Analista Financeiro com IA: Previsões e Detecção de Oportunidades

Sobre o curso

Módulo 1: Fundamentos de Previsão e Séries Temporais

Prática: Previsão de vendas, análise de tendências de mercado e identificação de padrões de longo prazo utilizando modelos tradicionais como o ARIMA.
Tecnologias e Apps: Python (usando as bibliotecas Pandas para manipulação de dados e NumPy para cálculos).

Módulo 2: O Novo Analista (Cientista de Decisão)

Prática: Transição da limpeza manual de dados para o foco na estratégia de negócios, desenvolvimento de soft skills e uso da intuição de mercado combinada com dados.
Tecnologias e Apps: ChatGPT (para interpretar grandes volumes de dados e gerar insights de alto nível) e Claude (ideal para o setor financeiro por ter fortes barreiras de segurança e ética).

Módulo 3: Machine Learning no Planejamento e Análise Financeira (FP&A)

Prática: Criação de modelos para prever receitas, otimizar orçamentos, avaliar riscos de crédito e detectar anomalias (como prevenção a fraudes) em tempo real.
Tecnologias e Apps: Scikit-learn (para algoritmos como Random Forest e Árvores de Decisão) e TensorFlow (para análises profundas usando Redes Neurais).

Módulo 4: Agentes de Dados Autônomos e IA Sem Código (No-Code)

Prática: Automação total de relatórios, extração de dados de PDFs/planilhas caóticas direto para painéis estruturados e simulação de cenários econômicos.
Tecnologias e Apps: Energent.ai (agente de dados autônomo e preciso para automação no-code), Akkio (para pontuação de leads e previsão de churn sem código) e Julius AI (para resolução de problemas matemáticos e criação de gráficos).

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