de hipóteses.

4. Fatos estilizados em finanças

Mais

Conceitos de finanças: preços, retornos e log-retornos; fatos estilizados dos log-retornos; Volatilidade; Medida de retorno ajustado pelo risco (Sharpe Ratio); verificando na prática os fatos utilizando recursos do Python.

5. Análise de séries temporais

Mais

Conceitos de séries temporais; autocorrelação serial, noções de modelagem ARIMA e previsão; análise de regressão simples usando o Python; Risco de Mercado (CAPM)

6. Trend-Following

Mais

Definição de time-series momentum; Diferentes medidas e sinais de tendência; Aplicando modelos de tendência no Python; e conceitos de backtest em estratégias de momentum.

Projeto aplicado

Os alunos serão alocados em grupos e irão escolher um conjunto de dados reais de interesse, com o objetivo de extrair, manipular e aplicar as técnicas de estatística descritiva e de análise de séries temporais para ser apresentado aos demais, demonstrando seus códigos e tecendo conclusões.

Corpo Docente


Sujeito a alterações de acordo com a disponibilidade dos professores

Para mais informações acesse o protocolo de retorno.

Seg

9

Ago

Noturno

Carga horária: 16 horas*

Início das aulas: 9 de agosto de 2021

Fim das aulas: 1 de setembro de 2021

Segundas e Quartas-Feiras, das 19h00 às 21h00

Vagas limitadas.

Sujeito a alteração sem prévio aviso, em função do número de vagas. Vagas limitadas.

Investimento: a partir de R$ 2.811,38**
(em até 10x no cartão de crédito)
** Valor para matrícula antecipada
Consulte outras condições na aba Investimento

*Carga horária

Aulas síncronas: 16 horas

Atividades assíncronas: É estimada dedicação de 6 horas para o projeto aplicado e atividades assíncronas (por exemplo, leituras, vídeos e estudos de casos).