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Introdução ao Python para finanças
- BásicoNível de habilidade
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Desenvolva habilidades em Python para impulsionar sua carreira em finanças. Aprenda a trabalhar com listas, arrays e visualizações de dados.
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Aprenda modelagem financeira no Excel, incluindo fluxo de caixa, análise de cenários, valor temporal e orçamento de capital.
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Aprimore seus conhecimentos de Python para finanças, aprendendo a usar datetime, instruções if, DataFrames e muito mais.
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Aprenda a fazer análises financeiras ou aplicar seus conhecimentos usando visualizações de dados no Power BI.
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Saiba como preparar dados de solicitação de crédito, aplicar ML e regras de negócios para reduzir riscos e garantir a lucratividade.
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Learn essential data structures such as lists and data frames and apply that knowledge directly to financial examples.
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Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.
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Using Python and NumPy, learn the most fundamental financial concepts.
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Aprenda sobre gerenciamento de risco, valor em risco e mais, aplicados à crise financeira de 2008 usando Python.
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Aprenda a implementar estratégias de trading personalizadas no Python, testá-las e avaliar seu desempenho.
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Você vai usar técnicas de Gestão de Receita Líquida no Excel para uma empresa de bens de consumo de alta rotatividade.
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Neste curso, você vai aprender a importar e gerenciar dados financeiros em Python usando várias ferramentas e fontes.
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Aprenda habilidades matemáticas essenciais para finanças com exercícios práticos no Excel e exemplos reais.
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Aprenda a criar um painel gráfico com o Google Sheets para acompanhar o desempenho de títulos financeiros.
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Aprenda a calcular métricas de risco e desempenho e a montar um portfólio ótimo para o equilíbrio entre risco e retorno.
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Aprenda conceitos financeiros importantes, como investimento de capital, WACC e valor para o acionista.
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In this Power BI case study you’ll play the role of a junior trader, analyzing mortgage trading and enhancing your data modeling and financial analysis skills.
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Discover how to use the income statement and balance sheet in Power BI
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Aprenda como as datas funcionam no R e explore o mundo das instruções if, loops e funções usando exemplos financeiros.
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Aprenda modelagem básica de negócios, incluindo fluxos de caixa, investimentos, anuidades, amortização de empréstimos e muito mais usando o Google Sheets.
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Aplique seus conhecimentos em finanças e R para testar, analisar e otimizar portfólios financeiros.
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Aprenda sobre modelos GARCH, como implementá-los e calibrá-los com dados financeiros, desde ações até câmbio.
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Aprenda a analisar demonstrações financeiras com Python: calcule índices, avalie a saúde financeira e apresente análises.
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Aprenda sobre avaliação de empresas com aplicações reais e estudos de caso usando fluxos de caixa descontados (DCF).
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Use a análise financeira no KNIME com dados reais, melhorando suas habilidades de preparação de dados e fluxo de trabalho.
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Trabalhe com séries de retorno de fatores de risco, estude suas propriedades empíricas e estime o valor em risco (VaR).
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Aplique modelagem estatística em um cenário real para modelar risco de crédito com regressão logística e árvores de decisão.
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Especifique e ajuste modelos GARCH para prever a volatilidade e o valor em risco que mudam com o tempo.
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Aprenda a acessar dados financeiros de arquivos locais e também de fontes da internet.
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Aprenda a usar R para modelar, avaliar títulos de renda fixa e protegê-los contra variações nas taxas de juros.
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A ciência de dados é uma área de especialização focada em obter informações a partir de dados. Usando habilidades de programação, métodos científicos, algoritmos e muito mais, os cientistas de dados analisam os dados para obter informações úteis.
Você precisará aprender uma linguagem de programação como Python ou R e dominar os princípios de matemática e estatística. O conhecimento de métodos de análise de dados e ferramentas de ciência de dados também é essencial. Há muitas maneiras de aprender ciência de dados. Além dos meios formais de educação, como um obter um diploma ou fazer um curso universitário, existem muitos outros recursos para ajudar você a aprender no seu próprio ritmo. Além de cursos e tutoriais on-line, há livros, vídeos e muito mais.
Além de conhecimentos de matemática e estatística, os cientistas de dados precisam de habilidades de programação em linguagens como Python, R e SQL. A ciência de dados também exige a capacidade de trabalhar com grandes conjuntos de dados, conhecimento de visualização de dados, manipulação de dados e gerenciamento de banco de dados. Habilidades em machine learning e aprendizagem profunda também podem ser úteis.
Em nível profissional, quase todos os setores podem usar a ciência de dados em algum grau. As organizações de saúde usam a ciência de dados para detectar e curar doenças, enquanto as empresas financeiras a utilizam para detectar e evitar fraudes. Setores de todos os tipos usam a ciência de dados no marketing, como para criar sistemas de recomendação e analisar a rotatividade de clientes.
Sim, a ciência de dados está entre os setores que mais crescem nos EUA e no mundo. É também uma das carreiras mais bem pagas que existem. De acordo com dados da Payscale, os cientistas de dados experientes ganham em média US$ 97,609 e têm um índice de satisfação de quatro em cinco estrelas nos EUA.
Há alguns aspectos a serem considerados aqui. Em primeiro lugar, os cursos de ciência de dados podem ser competitivos, geralmente exigindo notas consistentemente altas. Da mesma forma, muitas das habilidades necessárias para a ciência de dados exigem muito estudo e paciência. Pode levar vários meses para dominar todos os fundamentos necessários, bem como muita experiência prática para garantir um cargo de nível inicial.
Sim, você precisará de alguma experiência em programação em linguagens como Python, R, SQL, Java e C/C++. No entanto, devido à sua sintaxe relativamente simples, o Python costuma ser a opção preferida de quem está iniciando.
Para uma pessoa sem experiência anterior em programação e/ou formação em matemática, geralmente leva de 7 a 12 meses de estudos intensivos para alcançar o nível de um cientista de dados iniciante. Mas é importante lembrar que aprender apenas a base teórica da ciência de dados pode não ser suficiente para se tornar um verdadeiro cientista de dados.
Depois de dominar os fundamentos da ciência de dados, você pode se especializar em diversas áreas, como machine learning, inteligência artificial, análise de Big Data, business intelligence e análise, mineração de dados e várias outras.
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