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...e a todos os cursos autorais da TCD? Esta hora chegou!

Aproveite a Black Infinita TCD e garanta acesso para sempre.

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Dominar dados e programação já não é mais um diferencial.

É uma necessidade real para quem quer crescer em praticamente qualquer área do mercado de trabalho.

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Seja você um profissional em transição de carreira, alguém que deseja entrar em tecnologia e dados, ou simplesmente quem busca se manter atualizado em data science, machine learning e inteligência artificial…

Os cursos da TCD Tech foram criados para guiar esse caminho, passo a passo, com foco no que realmente importa para sua carreira.

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SOBRE O CONTEÚDO

SOBRE O CONTEÚDO

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O Combo Black Infinita reúne todos os principais cursos autorais da TCD Tech em um só lugar.

Aqui você terá acesso a formações completas em Python, SQL, Ciência de Dados, Inteligência Artificial e Portfólio de Projetos, além da nossa comunidade global.

A proposta é oferecer uma jornada prática e estruturada, indo do básico à aplicação em projetos reais — sempre com foco no que o mercado de trabalho exige.

Dentro do combo, você vai encontrar desde fundamentos de programação até técnicas avançadas de análise, visualização e machine learning, com conteúdos pensados para serem aplicados no dia a dia profissional.

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EMENTA PMF 2.0

EMENTA PMF 2.0

EMENTA PMF 2.0

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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

Declarações condicionais

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Outros operadores fundamentais

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Comandos básicos

Variáveis e Objetos

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Estruturas de repetição

Outros operadores fundamentais

Funções e métodos

Bibliotecas

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

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

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Lidando com missings

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Distribuição de dados em grupos

Consolidação de dados:merge, concat, binning, crosstab, pivot table e grouby

Conceitos fundamentais em finanças quantitativas

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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Funções e métodos

Índices de confiança

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Análise:Correlação entre os indicadores macroeconômicos

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Apresentação

Indicadores Macroeconômicos

Renda variável no mercado financeiro

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SELIC

Indicadores de inflação

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Índices de confiança

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Análise:Correlação entre os indicadores macroeconômicos

Análise:Indicadores macroeconômicos e ativos

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

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Outras Transformações

Introdução à Estatística Inferencial

Teste T de Student

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Abertura

Por que usar estatística?

Distribuição Normal e Suas Propriedades

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Normalização

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Introdução à Estatística Inferencial

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ANOVA

Teste T Pareado

ANOVA de medidas repetidas

Correlação

Regressão Linear

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

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Fronteira Eficiente com Vendas a Descoberto

Conceito de Dominância

Apresentação

Referências Bibliográficas

Teoria de Markowitz

Retorno de um ativo

Retorno de múltiplos ativos

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Comparando a variância para diferentes cardinalidades

Risco e retorno

Obtendo retorno da carteira

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Fronteira Eficiente com Vendas a Descoberto

Conceito de Dominância

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)

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Médias Móveis Simples

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Commodity Chanel Index

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Aula avançada de Médias Móveis - Teoria

Aula avançada de Médias Móveis - Prática

Detector de Topos e Fundos - Introdução teórica

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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

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Detector de Topos e Fundos - Introdução teórica

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Suportes e Resistências - Introdução teórica

Suportes e Resistências - Método Fractal

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

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Criando loop para extração dos dados cadastrais

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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

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Margem Bruta

Margem Líquida

Dívida Bruta/PL

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ROE

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Introdução aos Proventos

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Manipulação dos dados de dividendos

Ajustes no formato da data

Consolidação dos dados por mês e ano

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Cálculo do Dividend Yield Estático

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Introdução aos fundos imobiliários

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Introdução

Contextualização

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Teste com armazenamento em lista de listas

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Como fazer adaptações no código

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Transformando DRE para análise

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Margem Bruta

Margem Líquida

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Lucro Operacional EBIT

ROE

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Market Cap (Valor de Mercado)

Valor da Firma (Enterprise Value)

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Introdução aos Proventos

Benefícios de uma carteira de dividendos

Manipulação dos dados de dividendos

Ajustes no formato da data

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Cálculo do Dividend Yield Estático

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Captura de dados de FIIs

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

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Benchmark da Carteira

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Derivada

Resolução do Exercício

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Determinando Máximos e Mínimos

Introdução Função com 2 variáveis

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Vetores

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Determinando Extremos Locais

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Metas para construir a fronteira de Pareto

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Verificando se a variância do portfólio é convexa

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Algoritmo SLQP

Função Rosen Método Nelder Mead (Iterativo)

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Markowitz com Python

Série histórica de retornos

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Beta Hedging

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Método de Otimização Multiobjetivo - Escalarização

Algoritmo SLQP

Função Rosen Método Nelder Mead (Iterativo)

Entendendo o Método Nelder Mead

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Série histórica de retornos

Introdução aos Modelos de Otimização

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Volatilidade da Carteira

Retornos esperados

Retorno médio histórico

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Retorno CAPM

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Avaliação de métricas em janelas de tempo

Portfólio de mínima variância

Função regularizadora

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Retorno Eficiente

Max Sharpe

Montando carteira e framework

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Case - restrições específicas

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Hierarchical Risk Parity

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Beta Hedging

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

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Análise de Portfólio com a Quantstats

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

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Bibliotecas

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Exemplos de aplicação de Alternative Data

O caso de Análise de Sentimento

Resumo dos conceitos

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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

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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

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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

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Etapas da construção do robô

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Extração complexa via 'Selenium'

Criando função de webscraping

Extraindo tabela de altas e baixas do Infomoney

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?

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

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'

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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'

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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

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

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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

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)

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)

Taxa Interna de Retorno Modificada (TIRM)

Índice de Lucratividade

Cash Value Added (CVA)

Cash Flow Return on Investment (CFROI)

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

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

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

EMENTA SQL21

EMENTA SQL21

EMENTA SQL21

________________________________

________________________________

________________________________

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

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.

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.

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.

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.

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Técnicas de Ranking e Distribuição

Uso de funções de ranking como RANK, DENSE_RANK, e obtenção de primeiro, segundo e último valor.

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Decidimos fazer algo INÉDITO, vamos incluir com acesso VITALÍCIO o nosso novo curso de ciência dados, o DS30, para quem entrar nesta Oferta de Black.

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Com quem você vai aprender

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Lucas Correa

Lucas Correa

Lucas Correa

Graduado em ciência da computação, possui MBA em Investimentos e Private Banking. Tem atuado na área de data science, com foco em design e Deploy de modelos de machine learning. Mais de 5 anos de experiência, com passagens na Embraer, Itaú, B3, Via varejo, BTG pactual e Grupo Boticário. Adicionalmente é Co-founder e CFO na Trading com Dados.

Graduado em ciência da computação, possui MBA em Investimentos e Private Banking. Tem atuado na área de data science, com foco em design e Deploy de modelos de machine learning. Mais de 5 anos de experiência, com passagens na Embraer, Itaú, B3, Via varejo, BTG pactual e Grupo Boticário. Adicionalmente é Co-founder e CFO na Trading com Dados.

Graduado em ciência da computação, possui MBA em Investimentos e Private Banking. Tem atuado na área de data science, com foco em design e Deploy de modelos de machine learning. Mais de 5 anos de experiência, com passagens na Embraer, Itaú, B3, Via varejo, BTG pactual e Grupo Boticário. Adicionalmente é Co-founder e CFO na Trading com Dados.

Victor Gomes

Victor Gomes

Victor Gomes

Engenheiro Mecânico pela UFRN, mestre em Engenharia Industrial pela Northeastern University e MBA em Investimentos e Private Banking pelo Ibmec. Já foi cientista de dados no Itaú e coordenador de ciência de dados na XP Inc. Também ensinou Data Science na FIA Business School e Xpeed School. Hoje ensina Data Science e Finanças Quantitativas na TCD.

Engenheiro Mecânico pela UFRN, mestre em Engenharia Industrial pela Northeastern University e MBA em Investimentos e Private Banking pelo Ibmec. Já foi cientista de dados no Itaú e coordenador de ciência de dados na XP Inc. Também ensinou Data Science na FIA Business School e Xpeed School. Hoje ensina Data Science e Finanças Quantitativas na TCD.

Engenheiro Mecânico pela UFRN, mestre em Engenharia Industrial pela Northeastern University e MBA em Investimentos e Private Banking pelo Ibmec. Já foi cientista de dados no Itaú e coordenador de ciência de dados na XP Inc. Também ensinou Data Science na FIA Business School e Xpeed School. Hoje ensina Data Science e Finanças Quantitativas na TCD.

Veja o que nossos alunos estão dizendo sobre o método PMF!

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Eles são pessoas como você e conseguiram esses resultados.

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Olha o que a galera está falando sobre nosso método

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SOBRE NÓS

SOBRE NÓS

SOBRE NÓS

TCD

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!

Conheça nosso trabalho!

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Perguntas frequentes

Perguntas frequentes

Perguntas frequentes

O PMF 2.0 é para qualquer pessoa que deseja aprender Python e Ciência de Dados aplicados ao mercado financeiro, seja para impulsionar a carreira ou melhorar suas análises e decisões no setor.

Ele é ideal para:

* Anali stas e profissionais do mercado financeiro que querem usar dados para embasar suas decisões de investimento, risco e estratégia.

* Estudantes e recém-formados que desejam entrar no mercado financeiro com um diferencial competitivo.

* Cientistas de dados e desenvolvedores que querem aplicar suas habilidades no contexto financeiro.

* Investidores e traders que desejam automatizar análises, criar modelos quantitativos e tomar decisões baseadas em dados.

* Qualquer pessoa interessada em combinar programação, estatística e finanças para construir projetos práticos e aplicáveis.

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O Prazo de Garantia é o período que você tem para pedir o reembolso integral do valor pago pela sua compra, caso o produto não seja satisfatório.

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Alguns cursos online oferecem um certificado digital de conclusão. Alunos podem emitir esse certificado ao final do curso ou entrando em contato com o Autor ou Autora. Esses certificados podem ser compartilhados em redes sociais como o LinkedIn e inseridos em informações curriculares.

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