POR QUE PYTHON FOR FINANCE?

Desenvolvemos esse curso com know-how de profissionais de mercado financeiro junto aos nossos especialistas em Python. Focado no mercado de trabalho e com exercícios práticos de finanças, ensinaremos conceitos como séries temporais e análises de regressão. Os conhecimentos abordados ao longo do curso já são um pré-requisito para grandes bancos em Wall Street. Também abordamos temas de análise de dados e inteligência artificial, além do estudo de APIs como Bloomberg.

O QUE APRENDEREI NESTE CURSO?

casePng.png

Fundamentos de Data science

Aprenda o know-how de analisar, visualizar e modelar dados de maneira otimizada através de técnicas de ciência de dados e machine learning.

casePng.png

Portfolio Management

Aprenda técnicas de gerenciamento de portfólio usadas, balanceando o risco e a performance de um investimento.

casePng.png

Predição de valores

Aprenda os principais modelos autoregressivos para predição de valores de uma série temporal.

NÍVEL


Intermediário

DURAÇÃO


1 mês

FORMATO


Presencial ou Remoto

INVESTIMENTO


8R$162,50

SAIBA MAIS

fotoContProg.png

CONTEÚDO
PROGRAMÁTICO

Pandas

Trabalhe com Pandas para implementar operações matemáticas e estruturar dados com pandas.Series e pandas.DataFrame.

Visualização com Matplotlib

Produção de gráficos e pranchas de gráficos para prospecção de insights e storytelling com dados.

Estatística

Noções básicas de coleta de dados (amostra e população), medidas de tendência central, dispersão e assimetria. Testes de normalidade e correlação. Visualização estatística com Seaborn.

Classificação

Aplique os principais modelos de aprendizado supervisionado, tais como K-Nearest Neighbors e Regressão Logística para realizar e testar classificações.

Séries temporais

Introduzir os elementos básicos para a análise de séries temporais, tais como trend, seasonality, autocorrelação e janelas deslizantes.

Gerenciamento de Portfólios

Aprenda a calcular retornos, volatilidade, Drawdowns, Capital Asset Pricing Model e Value at Risk.

Regressão e autoregressão

Crie modelos de regressão linear em uma ou mais variáveis e modelos de autoregressão para forecasting de séries temporais, tais como AR, AM, ARMA e ARIMA.

ARCH e GARCH

Aprenda os modelos ARCH e GARCH para forecasting de séries temporais através da volatilidade.
"Para mim a Let's Code é impecável"
ASSISTA AGORA!

DIFERENCIAIS

NPS.svg

Índice de Satisfação (NPS)

Net Promoter Score é muito valorizado dentro da Let's Code como um ótimo indicador de satisfação de nossos clientes. Ao longo dos nossos quatro anos e mais de 4 mil alunos, temos um NPS -muito positivo- de 72, resultado de alunos extremamente satisfeitos com nosso serviço. As principais menções estão relacionadas à qualidade dos nossos coders e conteúdos. Queremos cada vez mais tornar a sua jornada conosco única!
Coders.svg

Nossos Coders

Professores com alta qualificação a disposição para auxiliar você presencialmente ou através dos plantões, acompanhando sua evolução ao longo do curso e proporcionando todo o suporte necessário.
Infraestrutura.svg

Infraestrutura Let's Code

O ambiente físico da Let's Code é descontraído, dinâmico e tech. Focamos em uma metodologia de ensino moderna, mesas divididas em squads e com alta interatividade. Nosso espaço é um exemplo da nossa principal cultura, uma escola de aluno para alunos. Buscamos modernizar e evoluir a educação!
Class.svg

Class, nossa plataforma de ensino

Plataforma de ensino digital para maximizar sua experiência ao longo do curso. Nossa metodologia hands-on proporciona imersão de conteúdo com diversos projetos num ambiente desenvolvido pelos nossos coders. Oferecemos um fórum e chat, nos quais você pode encontrar perguntas e respostas com votação no formato do Stack Overflow. A plataforma também contém atividades e exercícios para treino e fixação do conteúdo.

FAQ

1.
Como funciona o modelo remoto?
O aluno pode escolher em realizar as aulas presencialmente ou assistir remotamente de maneira síncrona ("ao vivo").
2.
Nunca programei antes, eu consigo acompanhar o curso?
Esse curso tem um pré-requisito de Python para acompanhar o conteúdo. De qualquer forma, você pode iniciar na lógica de programação com a gente e depois continuar com o curso de interesse.
3.
Existe algum acompanhamento online?
Sim! Temos nossa plataforma, Class, para auxiliar sua jornada ao longo do curso. Você encontrará além do material de aula, exercícios para praticar, um chat de comunicação com nossos coders, um fórum de perguntas e respostas e muito mais! Aproveite também nossa comunidade para fazer networking.
4.
Qual é a carga horária deste curso?
O curso tem uma carga horária de 24 horas distribuídas ao longo de 1 mês.
5.
Quais são as formas de pagamento?
Você pode pagar no cartão de crédito, débito ou transferência bancária. As condições de pagamento e descontos variam de acordo com a forma de pagamento. Entre em contato se precisar de maiores informações.
6.
Como é formato de aula ao longo da semana?
As aulas acontecem 2x na semana (segundas e quartas ou terças e quintas) das 19h às 22h. O aluno pode escolher qual dia da semana melhor encaixa em sua agenda.
7.
Eu preciso trazer meu computador para a sala de aula?
Sim. Todos os nossos cursos exigem que você traga o seu próprio computador. Mas não se preocupe, a maior parte dos laptops dão conta do recado.
8.
Tem estacionamento no local?
Sim. Contamos com estacionamento no local para facilitar a entrada do aluno. Além disso, a escola fica a apenas 3 min do metrô Faria Lima.
9.
Qual é o tamanho das salas de aula?
Trabalhamos com salas de aulas pequenas, máximo de 25 alunos/turma para garantir um ensino prático e customizado por sala.

TRILHA PYTHON & DADOS

Quero me tornar um dev

Data Science

Quero aprender a programar

Python

Data Science & I.A

Python For Finance

Banco De Dados

Online Python Basics

Python Teens

TRILHA WEB FULL STACK

Quero me tornar um dev

Web Full Stack

Quero aprender a programar

Web Front-End & React

Java

Online Web & React