Machine Learning com Aplicações em R

Formato: Presencial

ÁREA

Estatística / Econometria

DATA

Primeiro trimestre 2020

DURAÇÃO

16h

LOCAL

São Paulo

descrição

O curso pretende capacitar os alunos a elaborarem diversas análises utilizando machine learning, metodologia que tem ganhado espaço com a abundância de dados (big data) coletados. Todo o conteúdo do curso será apresentado através de aulas teóricas e com exemplos práticos aplicados no software R.

 As técnicas apresentadas ao longo do curso consistem nos métodos mais utilizados atualmente pelo mercado e pela academia.

 Serão vistos, dentre outros, modelos lineares com regularização como o LASSO e modelos não-lineares como random forest e redes neurais.

a quem se destina

Profissionais com interesse em aprender a trabalhar com machine learning em R para fazer análises básicas e intermediárias com dados em R.

formador

Elias Cavalcante Filho

É economista com mestrado pela USP e atualmente aluno de doutorado na mesma instituição, com foco na área de finanças. Atua também como consultor econômico na Fundação Instituto de Pesquisas Econômicas (FIPE) e pesquisador pelo Núcleo de Pesquisa em Economia Financeira da USP (NEFIN). Dentre outros projetos, participou do desenvolvimento de modelos de risco crédito para instituições financeiras, tem experiência com avaliação de projetos, projeções de variáveis macroeconômicas e avaliação de risco. Suas áreas de maior afinidade envolvem finanças, valuation, métodos quantitativos, risco de crédito e risco de mercado.

 Alexander Chow

Bacharel e mestre em economia pela USP e atualmente aluno de doutorado em economia na mesma instituição. Tem profunda experiência com séries de tempo, previsão e avaliação de impacto de políticas públicas. Atualmente, fornece consultorias para empresas sobre previsão de variáveis macroeconômicas e ministra aulas sobre avaliação de políticas públicas para a Fundação Itaú Social. Já trabalhou com modelagem de crédito e stress testing e tem bastante experiência em econometria com dados em painel e séries de tempo.

programa

  1. Conceitos Básicos de Machine Learning
  2. Modelos Lineares para Regressão e Classificação
  3. Modelos Lineares com Regularização
  4. Modelos de Árvores
  5. Redes Neurais
  6. Ensemble Learning
  7. Aplicações

preço

R$ 970,00

horário e data

Data: 1º Trimestre de 2020
Horário: 9h às 18h (intervalo para almoço: 13h às 14h)

Novas turmas, entre em contato para mais informações.

pré-requisitos e metodologia

Não há pré-requisitos.

Formato: Presencial e este curso exige número mínimo de 7 inscritos confirmados para efetivação.
Materiais utilizados e disponibilizados:As aulas serão ministradas de forma expositiva, em conjunto com a resolução de exercícios. Solicita-se ao aluno que leve seu notebook pessoal para a aula, de forma a replicar os exercícios propostos pelo professor. Todos os materiais serão disponibilizados ao final do curso.

localização

São Paulo – Avenida Paulista

Fale conosco

gades solutions

Telefone + WhatsApp: +55 11 4371 0701

Celular + WhatsApp: +55 11 9 8336 0707

Email: info@gades-solutions.com.br

contate-nos

Por favor, introduza os seus dados. Entraremos em contato em breve.

15 + 3 =

Iremos utilizar os seus dados para lhe dar informação acerca de serviços e produtos da Gades Solutions. Para mais informações consulte a nossa Política de Privacidade.

 

COPYRIGHT © 2019 • GADES SOLUTIONS • TODOS OS DIREITOS RESERVADOS