Data Mining - Mineração de Dados para o Mercado Financeiro

🚀 Aprenda Data Mining para o Mercado Financeiro com um Curso Completo e Aplicado por Rafael F. V. C. Santos, Ph.D. 📚

Olá!

🎉 Sobre o Curso 🎓: Este curso é a porta aberta para todos os entusiastas e profissionais que desejam dominar o universo da Mineração de Dados (Data Mining) no contexto financeiro. Com o mercado financeiro gerando grandes volumes de dados diariamente, a habilidade de extrair insights valiosos pode ser um ativo imensurável em sua carreira.

🔍 O que Aprenderei?

• Fundamentos da Mineração de Dados (KDD): Entenda o processo completo de extração de conhecimentos a partir de grandes conjuntos de dados.
• Big Data: Mergulhe no mundo do Big Data e descubra como armazenar, transformar e analisar esses dados para obter resultados significativos.
• Aplicações Financeiras: Concentre-se na análise de dados específicos do mercado financeiro, utilizando o índice da bolsa de valores brasileira (Ibovespa) e outros 72 ativos.
• Dados Históricos Detalhados: Aprenda com um conjunto de dados rico e detalhado coletado em resolução temporal de 1 minuto, sobre um período de mais de um ano.
• Tecnologias Modernas: Domine as ferramentas atuais do mercado, como R e Python, que são gratuitos e amplamente utilizados.

🛠️ O que Faz Este Curso Diferente?

• Aplicação Prática: Além da teoria, você terá acesso a uma base de dados original e a todos os códigos de análise utilizados durante o curso.
• Códigos e Dados Atualizados: O curso será atualizado regularmente com as novas tecnologias e melhorias no campo.
• Empregabilidade: Este curso é pensado para alavancar sua empregabilidade, fornecendo-lhe as competências exigidas por empresas de dados e finanças.

📈 Dados Usados no Curso 📊:

• Base de Dados Original: Com mais de 800 dimensões coletadas diariamente em mais de um ano.
• Tempo de Coleta: De janeiro de 2020 até abril de 2021, com uma resolução temporal de obtenção de dados de 1 minuto.

🤝 Conclusão 🎖️: Inscreva-se hoje mesmo para embarcar nesta jornada fascinante e transformadora. Com o conhecimento adquirido, estará preparado(a) para enfrentar os desafios do mercado financeiro com uma nova perspectiva, utilizando a mineração de dados para obter insights inovadores e tomar decisões informadas.

Estou ansioso(a) para compartilhar meu conhecimento com você nas aulas expositivas! 🚀

Bons estudos e até lá, não hesite em fazer a sua primeira etapa rumo ao domínio da Mineração de Dados com este curso excepcional. 📘➡️🚀 #DataMining #Finanças #BigData #RProgramming #Python #CiênciaDeDados

(Course Review) "Machine Learning with Real-World Data: From Data Extraction to Deployment"

Overview: The course on Machine Learning with Real-World Data has received an overall high rating of 4.70 from recent reviews. It is celebrated for its relevant subject matter and excellent teaching methods that emphasize practical application, clear explanations of data sources and extraction techniques, and the integration of machine learning models. The course is designed to take students from the initial stages of data preprocessing to the deployment of ML models.

Pros:

• Engaging Content: The course content is highly engaging and comprehensive, covering all aspects of working with real-world data in machine learning.
• Excellent Didactic Approach: The teaching style is described as clear and well-structured, making complex concepts accessible to students.
• Practical Application: Learners appreciate the opportunity to apply what they learn directly to practical scenarios, allowing for a deep understanding of the subject matter.
• Real-World Focus: The course emphasizes the use of real datasets and provides insights into how industry professionals handle practical challenges.
• Professional Expertise: The professor, Prof. Rafael, is commended for his expertise, didactic skills, and the ability to teach "legal tricks" that could take learners a long time to discover on their own.

Cons:

• Complex Dataset Management: Some students found the dataset used in the course to be large and not very well explained initially, which led to confusion when attempting to preprocess the data without a clear objective.
• Model Integration Issues: A few reviews mentioned that the integration of machine learning models with the preprocessing steps seemed rushed and lacked a cohesive connection to the initial stages of data handling.
• Desire for More Examples: Some learners felt that while the course was excellent, additional examples of practical applications within their specific context would further enhance understanding, especially for those already familiar with the subject matter.
• Further Focus on Tool Usage: A few suggestions were made to include more in-depth instruction on the use of specific ferramentas, including tips and best practices, as well as guidance on selecting appropriate parameters for various models.

Conclusion: Overall, the course "Machine Learning with Real-World Data: From Data Extraction to Deployment" is a highly-rated offering that effectively delivers on its promise to teach students the end-to-end process of applying machine learning techniques to real datasets. The positive feedback on the course's didactic approach and practical examples indicates a successful learning experience. However, some learners felt that with additional focus on more detailed dataset management and practical tool application, it could be an even more comprehensive and aligned educational journey.