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Domine Programação, Dados e Finanças com a Assinatura TCD
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Entre agora para a Assinatura TCD e tenha acesso a cursos de alto nível sobre Python, SQL, Data Science e Mercado Financeiro — tudo em um único plano acessível.
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Mais de 20 cursos práticos com foco total em dados, tecnologia e finanças
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Com a Assinatura TCD, você tem acesso imediato aos cursos autorais agora organizados em unidades independentes. São mais de 20 treinamentos práticos, com projetos reais, cases de mercado, e conteúdos atualizados que cobrem desde o básico de Python até estratégias quantitativas, dashboards e Machine Learning aplicado.
Aprenda no seu ritmo. Construa seu portfólio. Alcance o próximo nível da sua carreira.
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O que você será capaz de fazer
Conhecimento que vai além da teoria. Veja o que você realmente vai colocar em prática com a Assinatura TCD:
Programar do zero em Python
Aprenda a escrever scripts, manipular dados e automatizar tarefas com a linguagem mais usada em Data Science.
Dominar análise com SQL e BigQuery
Faça queries eficientes em bancos de dados reais, usando filtros, joins, funções analíticas e mais.
Analisar ativos e indicadores econômicos
Use dados do mercado para tomar decisões baseadas em fundamentos, indicadores e estatísticas.
Criar dashboards com impacto visual
Aprenda a transformar dados em apresentações com ferramentas como Streamlit, Plotly e PowerBI.
Aplicar Machine Learning no mundo real
Construa modelos de regressão e classificação com dados reais e interprete os resultados.
Construir um portfólio técnico completo
Você sai com cases prontos para mostrar no GitHub, LinkedIn ou entrevistas técnicas.
Para quem é a Assinatura TCD
Se você se identifica com uma dessas situações, essa plataforma foi feita para você.
Iniciantes que querem começar com projetos reais
Aprenda programação, dados e finanças com aulas diretas e exemplos aplicados.
Profissionais que querem evoluir na carreira
Aprofunde suas habilidades técnicas e aumente sua relevância no mercado de dados e finanças.
Quem está em transição de carreira
Acelere sua mudança de área com um plano de estudos realista, com foco em portfólio e prática.
Investidores que querem aplicar dados em suas decisões
Use Python, SQL e dashboards para tomar decisões embasadas, com estratégias quantitativas e dados reais.
Quem busca um caminho acessível e completo
Você aprende o que precisa, com suporte e uma comunidade engajada, por um valor acessível.
Milhares de alunos já transformaram suas carreiras com nossos cursos
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Conheça algumas histórias reais de quem saiu do zero em programação, mudou de área ou conquistou vagas em empresas do mercado financeiro, tech e dados após estudar com a TCD.
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Confira os cursos que você terá acesso
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Python
Python
Python
Fundamentos da Programação em Python
Fundamentos da Programação em Python
Fundamentos da Programação em Python
Ambientação no Python
Principais plataformas para se programar em Python
Comandos básicos
Variáveis e Objetos
Operações aritméticas e lógicas
Estruturas de dados:listas, dicionários, tuplas e conjuntos
Declarações condicionais
Estruturas de repetição
Outros operadores fundamentais
Funções e métodos
Bibliotecas
Ambientação no Python
Principais plataformas para se programar em Python
Comandos básicos
Variáveis e Objetos
Operações aritméticas e lógicas
Estruturas de dados:listas, dicionários, tuplas e conjuntos
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Outros operadores fundamentais
Funções e métodos
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Comandos básicos
Variáveis e Objetos
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Declarações condicionais
Estruturas de repetição
Outros operadores fundamentais
Funções e métodos
Bibliotecas
Manipulação de Dados com Python
Manipulação de Dados com Python
Manipulação de Dados com Python
Obtenção de dados através de diferentes fontes
Dataframes e manipulações fundamentais
Como fazer filtros em tabelas
Utilizando índice datetime
Renomeando e reordenando colunas
Lidando com missings
Operações fundamentais:wide to long (melt), sort, duplicate, drop, etc.
Distribuição de dados em grupos
Consolidação de dados:merge, concat, binning, crosstab, pivot table e grouby
Conceitos fundamentais em finanças quantitativas
Obtenção de dados através de diferentes fontes
Dataframes e manipulações fundamentais
Como fazer filtros em tabelas
Utilizando índice datetime
Renomeando e reordenando colunas
Lidando com missings
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Distribuição de dados em grupos
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Como fazer filtros em tabelas
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Distribuição de dados em grupos
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Conceitos fundamentais em finanças quantitativas
Conceitos em Finanças e Macroeconomia
Conceitos em Finanças e Macroeconomia
Conceitos em Finanças e Macroeconomia
Apresentação
Indicadores Macroeconômicos
Renda variável no mercado financeiro
Introdução a Nasdaq Datalink
Importando bibliotecas
Comandos básicos Nasdaq Datalink
SELIC
Indicadores de inflação
PIB
Funções e métodos
Índices de confiança
Dólar
Análise:Correlação entre os indicadores macroeconômicos
Análise:Indicadores macroeconômicos e ativos
Apresentação
Indicadores Macroeconômicos
Renda variável no mercado financeiro
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Importando bibliotecas
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Análise:Correlação entre os indicadores macroeconômicos
Análise:Indicadores macroeconômicos e ativos
Apresentação
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Renda variável no mercado financeiro
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Funções e métodos
Índices de confiança
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Análise:Indicadores macroeconômicos e ativos
Estatística para Mercado Financeiro
Estatística para Mercado Financeiro
Estatística para Mercado Financeiro
Abertura
Por que usar estatística?
Distribuição Normal e Suas Propriedades
Estudos de Caso com Dados de Mercado Financeiro
Médias Móveis
Outras Distribuições & Sweetviz
Transformação Logarítmica
Normalização
Outras Transformações
Introdução à Estatística Inferencial
Teste T de Student
ANOVA
Teste T Pareado
ANOVA de medidas repetidas
Correlação
Regressão Linear
Abertura
Por que usar estatística?
Distribuição Normal e Suas Propriedades
Estudos de Caso com Dados de Mercado Financeiro
Médias Móveis
Outras Distribuições & Sweetviz
Transformação Logarítmica
Normalização
Outras Transformações
Introdução à Estatística Inferencial
Teste T de Student
ANOVA
Teste T Pareado
ANOVA de medidas repetidas
Correlação
Regressão Linear
Abertura
Por que usar estatística?
Distribuição Normal e Suas Propriedades
Estudos de Caso com Dados de Mercado Financeiro
Médias Móveis
Outras Distribuições & Sweetviz
Transformação Logarítmica
Normalização
Outras Transformações
Introdução à Estatística Inferencial
Teste T de Student
ANOVA
Teste T Pareado
ANOVA de medidas repetidas
Correlação
Regressão Linear
Cálculo para Mercado Financeiro
Cálculo para Mercado Financeiro
Cálculo para Mercado Financeiro
Apresentação
Referências Bibliográficas
Teoria de Markowitz
Retorno de um ativo
Retorno de múltiplos ativos
Variância de um ativo
Variância de múltiplos ativos
Comparando a variância para diferentes cardinalidades
Risco e retorno
Obtendo retorno da carteira
Aplicações em Python
Aplicações em Python - Risco
Fronteira Eficiente com Vendas a Descoberto
Conceito de Dominância
Apresentação
Referências Bibliográficas
Teoria de Markowitz
Retorno de um ativo
Retorno de múltiplos ativos
Variância de um ativo
Variância de múltiplos ativos
Comparando a variância para diferentes cardinalidades
Risco e retorno
Obtendo retorno da carteira
Aplicações em Python
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Fronteira Eficiente com Vendas a Descoberto
Conceito de Dominância
Apresentação
Referências Bibliográficas
Teoria de Markowitz
Retorno de um ativo
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Comparando a variância para diferentes cardinalidades
Risco e retorno
Obtendo retorno da carteira
Aplicações em Python
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Fronteira Eficiente com Vendas a Descoberto
Conceito de Dominância
Análise Técnica com Python
Análise Técnica com Python
Análise Técnica com Python
Introdução a Análise Técnica
Teoria de Dow - Introdução à Teoria de Dow
Teoria de Dow
Teoria de Dow - Princípio 06 - A tendência é valida até ser revertida
Noções básicas dos dados OHLC
Indicadores e tempos gráficos - Introdução e obtenção dos dados
Tipos e Tempos Gráficos - Gráficos de Linha
Tipos e Tempos Gráficos - Gráfico de Candlestick
Tipos e Tempos Gráficos - Gráfico de Barras
Indice de força relativa (IFR)
Rate of Change
Percentage Price Oscilator
Médias Móveis Simples
Médias Móveis Exponenciais
Commodity Chanel Index
On Balance Volume (OBV)
VWAP
Aula avançada de Médias Móveis - Teoria
Aula avançada de Médias Móveis - Prática
Detector de Topos e Fundos - Introdução teórica
Detector de Topos e Fundos - Indicador ZigZag
Suportes e Resistências - Introdução teórica
Suportes e Resistências - Método Fractal
Introdução a Análise Técnica
Teoria de Dow - Introdução à Teoria de Dow
Teoria de Dow
Teoria de Dow - Princípio 06 - A tendência é valida até ser revertida
Noções básicas dos dados OHLC
Indicadores e tempos gráficos - Introdução e obtenção dos dados
Tipos e Tempos Gráficos - Gráficos de Linha
Tipos e Tempos Gráficos - Gráfico de Candlestick
Tipos e Tempos Gráficos - Gráfico de Barras
Indice de força relativa (IFR)
Rate of Change
Percentage Price Oscilator
Médias Móveis Simples
Médias Móveis Exponenciais
Commodity Chanel Index
On Balance Volume (OBV)
VWAP
Aula avançada de Médias Móveis - Teoria
Aula avançada de Médias Móveis - Prática
Detector de Topos e Fundos - Introdução teórica
Detector de Topos e Fundos - Indicador ZigZag
Suportes e Resistências - Introdução teórica
Suportes e Resistências - Método Fractal
Introdução a Análise Técnica
Teoria de Dow - Introdução à Teoria de Dow
Teoria de Dow
Teoria de Dow - Princípio 06 - A tendência é valida até ser revertida
Noções básicas dos dados OHLC
Indicadores e tempos gráficos - Introdução e obtenção dos dados
Tipos e Tempos Gráficos - Gráficos de Linha
Tipos e Tempos Gráficos - Gráfico de Candlestick
Tipos e Tempos Gráficos - Gráfico de Barras
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Rate of Change
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Médias Móveis Simples
Médias Móveis Exponenciais
Commodity Chanel Index
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Aula avançada de Médias Móveis - Teoria
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Detector de Topos e Fundos - Introdução teórica
Detector de Topos e Fundos - Indicador ZigZag
Suportes e Resistências - Introdução teórica
Suportes e Resistências - Método Fractal
Análise Fundamentalista com Python
Análise Fundamentalista com Python
Análise Fundamentalista com Python
Introdução
Contextualização
Informações disponíveis na CVM
Tipos de demonstrativos
Indicadores fundamentalistas que vamos calcular
Primeiros passos com os dados da CVM
Criando loop para extração dos dados cadastrais
Transformação para dataframe
Filtrando empresas de um setor específico
Filtro por CNPJ
Pesquisando demonstrativos na CVM
Obtendo zip com demonstrativos
Abrindo arquivos dentro do zip
Transformando lista em dataframe
Verificação inicial dos períodos presentes na tabela
Criando estrutura de extração
Início do loop de demonstrativos
Teste com armazenamento em lista de listas
Início da construção da exportação em Excel
Finalização e teste do algoritmo
Como fazer adaptações no código
Generalizando códigos da CVM
Transformando DRE para análise
Transformando BPA e BPP para análise
Margem Bruta
Margem Líquida
Dívida Bruta/PL
Indicadores de Liquidez - Caixa
Indicadores de Liquidez - Liquidez Corrente
Lucro Operacional EBIT
ROE
EBIT/Ativo
Equity e preço - preparação de dados
Market Cap (Valor de Mercado)
Valor da Firma (Enterprise Value)
Preço/Valor Patrimonial
Introdução aos Proventos
Benefícios de uma carteira de dividendos
Manipulação dos dados de dividendos
Ajustes no formato da data
Consolidação dos dados por mês e ano
Gráficos para análise de dividendos
Cálculo do Dividend Yield Estático
Cálculo do Dividend Yield Dinâmico
Introdução aos fundos imobiliários
Captura de dados de FIIs
Introdução
Contextualização
Informações disponíveis na CVM
Tipos de demonstrativos
Indicadores fundamentalistas que vamos calcular
Primeiros passos com os dados da CVM
Criando loop para extração dos dados cadastrais
Transformação para dataframe
Filtrando empresas de um setor específico
Filtro por CNPJ
Pesquisando demonstrativos na CVM
Obtendo zip com demonstrativos
Abrindo arquivos dentro do zip
Transformando lista em dataframe
Verificação inicial dos períodos presentes na tabela
Criando estrutura de extração
Início do loop de demonstrativos
Teste com armazenamento em lista de listas
Início da construção da exportação em Excel
Finalização e teste do algoritmo
Como fazer adaptações no código
Generalizando códigos da CVM
Transformando DRE para análise
Transformando BPA e BPP para análise
Margem Bruta
Margem Líquida
Dívida Bruta/PL
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Lucro Operacional EBIT
ROE
EBIT/Ativo
Equity e preço - preparação de dados
Market Cap (Valor de Mercado)
Valor da Firma (Enterprise Value)
Preço/Valor Patrimonial
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Ajustes no formato da data
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Cálculo do Dividend Yield Estático
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Criando loop para extração dos dados cadastrais
Transformação para dataframe
Filtrando empresas de um setor específico
Filtro por CNPJ
Pesquisando demonstrativos na CVM
Obtendo zip com demonstrativos
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Transformando lista em dataframe
Verificação inicial dos períodos presentes na tabela
Criando estrutura de extração
Início do loop de demonstrativos
Teste com armazenamento em lista de listas
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Finalização e teste do algoritmo
Como fazer adaptações no código
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Transformando BPA e BPP para análise
Margem Bruta
Margem Líquida
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Market Cap (Valor de Mercado)
Valor da Firma (Enterprise Value)
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Benefícios de uma carteira de dividendos
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Ajustes no formato da data
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Cálculo do Dividend Yield Estático
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Análise Quantitativa com Python
Análise Quantitativa com Python
Análise Quantitativa com Python
Métricas quantitativas fundamentais:retornos, skewness, curtose, tc.
Avaliação de métricas em janelas de tempo
Teste de Normalidade
Value at Risk
Fundamentos do Portfólio
Calculando retorno do portfólio
Volatilidade do portfólio
Benchmark da Carteira
Métricas da carteira:beta, rolling, VaR, retorno anualizado, etc
Introdução ao Conceito de Otimização
Derivada
Resolução do Exercício
Funções Máximos e Mínimos
Determinando Máximos e Mínimos
Introdução Função com 2 variáveis
Representações gráficas de funções de 2 variáveis
Domínio de funções de 2 ou mais variáveis
Vetores
Vetor Unitário
Produto escalar
Limitações das derivadas parciais
Derivada direcional
Gradiente
Demonstração do Teorema Derivada Direcional
Derivada parcial de segunda ordem
Determinando Extremos Locais
Otimização Restrita
Problema de otimização com restrição
Problema de otimização de portfólio
Multiplicador de Lagrange
Condições de segunda ordem
Otimização Multiobjetivo
Conceito de Dominância Revisitado
Metas para construir a fronteira de Pareto
Convexidade
Verificando se a variância do portfólio é convexa
Método de Otimização Multiobjetivo - Escalarização
Algoritmo SLQP
Função Rosen Método Nelder Mead (Iterativo)
Entendendo o Método Nelder Mead
Markowitz com Python
Série histórica de retornos
Introdução aos Modelos de Otimização
Importando Bibliotecas
Criando portfólios
Anualizando Retornos
Volatilidade da Carteira
Retornos esperados
Retorno médio histórico
Média móvel exponencial
Retorno CAPM
Estimando matrizes de covariância (Sample Covariance)
Estimando matrizes de covariância (Semi Covariance)
Estimando matrizes de covariância (Ledoit-Wolf)
Avaliação de métricas em janelas de tempo
Portfólio de mínima variância
Função regularizadora
Risco Eficiente
Retorno Eficiente
Max Sharpe
Montando carteira e framework
Otimização com posições Long &Short
Case - restrições específicas
Otimização semivariância
Hierarchical Risk Parity
Cointegração - Estacionariedade
Cointegração - Teste de Estacionariedade
Cointegração - O método
Cointegração - Z-Score
Cointegração - Backtest
Beta Hedging
Métricas quantitativas fundamentais:retornos, skewness, curtose, tc.
Avaliação de métricas em janelas de tempo
Teste de Normalidade
Value at Risk
Fundamentos do Portfólio
Calculando retorno do portfólio
Volatilidade do portfólio
Benchmark da Carteira
Métricas da carteira:beta, rolling, VaR, retorno anualizado, etc
Introdução ao Conceito de Otimização
Derivada
Resolução do Exercício
Funções Máximos e Mínimos
Determinando Máximos e Mínimos
Introdução Função com 2 variáveis
Representações gráficas de funções de 2 variáveis
Domínio de funções de 2 ou mais variáveis
Vetores
Vetor Unitário
Produto escalar
Limitações das derivadas parciais
Derivada direcional
Gradiente
Demonstração do Teorema Derivada Direcional
Derivada parcial de segunda ordem
Determinando Extremos Locais
Otimização Restrita
Problema de otimização com restrição
Problema de otimização de portfólio
Multiplicador de Lagrange
Condições de segunda ordem
Otimização Multiobjetivo
Conceito de Dominância Revisitado
Metas para construir a fronteira de Pareto
Convexidade
Verificando se a variância do portfólio é convexa
Método de Otimização Multiobjetivo - Escalarização
Algoritmo SLQP
Função Rosen Método Nelder Mead (Iterativo)
Entendendo o Método Nelder Mead
Markowitz com Python
Série histórica de retornos
Introdução aos Modelos de Otimização
Importando Bibliotecas
Criando portfólios
Anualizando Retornos
Volatilidade da Carteira
Retornos esperados
Retorno médio histórico
Média móvel exponencial
Retorno CAPM
Estimando matrizes de covariância (Sample Covariance)
Estimando matrizes de covariância (Semi Covariance)
Estimando matrizes de covariância (Ledoit-Wolf)
Avaliação de métricas em janelas de tempo
Portfólio de mínima variância
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Risco Eficiente
Retorno Eficiente
Max Sharpe
Montando carteira e framework
Otimização com posições Long &Short
Case - restrições específicas
Otimização semivariância
Hierarchical Risk Parity
Cointegração - Estacionariedade
Cointegração - Teste de Estacionariedade
Cointegração - O método
Cointegração - Z-Score
Cointegração - Backtest
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Representações gráficas de funções de 2 variáveis
Domínio de funções de 2 ou mais variáveis
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Problema de otimização com restrição
Problema de otimização de portfólio
Multiplicador de Lagrange
Condições de segunda ordem
Otimização Multiobjetivo
Conceito de Dominância Revisitado
Metas para construir a fronteira de Pareto
Convexidade
Verificando se a variância do portfólio é convexa
Método de Otimização Multiobjetivo - Escalarização
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Visualização de Dados
Visualização de Dados
Visualização de Dados
O que é storytelling
Qual a importância do storytelling
Ferramentas de visualização de dados
Apresentação do projeto de conclusão do PMF
Tutorial de Instalação PowerBI
Análise de dados de criptomoedas
Obtendo dados do Ethereum
Graph objects e Plotly Express
Gráfico de Linhas
Subplots
Eixo secundário
Gráfico de dispersão
Histogramas
Boxplots
Candlestick OHLC
Gráficos de pizza
Obtendo dados de ações:Marketcap
Gráfico de Barras
Gráficos animados
Apresentação da Biblioteca Quantstats
Análises Básicas com a Quantstats
Relatórios prontos com a Quantstats
Análise de Portfólio com a Quantstats
O que é storytelling
Qual a importância do storytelling
Ferramentas de visualização de dados
Apresentação do projeto de conclusão do PMF
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Histogramas
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Qual a importância do storytelling
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Apresentação do projeto de conclusão do PMF
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Apresentação da Biblioteca Quantstats
Análises Básicas com a Quantstats
Relatórios prontos com a Quantstats
Análise de Portfólio com a Quantstats
Dados alternativos com webscraping e webcrawling
Dados alternativos com webscraping e webcrawling
Dados alternativos com webscraping e webcrawling
Introdução &Conceitos Iniciais
Web Scraping
Web Crawling
Bibliotecas
Introdução a Alternative Data?
Exemplos de aplicação de Alternative Data
O caso de Análise de Sentimento
Resumo dos conceitos
Tags importantes
Executando código HTML
Criando e executando tabelas HTML
Entendendo o código HTML
Bibliotecas do Python
Introdução à biblioteca BeautifulSoup (BS4)
Funções da biblioteca BS4
Utilizando o método "find_all"
Fazendo buscas utilizando class ou id
Webscraping na prática
Extraindo listas
Criando listas com links
Filtrando data e assunto
Limpando o vetor de links
Extração de dados da B3
Apresentação do webscraping da CVM
Iniciando construção do robô
Teste com o Chromedriver
Revisão de classes
Criação da função __init__
Etapas da construção do robô
Extração simples via 'requests'
Extração complexa via 'Selenium'
Criando função de webscraping
Extraindo tabela de altas e baixas do Infomoney
Introdução &Conceitos Iniciais
Web Scraping
Web Crawling
Bibliotecas
Introdução a Alternative Data?
Exemplos de aplicação de Alternative Data
O caso de Análise de Sentimento
Resumo dos conceitos
Tags importantes
Executando código HTML
Criando e executando tabelas HTML
Entendendo o código HTML
Bibliotecas do Python
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Funções da biblioteca BS4
Utilizando o método "find_all"
Fazendo buscas utilizando class ou id
Webscraping na prática
Extraindo listas
Criando listas com links
Filtrando data e assunto
Limpando o vetor de links
Extração de dados da B3
Apresentação do webscraping da CVM
Iniciando construção do robô
Teste com o Chromedriver
Revisão de classes
Criação da função __init__
Etapas da construção do robô
Extração simples via 'requests'
Extração complexa via 'Selenium'
Criando função de webscraping
Extraindo tabela de altas e baixas do Infomoney
Introdução &Conceitos Iniciais
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Bibliotecas
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Exemplos de aplicação de Alternative Data
O caso de Análise de Sentimento
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Criando e executando tabelas HTML
Entendendo o código HTML
Bibliotecas do Python
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Funções da biblioteca BS4
Utilizando o método "find_all"
Fazendo buscas utilizando class ou id
Webscraping na prática
Extraindo listas
Criando listas com links
Filtrando data e assunto
Limpando o vetor de links
Extração de dados da B3
Apresentação do webscraping da CVM
Iniciando construção do robô
Teste com o Chromedriver
Revisão de classes
Criação da função __init__
Etapas da construção do robô
Extração simples via 'requests'
Extração complexa via 'Selenium'
Criando função de webscraping
Extraindo tabela de altas e baixas do Infomoney
Backtesting e Simulação
Backtesting e Simulação
Backtesting e Simulação
Introdução e definição
Qual a importância de fazer backtests?
Como é utilizado nas gestoras
Ciclo de vida das estratégias
Ferramentas e plataformas
Bibliotecas de Python
Problemas e vieses:Survivorship bias
Inefficient sample bias e look ahead bias
Temporal bias
Data mining bias
Viés de liquidez
Optimal period bias
Custos de transação
Introdução a Backtrader
Importando bibliotecas
Revisão de Classes
Obtenção dados yfinance
Estrutura Backtrader
Estratégia de Cruzamento de Médias Móveis
Estratégia RSI
Estratégia Híbrida
Analisando o backtest
Backtest com a VectorBT
O que é e porque fazer simulações de carteira
Níveis de complexidade
Construção de carteiras simples
Comparação com benchmarks
Comparação entre carteiras
Criação de funções
Configurações iniciais para novos aportes
Dataframe com informações dos novos aportes
Dividindo dataframe em antes e depois do aporte
Configurando situação logo após o aporte
Retorno acumulado
Criação da função de novos aportes
Teste das funções
Introdução a Simulação de Monte Carlo com MPT
Conceitos importantes na Teoria Moderna do Portfólio
Importação dos dados
Métricas de portfólio
Simulação de Monte Carlo
Comparação da carteira resultante com o IBOV
Introdução ao backtesting manual
Importação e visualização dos dados
Candles sinalizadores
Registro das ordens de compra a mercado
Encerrando a posição com venda a mercado
Organizando os preços de entrada e saída
Avaliando os resultados
Comparando os resultados com a VectorBT
Introdução e definição
Qual a importância de fazer backtests?
Como é utilizado nas gestoras
Ciclo de vida das estratégias
Ferramentas e plataformas
Bibliotecas de Python
Problemas e vieses:Survivorship bias
Inefficient sample bias e look ahead bias
Temporal bias
Data mining bias
Viés de liquidez
Optimal period bias
Custos de transação
Introdução a Backtrader
Importando bibliotecas
Revisão de Classes
Obtenção dados yfinance
Estrutura Backtrader
Estratégia de Cruzamento de Médias Móveis
Estratégia RSI
Estratégia Híbrida
Analisando o backtest
Backtest com a VectorBT
O que é e porque fazer simulações de carteira
Níveis de complexidade
Construção de carteiras simples
Comparação com benchmarks
Comparação entre carteiras
Criação de funções
Configurações iniciais para novos aportes
Dataframe com informações dos novos aportes
Dividindo dataframe em antes e depois do aporte
Configurando situação logo após o aporte
Retorno acumulado
Criação da função de novos aportes
Teste das funções
Introdução a Simulação de Monte Carlo com MPT
Conceitos importantes na Teoria Moderna do Portfólio
Importação dos dados
Métricas de portfólio
Simulação de Monte Carlo
Comparação da carteira resultante com o IBOV
Introdução ao backtesting manual
Importação e visualização dos dados
Candles sinalizadores
Registro das ordens de compra a mercado
Encerrando a posição com venda a mercado
Organizando os preços de entrada e saída
Avaliando os resultados
Comparando os resultados com a VectorBT
Introdução e definição
Qual a importância de fazer backtests?
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Problemas e vieses:Survivorship bias
Inefficient sample bias e look ahead bias
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Configurações iniciais para novos aportes
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Dividindo dataframe em antes e depois do aporte
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Introdução a Simulação de Monte Carlo com MPT
Conceitos importantes na Teoria Moderna do Portfólio
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Métricas de portfólio
Simulação de Monte Carlo
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Introdução ao backtesting manual
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MetaTrader e Python
MetaTrader e Python
MetaTrader e Python
O que é o MetaTrader?
Possibilidades que o MetaTrader oferece
Contratação e instalação
Primeiro contato com o software
Iniciando conexão com o MT5
Primeiros comandos básicos
Explorando o mercado com a biblioteca MetaTrader5
Obtendo cotações em tempo real
Mini-índice e mini-dólar
Book de ofertas
Função 'copy_rates_from'
Função 'copy_rates_from_pos'
Função 'copy_rates_range'
Noções iniciais do envio de ordens
Validando uma ordem antes do envio
Mandando uma ordem de fato via Python &MT5
Verificando posições abertas
Introdução screening e ordens automatizadas
Screening:primeiros passos
Screening propriamente dito
Estrutura repetição while com sleep
Envio de ordens pelo Python
Overview das funções
Robô final:ordens automatizadas
O que é o MetaTrader?
Possibilidades que o MetaTrader oferece
Contratação e instalação
Primeiro contato com o software
Iniciando conexão com o MT5
Primeiros comandos básicos
Explorando o mercado com a biblioteca MetaTrader5
Obtendo cotações em tempo real
Mini-índice e mini-dólar
Book de ofertas
Função 'copy_rates_from'
Função 'copy_rates_from_pos'
Função 'copy_rates_range'
Noções iniciais do envio de ordens
Validando uma ordem antes do envio
Mandando uma ordem de fato via Python &MT5
Verificando posições abertas
Introdução screening e ordens automatizadas
Screening:primeiros passos
Screening propriamente dito
Estrutura repetição while com sleep
Envio de ordens pelo Python
Overview das funções
Robô final:ordens automatizadas
O que é o MetaTrader?
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Validando uma ordem antes do envio
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Verificando posições abertas
Introdução screening e ordens automatizadas
Screening:primeiros passos
Screening propriamente dito
Estrutura repetição while com sleep
Envio de ordens pelo Python
Overview das funções
Robô final:ordens automatizadas
Machine Learning e Aplicações
Machine Learning e Aplicações
Machine Learning e Aplicações
Apresentação
Teoria dos Modelos de Classificação
Teoria dos Modelos de Classificação (continuação)
Hands-on - Abrindo e explorando a base
Hands-on - Tratando os missings
Hands-on - Separando explicativas e target
Hands-on - Treino e validação
Hands-on - Modelagem
Teoria dos modelos de regressão
Abrindo a base
Definição de variáveis explicativas e target
Divisão entre treino e validação
Modelagem
Introdução a Feature Selection e Tuning de Hiperparâmetros
Feature Selection em modelos de Classificação - Parte 01
Feature Selection em modelos de Classificação - Parte 02
Tuning de hiperparâmetros em modelos de Classificação
Iniciando na Regressão
Feature Selection em modelos de Regressão - Parte 01
Feature Selection em modelos de Regressão - Parte 02
Tuning de hiperparâmetros para Regressão
Apresentação
Teoria dos Modelos de Classificação
Teoria dos Modelos de Classificação (continuação)
Hands-on - Abrindo e explorando a base
Hands-on - Tratando os missings
Hands-on - Separando explicativas e target
Hands-on - Treino e validação
Hands-on - Modelagem
Teoria dos modelos de regressão
Abrindo a base
Definição de variáveis explicativas e target
Divisão entre treino e validação
Modelagem
Introdução a Feature Selection e Tuning de Hiperparâmetros
Feature Selection em modelos de Classificação - Parte 01
Feature Selection em modelos de Classificação - Parte 02
Tuning de hiperparâmetros em modelos de Classificação
Iniciando na Regressão
Feature Selection em modelos de Regressão - Parte 01
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Tuning de hiperparâmetros para Regressão
Apresentação
Teoria dos Modelos de Classificação
Teoria dos Modelos de Classificação (continuação)
Hands-on - Abrindo e explorando a base
Hands-on - Tratando os missings
Hands-on - Separando explicativas e target
Hands-on - Treino e validação
Hands-on - Modelagem
Teoria dos modelos de regressão
Abrindo a base
Definição de variáveis explicativas e target
Divisão entre treino e validação
Modelagem
Introdução a Feature Selection e Tuning de Hiperparâmetros
Feature Selection em modelos de Classificação - Parte 01
Feature Selection em modelos de Classificação - Parte 02
Tuning de hiperparâmetros em modelos de Classificação
Iniciando na Regressão
Feature Selection em modelos de Regressão - Parte 01
Feature Selection em modelos de Regressão - Parte 02
Tuning de hiperparâmetros para Regressão
Análise Financeira de Projeto
Análise Financeira de Projeto
Análise Financeira de Projeto
Introdução
Importando Bibliotecas
Valor Futuro
Valor Presente
Fluxos de Caixa
Weighted Average Cost of Capital (WACC)
Payback
Taxa Interna de Retorno (TIR)
Taxa Interna de Retorno Modificada (TIRM)
Índice de Lucratividade
Cash Value Added (CVA)
Cash Flow Return on Investment (CFROI)
Introdução
Importando Bibliotecas
Valor Futuro
Valor Presente
Fluxos de Caixa
Weighted Average Cost of Capital (WACC)
Payback
Taxa Interna de Retorno (TIR)
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Índice de Lucratividade
Cash Value Added (CVA)
Cash Flow Return on Investment (CFROI)
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Importando Bibliotecas
Valor Futuro
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Fluxos de Caixa
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Payback
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Índice de Lucratividade
Cash Value Added (CVA)
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Dashboards com Streamlit
Dashboards com Streamlit
Dashboards com Streamlit
01. Apresentação
02. Introdução e Instalação (conteúdo .py em anexo)
03. Instalação e preparação
04. Básico e Exploração do Framework
05. Funções da API
06. Funções de Texto
07. Funções de dados
08. Funções de Mídia
09. Funções Gráficas
10. Input Widgets
11. Funções de Status e Mensagens
12. Controle de Fluxo
13. Layout
14. Projeto Final: Introdução e Página Home
15. Projeto Final: Página Panorama de Mercado
16. Projeto Final: Página Retornos Mensais
17. Projeto Final: Página Fundamentos
18. Projeto Final: Deploy e Conclusão
01. Apresentação
02. Introdução e Instalação (conteúdo .py em anexo)
03. Instalação e preparação
04. Básico e Exploração do Framework
05. Funções da API
06. Funções de Texto
07. Funções de dados
08. Funções de Mídia
09. Funções Gráficas
10. Input Widgets
11. Funções de Status e Mensagens
12. Controle de Fluxo
13. Layout
14. Projeto Final: Introdução e Página Home
15. Projeto Final: Página Panorama de Mercado
16. Projeto Final: Página Retornos Mensais
17. Projeto Final: Página Fundamentos
18. Projeto Final: Deploy e Conclusão
01. Apresentação
02. Introdução e Instalação (conteúdo .py em anexo)
03. Instalação e preparação
04. Básico e Exploração do Framework
05. Funções da API
06. Funções de Texto
07. Funções de dados
08. Funções de Mídia
09. Funções Gráficas
10. Input Widgets
11. Funções de Status e Mensagens
12. Controle de Fluxo
13. Layout
14. Projeto Final: Introdução e Página Home
15. Projeto Final: Página Panorama de Mercado
16. Projeto Final: Página Retornos Mensais
17. Projeto Final: Página Fundamentos
18. Projeto Final: Deploy e Conclusão
Factor Investing
Factor Investing
Factor Investing
01. Conceitos e Contextualização
02. Os principais fatores
03. Momentum
04. Low Risk
05. High minus Low
01. Conceitos e Contextualização
02. Os principais fatores
03. Momentum
04. Low Risk
05. High minus Low
01. Conceitos e Contextualização
02. Os principais fatores
03. Momentum
04. Low Risk
05. High minus Low
Introdução a Opções
Introdução a Opções
Introdução a Opções
01. Introdução e Captura de Dados
02. Tipos de Opções e Payoffs
03. Cálculo de Payoff das opções
04. Obtenção das Option Chains
05.Modelo de Black-Scholes-Merton I
06. Modelo de Black-Scholes-Merton II
07. Estimação das Gregas I
08. Estimação das Gregas II
09.Estudo de Caso: Put/Call Ratio I
10.Estudo de Caso: Put/Call Ratio II
01. Introdução e Captura de Dados
02. Tipos de Opções e Payoffs
03. Cálculo de Payoff das opções
04. Obtenção das Option Chains
05.Modelo de Black-Scholes-Merton I
06. Modelo de Black-Scholes-Merton II
07. Estimação das Gregas I
08. Estimação das Gregas II
09.Estudo de Caso: Put/Call Ratio I
10.Estudo de Caso: Put/Call Ratio II
01. Introdução e Captura de Dados
02. Tipos de Opções e Payoffs
03. Cálculo de Payoff das opções
04. Obtenção das Option Chains
05.Modelo de Black-Scholes-Merton I
06. Modelo de Black-Scholes-Merton II
07. Estimação das Gregas I
08. Estimação das Gregas II
09.Estudo de Caso: Put/Call Ratio I
10.Estudo de Caso: Put/Call Ratio II
SQL
SQL
SQL
Fundamentos do SQL e Sintaxe Básica
Fundamentos do SQL e Sintaxe Básica
Fundamentos do SQL e Sintaxe Básica
Setup do Ambiente da cloud do GCP
Criação da conta e configuração inicial para o ambiente do GCP - BigQuery e Colab.
Consultas Básicas
Introdução a comentários para documentar o código SQL.
Utilização de SELECT para recuperar dados, literais para representar valores fixos, e operações aritméticas para realizar cálculos básicos.
Filtragem e Ordenação de Dados
Aplicação de aliases e operadores relacionais para simplificar consultas e comparar valores.
Uso de FROM, WHERE, ORDER BY, LIMIT, e OFFSET para filtrar e ordenar dados.
Estruturas Condicionais e Subconsultas
Implementação de lógica condicional com CASE WHEN.
Exploração de subqueries, incluindo operadores como IN, EXISTS
Setup do Ambiente da cloud do GCP
Criação da conta e configuração inicial para o ambiente do GCP - BigQuery e Colab.
Consultas Básicas
Introdução a comentários para documentar o código SQL.
Utilização de SELECT para recuperar dados, literais para representar valores fixos, e operações aritméticas para realizar cálculos básicos.
Filtragem e Ordenação de Dados
Aplicação de aliases e operadores relacionais para simplificar consultas e comparar valores.
Uso de FROM, WHERE, ORDER BY, LIMIT, e OFFSET para filtrar e ordenar dados.
Estruturas Condicionais e Subconsultas
Implementação de lógica condicional com CASE WHEN.
Exploração de subqueries, incluindo operadores como IN, EXISTS
Setup do Ambiente da cloud do GCP
Criação da conta e configuração inicial para o ambiente do GCP - BigQuery e Colab.
Consultas Básicas
Introdução a comentários para documentar o código SQL.
Utilização de SELECT para recuperar dados, literais para representar valores fixos, e operações aritméticas para realizar cálculos básicos.
Filtragem e Ordenação de Dados
Aplicação de aliases e operadores relacionais para simplificar consultas e comparar valores.
Uso de FROM, WHERE, ORDER BY, LIMIT, e OFFSET para filtrar e ordenar dados.
Estruturas Condicionais e Subconsultas
Implementação de lógica condicional com CASE WHEN.
Exploração de subqueries, incluindo operadores como IN, EXISTS
Gerenciamento Avançado de Tabelas
Gerenciamento Avançado de Tabelas
Gerenciamento Avançado de Tabelas
Criação e Design de Tabelas
Definição de schema, tipos de dados e constraints.
Técnicas para salvar resultados de query em novas tabelas.
Particionamento e Otimização
Implementação de particionamento de tabelas para otimização.
Utilização de clusters para melhorar a performance de consultas.
Criação e Design de Tabelas
Definição de schema, tipos de dados e constraints.
Técnicas para salvar resultados de query em novas tabelas.
Particionamento e Otimização
Implementação de particionamento de tabelas para otimização.
Utilização de clusters para melhorar a performance de consultas.
Criação e Design de Tabelas
Definição de schema, tipos de dados e constraints.
Técnicas para salvar resultados de query em novas tabelas.
Particionamento e Otimização
Implementação de particionamento de tabelas para otimização.
Utilização de clusters para melhorar a performance de consultas.
Junções e Relacionamentos
Junções e Relacionamentos
Junções e Relacionamentos
Conceitos Básicos de Junções
Diferenças e usos de INNER JOIN, CROSS JOIN.
Junções Avançadas
Exploração de FULL JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, e nuances de OUTER JOIN.
Uso da cláusula ON para especificar condições de junção.
Sequência e Performance de Junções
Estratégias para sequenciar junções de maneira eficiente.
Dicas para otimização de consultas envolvendo múltiplas junções.
Conceitos Básicos de Junções
Diferenças e usos de INNER JOIN, CROSS JOIN.
Junções Avançadas
Exploração de FULL JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, e nuances de OUTER JOIN.
Uso da cláusula ON para especificar condições de junção.
Sequência e Performance de Junções
Estratégias para sequenciar junções de maneira eficiente.
Dicas para otimização de consultas envolvendo múltiplas junções.
Conceitos Básicos de Junções
Diferenças e usos de INNER JOIN, CROSS JOIN.
Junções Avançadas
Exploração de FULL JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, e nuances de OUTER JOIN.
Uso da cláusula ON para especificar condições de junção.
Sequência e Performance de Junções
Estratégias para sequenciar junções de maneira eficiente.
Dicas para otimização de consultas envolvendo múltiplas junções.
Sintaxe Avançada e Manipulação de Dados
Sintaxe Avançada e Manipulação de Dados
Sintaxe Avançada e Manipulação de Dados
Introdução a tipos de dados, variáveis, e funções embutidas.
Uso de funções string, operações em conjuntos, e funções de conversão.
Trabalhando com arrays, UNNEST, e funções de arrays.
Técnicas de GROUP BY, funções matemáticas, CTE.
Introdução a tipos de dados, variáveis, e funções embutidas.
Uso de funções string, operações em conjuntos, e funções de conversão.
Trabalhando com arrays, UNNEST, e funções de arrays.
Técnicas de GROUP BY, funções matemáticas, CTE.
Introdução a tipos de dados, variáveis, e funções embutidas.
Uso de funções string, operações em conjuntos, e funções de conversão.
Trabalhando com arrays, UNNEST, e funções de arrays.
Técnicas de GROUP BY, funções matemáticas, CTE.
Funções Analíticas Avançadas
Funções Analíticas Avançadas
Funções Analíticas Avançadas
Window Functions e Over
Detalhamento de WINDOW functions, OVER e especificações de WINDOW FRAME.
Funções de Agregação e Filtros Avançados
Uso avançado de funções de agregação com cláusulas PARTITION BY.
Introdução à cláusula QUALIFY para filtragem pós-agregação.
Análises e Agregações Complexas
Cálculo de soma total, subtotal, e soma cumulativa.
Implementação de média móvel e count with range.
Técnicas de Ranking e Distribuição
Uso de funções de ranking como RANK, DENSE_RANK, e obtenção de primeiro, segundo e último valor.
Window Functions e Over
Detalhamento de WINDOW functions, OVER e especificações de WINDOW FRAME.
Funções de Agregação e Filtros Avançados
Uso avançado de funções de agregação com cláusulas PARTITION BY.
Introdução à cláusula QUALIFY para filtragem pós-agregação.
Análises e Agregações Complexas
Cálculo de soma total, subtotal, e soma cumulativa.
Implementação de média móvel e count with range.
Técnicas de Ranking e Distribuição
Uso de funções de ranking como RANK, DENSE_RANK, e obtenção de primeiro, segundo e último valor.
Window Functions e Over
Detalhamento de WINDOW functions, OVER e especificações de WINDOW FRAME.
Funções de Agregação e Filtros Avançados
Uso avançado de funções de agregação com cláusulas PARTITION BY.
Introdução à cláusula QUALIFY para filtragem pós-agregação.
Análises e Agregações Complexas
Cálculo de soma total, subtotal, e soma cumulativa.
Implementação de média móvel e count with range.
Técnicas de Ranking e Distribuição
Uso de funções de ranking como RANK, DENSE_RANK, e obtenção de primeiro, segundo e último valor.
Como funciona por dentro
Veja o que você encontra ao entrar na Assinatura TCD e por que nossos alunos continuam evoluindo mês após mês.
Aulas gravadas 100% práticas
Você aprende com vídeos objetivos, com código na prática e aplicação direta em dados reais.
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Plantões ao vivo quinzenais
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Projetos prontos para seu portfólio
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GARANTIA
GARANTIA
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7 dias para você testar o produto
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Caso não seja o que espera, poderá pedir o reembolso sem nenhum questionamento.
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Assista de qualquer aparelho
Assista de qualquer aparelho
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PLANO ANUAL
de R$ 1997,00 por
PLANO ANUAL
de R$ 1997,00 por
PLANO ANUAL
de R$ 1997,00 por
12x R$ 76,39
12x R$ 76,39
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ou R$ 697,00 à vista, por ano (assinatura anual)
ou R$ 697,00 à vista, por ano (assinatura anual)
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PAGAMENTO 100% SEGURO COM ACESSO INSTANTÂNEO
PAGAMENTO 100% SEGURO COM ACESSO INSTANTÂNEO
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PLANO VITALÍCIO
de R$ 4397,00 por
PLANO VITALÍCIO
de R$ 4397,00 por
PLANO VITALÍCIO
de R$ 4397,00 por
12x R$ 218,88
12x R$ 218,88
12x R$ 218,88
ou R$ 1997,00 (pagamento único)
ou R$ 1997,00 (pagamento único)
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PAGAMENTO 100% SEGURO COM ACESSO INSTANTÂNEO
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Veja o que nossos alunos estão dizendo sobre nosso método!
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Eles são pessoas como você e conseguiram esses resultados.
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SOBRE NÓS
SOBRE NÓS
SOBRE NÓS
TCD
TCD
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A TCD é referência no ensino de programação e ciência de dados aplicados a negócios. Com milhares de alunos formados, oferecemos cursos práticos e diretos ao ponto, preparando profissionais para o mercado. Nossos conteúdos vão do básico ao avançado, cobrindo Python, análise de dados, machine learning e muito mais. Grandes empresas como B3, Banco Safra e Petrobras já confiam em nossa expertise. Junte-se à TCD e leve sua carreira para o próximo nível!
A TCD é referência no ensino de programação e ciência de dados aplicados a negócios. Com milhares de alunos formados, oferecemos cursos práticos e diretos ao ponto, preparando profissionais para o mercado. Nossos conteúdos vão do básico ao avançado, cobrindo Python, análise de dados, machine learning e muito mais. Grandes empresas como B3, Banco Safra e Petrobras já confiam em nossa expertise. Junte-se à TCD e leve sua carreira para o próximo nível!
A TCD é referência no ensino de programação e ciência de dados aplicados a negócios. Com milhares de alunos formados, oferecemos cursos práticos e diretos ao ponto, preparando profissionais para o mercado. Nossos conteúdos vão do básico ao avançado, cobrindo Python, análise de dados, machine learning e muito mais. Grandes empresas como B3, Banco Safra e Petrobras já confiam em nossa expertise. Junte-se à TCD e leve sua carreira para o próximo nível!
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Conheça nosso trabalho!
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PERGUNTAS FREQUENTES
PERGUNTAS FREQUENTES
PERGUNTAS FREQUENTES
A Assinatura TCD é indicada para iniciantes?
A Assinatura TCD é indicada para iniciantes?
A Assinatura TCD é indicada para iniciantes?
Sim! Muitos dos nossos alunos começaram sem nenhuma experiência em programação ou análise de dados. A Assinatura TCD foi pensada para te guiar desde os primeiros passos até temas avançados, com aulas práticas e apoio contínuo.
Sim! Muitos dos nossos alunos começaram sem nenhuma experiência em programação ou análise de dados. A Assinatura TCD foi pensada para te guiar desde os primeiros passos até temas avançados, com aulas práticas e apoio contínuo.
Sim! Muitos dos nossos alunos começaram sem nenhuma experiência em programação ou análise de dados. A Assinatura TCD foi pensada para te guiar desde os primeiros passos até temas avançados, com aulas práticas e apoio contínuo.
Qual a diferença entre essa assinatura e os cursos PMF 2.0 e SQL21?
Qual a diferença entre essa assinatura e os cursos PMF 2.0 e SQL21?
Qual a diferença entre essa assinatura e os cursos PMF 2.0 e SQL21?
A Assinatura TCD inclui todo o conteúdo do PMF 2.0 e do SQL21, mas em formato de plataforma. Cada módulo virou um curso individual com sua própria organização, facilitando o aprendizado por trilhas temáticas.
A Assinatura TCD inclui todo o conteúdo do PMF 2.0 e do SQL21, mas em formato de plataforma. Cada módulo virou um curso individual com sua própria organização, facilitando o aprendizado por trilhas temáticas.
A Assinatura TCD inclui todo o conteúdo do PMF 2.0 e do SQL21, mas em formato de plataforma. Cada módulo virou um curso individual com sua própria organização, facilitando o aprendizado por trilhas temáticas.
Como funciona o suporte ao aluno?
Como funciona o suporte ao aluno?
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Você terá acesso a uma comunidade ativa no Discord, onde poderá tirar dúvidas, trocar experiências e receber orientações. Além disso, temos plantões de dúvida ao vivo a cada 15 dias com professores da TCD.
Você terá acesso a uma comunidade ativa no Discord, onde poderá tirar dúvidas, trocar experiências e receber orientações. Além disso, temos plantões de dúvida ao vivo a cada 15 dias com professores da TCD.
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Preciso saber matemática ou finanças para acompanhar?
Preciso saber matemática ou finanças para acompanhar?
Preciso saber matemática ou finanças para acompanhar?
Não. Todos os conceitos técnicos e financeiros são explicados do zero, com aplicações práticas. A proposta é ensinar fazendo, mesmo que você nunca tenha atuado na área.
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Como faço para começar?
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