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Modelagem com o Wolfram Mathematica 10.0 - Teoria do consumidor e da firma no Mathematica; Equilíbrio parcial no Mathematica; Finanças computacionais no Mathematica; Duopólio de Cournot e de Stackelberg no Mathematica (modelagem com gráficos de 3D); Sistemas Complexos e otimização dinâmica com o uso do comando Manipulate; Machine Learning (Aprendizado de Máquinas) no Wolfram Mathematica. Análise de redes complexas com o Gephi 0.9.2 – Introdução à teoria dos grafos aplicada à Economia e Finanças; Medidas estatísticas ao nível do agente e ao nível da rede; Redes completas, aleatórias, de “small world” e “scale free”; Distribuições dos tipos Force Atlas e Force Atlas 2, Frutcherman Reingold, Yifan Hu e Yifan Hu proporcional; Tópicos de geometria financeira (reconstrução de processos e espaços). Modelagem com o Python e o R– Python Aplicado à Finanças e à Data Science (Ciência de Dados); Análise Preditiva no R; Modelos VAR (Vetorial Autorregressivo), VEC (Correção Vetorial do Erro) e de Dados em Painel no R; Modelos econométricos de conectividade financeira e macroeconômica no R e no Gephi 0.9.2 (índices de Diebold-Yilmaz,
2015 e Barunik-Krehlik, 2018) e Introdução à técnicas de Web Scraping no Python.