"Aquele 1%": economia se acomoda em 2018

[et_pb_section admin_label="section"][et_pb_row admin_label="row"][et_pb_column type="4_4"][et_pb_text admin_label="Texto" background_layout="light" text_orientation="justified" text_font="Verdana||||" text_font_size="18" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"]

No nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R estão disponíveis apresentações feitas em Beamer/LaTeX de diversos indicadores da economia brasileira. Essas apresentações tem por princípio a automatização do processo de coleta e tratamento dos dados, de maneira que a atualização dos resultados pode ser feita em poucos minutos, com mudanças mínimas no script. Isso garante um aumento considerável na produtividade de quem mexe todos os dias com dados macroeconômicos.

Nas últimas semanas, por suposto, tenho trabalhado na transição dessas apresentações para RMarkdown, uma sintaxe mais simples que o LaTeX, que permite uma introdução ainda mais tranquila para quem nunca programou. Como exemplo, coloco nesse post a atualização da apresentação das Contas Nacionais, divulgadas hoje pelo IBGE para o resultado do quarto trimestre do ano passado.

Os alunos do Curso de Análise de Conjuntura usando o R têm acesso a todos os códigos que geram a apresentação, desde a coleta dos dados, o tratamento dos mesmos e a visualização via ggplot2. Como degustação, não alunos podem ver a nova apresentação RMarkdown aqui.

[/et_pb_text][/et_pb_column][/et_pb_row][/et_pb_section]

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

O que é um Vector Database e como criar um com LangChain

Nesta postagem, mostramos como construir um pipeline simples de RAG (Retrieval-Augmented Generation) usando o LangChain, o modelo Gemini 2.0 Flash e o Vector Database Chroma. Utilizamos como exemplo o Relatório de Inflação de junho de 2025 do Banco Central do Brasil. O fluxo envolve o download e leitura do PDF, divisão do texto com RecursiveCharacterTextSplitter, geração de embeddings com Gemini, armazenamento vetorial com Chroma e busca semântica para responder perguntas com base no conteúdo do relatório. É uma aplicação prática e didática para economistas que desejam integrar IA ao seu fluxo de análise.

Automatizando a Construção de Códigos em Python com LangGraph

Neste post, mostramos como construir um agente de código em Python utilizando LangGraph, LangChain e Gemini. A proposta é construir um protótipo para automatizar o ciclo completo de geração, execução e correção de código com o uso de LLMs, organizando o processo em um grafo de estados.

Análise de Dados com REPL Tool e LLM usando LangGraph

Neste post, vamos mostrar como você pode criar um agente que interpreta e executa código Python em tempo real, utilizando o REPL-Tool e um LLM da família Gemini. Começamos com um exemplo genérico e, em seguida, aplicamos a mesma estrutura à análise econômica de uma série histórica do IPCA.

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.