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Apresentação

A profissão de atuária possui mais de 50 anos de existência no Brasil e mais de 150 mundialmente. Ela se dedica ao estudo do risco, mais tradicionalmente na área de seguros e pensões e atualmente inclui seguro saúde e até mercado financeiro.

A formação do atuário é bastante ampla: estatística, finanças, administração, matemática, contabilidade e economia dão a base do seu conhecimento. O profissional é bastante reconhecido pelo seu pragmatismo, já que muitas vezes necessita tomar decisões sem maiores dados para análise. A profissão foi reconhecida nos EUA como a melhor em termos de rendimento e realização profissional há poucos anos atrás.

Atualmente existem ao redor de 500 atuários formados no Brasil e mais de 30.000 no exterior.


Objetivos

Oferecer um curso de pós-graduação para os profissionais de atuária que:

  • Crie um grupo de pós-graduados com uma formação sólida, capaz de utilizar criticamente os modelos atuarias.
  • Venha a se transformar em uma pós-graduação stricto sensu no futuro.
  • Contemple o currículo mínimo da International Actuarial Association (IAA).
  • Se baseie nos exames da Society of Actuaries (SOA) dos EUA, Casualty Actuarial Society (CAS) dos EUA e Institute of Actuaries da Inglaterra.

 Características

A pós-graduação lato sensu da UFRJ destina-se a formar um profissional capaz de atuar nos diversos segmentos de seguro, saúde, previdência e finanças, tendo para isso formação de excelência em atuária, modelagem estatística e finanças. O curso objetiva ser uma extensão profissional com uma forte base acadêmica.


Maiores informações

Tel: (21) 99430-6407 | (21) 98102-5730
E-mail: posatuaria@im.ufrj.br

Corpo Docente

Professor Emérito (IM/UFRJ)
Doutorado IES

Professor Assistente (IM/UFRJ)
Doutorado IES

Professor Adjunto (IM/UFRJ)
Doutorado IES

Departamento: DME

Departamento: DCC

Telefone: 3938-8705
Sala: COPPE/H-319
E-mail: zimbrao@cos.ufrj.brzimbrao@dcc.ufrj.br
Página Pessoal: https://www.cos.ufrj.br/~zimbrao

Departamento: DME

Telefone: 3938-7505 (R.223)
Sala: C-115-B
E-mailflavia@im.ufrj.br e flavia@dme.ufrj.br 
Página Pessoal: http://www.im.ufrj.br/flavia

Professor Adjunto (IM/UFRJ)
Doutorado IES

Professor Adjunto (IM/UFRJ)
Doutorado

Professor Adjunto (IM/UFRJ)
Doutorado

Professor Adjunto (IM/UFRJ)
Doutorado IES

Professor Adjunto III (IM/UFRJ)
Doutorado IES

Professor Adjunto (IM/UFRJ)
Doutorado IES

Professor Adjunto (IM/UFRJ)
Doutorado IES

Professor Adjunto (IM/UFRJ)
Doutorado IES

Ementas

Carga Horária: 24
Descrição: Elementos de Inferência, Clássica e Bayesiana; Métodos de Estimação: Pontual e Intervalar, Teste de Hipótese, Métodos Computacionais Intensivos e Aproximações.

Carga Horária: 24
Descrição: Introdução à modelo linear geral; Regressão múltipla; Regressão na família exponencial; Dados binários e regressão logística; Regressão com penalização L1 e L2; Regressão por splines.

Carga Horária: 24
Descrição: Modelos Em Espaço de Estados, Distribuições a Priori e a Posteriori; Distribuição Preditiva; Seleção de Modelos; Modelos Gráficos Direcionados e Não Direcionados; Inferência e Algoritmos.

Carga Horária: 24
Descrição: K-MEDIAS, Modelos de Mistura, Redes Neurais Não-supervisionadas, Algoritmo EM; Análise de Componentes Principais.

Carga Horária: 24
Descrição: Introdução ao Aprendizado de Máquina, Visualização de Dados, Apresentação de Conceitos Básicos, Apresentação de Alguns Problemas Relevantes.

Carga Horária: 24
Descrição: Exemplos de Problemas de Otimização, Programação Linear e Aplicações, Programação Quadrática a Aplicações, Modelos Mais Gerais, Otimização Diferenciável: Condições de Otimalidade, Métodos de Solução, Análise de Convergência Local e Global, Aplicações, Otimização Robusta, Otimização Estocástica, Controle Ótimo.

Carga Horária: 24
Descrição: Estruturas de Dados no Python, Comandos Básicos, Pacotes e Bibliotecas Essenciais, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Pandas, Statmodel, Scikit-learn.

Carga Horária: 24
Descrição: Arquitetura de Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados, Modelagem de Dados, Banco de Dados Relacionais; Projeto de Banco de Dados.

Carga Horária: 24
Descrição: Análise de Discriminantes Linear e Quadratico, Bayes Engênuo, Perceptron de Uma Camada, Métricas para Avaliação de Resultados (Natriz de Confusão), Curva ROC AUC, Estatística F, Precisão Vs Acurácia, Maquinas de Vetor Suporte.

Carga Horária: 24
Descrição: Redes Neurais, Exemplos de Funções de Ativação e Funções Custo, Algoritmo Backpropagation, Redes Neurais Usando Pytorch e Tensorflow, Redes Profundas, Redes Convolucionais e Recorrentes, Exemplos.

Carga Horária: 24
Descrição: Conceitos de Probabilidade, Probabilidade Condicional, Modelos para Variáveis Aleatórias Discretas e Continuas, Distribuições Condicionais, Teorema de Bayes, Momentos.

Carga Horária: 24
Descrição: Assuntos específicos sobre cada tópico.

Carga Horária: 72
Descrição: Trabalho de fim de curso.

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