21/10/2025 –, Impacta - Sala 204
Domine análise de dados financeiros com Python. Aprenda a usar pandas, NumPy e machine learning para simular cenários, prever tendências e tomar decisões estratégicas.
Você já se perguntou como os dados podem ajudar a tomar decisões mais inteligentes no mercado financeiro? Neste minicurso de Data Science Financeira: Python para Tomada de Decisões, vamos explorar como a programação pode ser uma aliada poderosa para quem quer entender melhor investimentos, riscos e oportunidades. De forma prática e acessível, vamos aprender a manipular dados, criar visualizações e aplicar técnicas simples de análise com Python. Não é preciso ser um expert: a ideia é desmistificar a ciência de dados e mostrar como ela pode ser aplicada no dia a dia de quem quer tomar decisões mais conscientes no mundo das finanças.
Para acompanhar a atividade, é necessário conhecimento básico de Python, incluindo estruturas como loops (for, while), condicionais (if/else), funções e manipulação de listas/dicionários, além de experiência mínima com pandas para operações simples em DataFrames (ex: ler CSV, filtrar dados). É essencial compreender conceitos financeiros intermediários, como retorno sobre investimento, volatilidade, tipos de ativos (ações, títulos) e noções de risco-retorno. Familiaridade com análise de dados introdutória (interpretar gráficos básicos e métricas como média,variância e desvio padrão) e ambiente Python configurado (pandas, NumPy, Matplotlib instalados) são obrigatórios.
O que as pessoas que participarem podem esperar aprender na sua atividade? –O participantes podem esperar um curso prático e direto, focado em resolver problemas reais do mercado financeiro com Python, usando dados atualizados (ex: ações, indicadores macroeconômicos) e ferramentas profissionais como pandas, statsmodels e scikit-learn. O conteúdo abordará desde análises básicas (cálculo de retorno/risco) até técnicas avançadas, como simulações de mercado para avaliação de cenários críticos e modelos preditivos para prever tendências de mercado. Serão entregues scripts reutilizáveis para automação de tarefas (ex: atualização de dashboards, validação de estratégias) e estudos de caso reais, como otimização de carteiras e impacto de crises em ativos. Não serão abordados tópicos introdutórios de Python ou teorias financeiras complexas (ex: fórmulas de derivativos), focando-se em aplicações imediatas. Ao final, os participantes terão habilidades para importar/limpar dados financeiros, construir modelos estatísticos testáveis, criar visualizações claras (com Plotly/Matplotlib) e comunicar insights de forma persuasiva.
Escolha uma ou mais áreas em que essa proposta se encaixa –Ciência e Análise de Dados, Machine Learning e Inteligência Artificial
Graduanda em Ciência da Computação, com enfâse em Python e trabalha com visão computacional e construção de pipelines de dados para aplicações em inteligência artificial.
