Ciência de Dados Aplicada ao Segmento Financeiro

Lidere a revolução analítica no universo das finanças e transforme dados em estratégias vencedoras a partir de uma abordagem inovadora: a metodologia Project Oriented Learning.

Desenvolvendo profissionais para o mercado

Oferecer o produto certo ao cliente certo é fundamental para o sucesso de instituições financeiras, na medida em que permite o atingimento de metas, a otimização e continuidade de oferta de novos produtos financeiros, além de maximizar a experiência do cliente. A Ciência de Dados desempenha um papel importante neste processo, ao permitir que as empresas tomem decisões e desenvolvam produtos, munidas de informações personalizadas obtidas com base em dados e análises. 

O MBA em Ciência de Dados Aplicada Ao Segmento Financeiro visa o treinamento de gestores e gerentes na área financeira preparados para um mercado extremamente competitivo e carente de profissionais que saibam, com o rigor acadêmico e o senso de urgência das aplicações práticas, operacionalizar os conjuntos de informações disponíveis com as técnicas mais atualizadas de gestão e análise de dados. 

O curso é voltado, especialmente, para gestores e gerentes de instituições financeiras que possuam o desejo de integrar os conhecimentos clássicos de gestão de negócios às novas ferramentas de trabalho da área de dados. 

Focado na intersecção entre gestão de negócios no segmento financeiro, clientecentrismo e ciência de dados, mantendo uma visão aberta ao mundo de negócios, o programa é norteado pela metodologia “Project-Oriented Learning”. 

 Os alunos são levados a aplicar os conhecimentos adquiridos em projetos práticos, acessando bases de dados públicas ou da própria instituição, para criar soluções inovadoras para os bancos e/ou aumentar a qualidade de análises personalizadas no segmento financeiro. 

Investimento

Corpo Docente Qualificado

Nosso corpo docente composto por profissionais renomados e respeitados no mercado, academia e pesquisa.

Programas Internacionais

Possuímos convênios firmados com Instituições de Ensino Internacionais de alta credibilidade e reputação.

Formação continuada

Dispomos de condições exclusivas para egressos.

Metodologia padronizada a nível nacional

Mesmo corpo docente em todas as unidades da Fucape, garantindo padrão de ensino de excelência.

Incentivo para aprendizado de novas línguas

Ofertamos a oportunidade do aluno concorrer a vagas de Bolsas de Estudos na plataforma Altissia, que oferece mais de 20 cursos de idiomas.

Convênios com parceiros

Condições exclusivas para associados a empresas e organizações parceiras.

Mapa das Unidades 2023

Disponível em todas as Unidades

Excelência e padrão internacional de ensino, bem perto de você!

Disciplinas do MBA de Ciência de Dados Aplicada ao Segmento Financeiro

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Ementa: Algoritmos, lógica e linguagens de programação: visão geral. Tópicos de engenharia de software: modelos de processo (ciclos de vida) e metodologias de desenvolvimento, modelos de qualidade. Análises descritivas (exploração de dados e organização de informações), diagnósticas (análise das informações), preditivas (avaliação de tendências) e prescritivas (definição de ações).

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Fundamentos de algoritmos. Manipulação de dados: tipos (classes) e variáveis; operadores e expressões matemáticas, lógicas e de texto. Estruturas básicas de controle: sequencial, de seleção/decisão e de repetição. Recursividade. Estruturas de dados básicas: vetores, matrizes e registros em Python. Subprogramas: funções. Principais bibliotecas para negócios.

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Ementa: Paradigmas de programação (Estruturada, Funcional, Orientada à Objetos, Orientada à Eventos); Objetos, Classes e Métodos; Abstração, Encapsulamento, Herança e Polimorfismo; SOLID; Clean Code; Design Patterns.

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Ementa: Fundamentos de Análise de Dados. Estatística descritiva e geração de gráficos. Introdução à regressão no contexto de Econometria aplicada à Instituições Financeiras. Seleção de modelos e geração de relatórios a partir da exploração estatística de bancos de dados.

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Ementa: Introdução a bancos de dados: conceitos básicos, terminologias, sistemas de gerenciamento de bancos de dados. Linguagens para banco de dados: consulta e manipulação de dados. Banco de dados relacionais e orientados a objetos; outros paradigmas (NoSQL). Tópicos de modelagem e projeto de banco de dados. Noções básicas de bancos de dados distribuídos.

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Ementa: Pensamento analítico de dados. Problemas de negócios e soluções da ciência de dados. Ajuste de modelos aos dados: técnicas e análise. Modelagem preditiva. Tomada de decisão: modelos analíticos, engenharia, métodos, evidências e probabilidade. Desempenho, limpeza e visualização de modelos. Computação ubíqua. Previsibilidade usando séries temporais. Modelos ARMA e ARIMA. Modelos de volatilidade. 

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Ementa: Conceitos básicos sobre aprendizado de máquina. Aprendizado supervisionado: regressão e classificação; regressão logística; máquinas de vetores de suporte; redes neurais. Aprendizado não-supervisionado: clustering; análise de componentes principais. Aplicação em negócios.

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Ementa: Diferenciação entre Gerenciamento e Governança de Dados. Princípios de governança de dados, programas de governança de dados. O processo de implementação de Governança de Dados. As funções de Governança de Dados. Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).  

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Ementa: Tipos de inovação, planos e modelos de negócio, Canvas, Produto Mínimo Viável (MVP), identificação, avaliação e implementação de oportunidades de negócio, fontes de capital. Apresentação e discussão das propostas iniciais de cada aluno, para o respectivo projeto. 

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Ementa: Princípios econômicos básicos. As fronteiras horizontais: economias de escala e escopo, diversificação. Integração vertical e suas alternativas. Análise competitiva: definição de mercado; entrada e saída; análise setorial; dinâmica competitiva. Posicionamento estratégico. Criação de valor e vantagem competitiva. Informação e criação de valor. Desempenho e incentivos.  

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Ementa: Sistema financeiro nacional e sua estrutura atual; Mercado primário (underwriting); Mercado secundário de renda fixa e de renda variável; Operações de leasing; Investidores institucionais; Mercado de câmbio; Operações estruturadas e Securitização;  Captação de recursos externos. 

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Conceitos de risco e retorno; Aversão ao risco; Curva da indiferença; Markowitz e Fronteira eficiente; CAPM, Risco sistêmico e risco não sistêmico; Beta alavancado e desalavancado; Capital Market Line (CML) e Secutity Market Line (SML); Indicadores de avaliação de Carteiras.

Carga Horária: 30 horas

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Ementa: Visitas a Instituições Financeiras, Feiras Selecionadas, Aceleradoras, Startups, Hub Fucape ou outros eventos do segmento Financeiro.

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Ementa: Orientações direcionadas ao desenvolvimento de projetos.

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Ementa: O papel do consultor financeiro; Ética e responsabilidade do consultor; Ciclo de vida dos projetos; Ferramentas e técnicas de planejamentos em projetos; Introdução a governança de TI com ITIL; Metodologias Ágeis. 

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