Uma das grandes vantagens de se utilizar linguagens de programação é poder criar scripts que automatizam tarefas corriqueiras. Aqui, por exemplo, mostro como é possível criar em segundos uma apresentação em RMarkdown para o IBC-Br, índice de nível de atividade do Banco Central.
O script faz parte do novo curso de Análise de Conjuntura da Análise Macro. Saiba mais em: https://analisemacro.com.br/cursos/macroeconomia-aplicada/analise-de-conjuntura-usando-o-r/
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Neste artigo mostramos como pesquisar e como coletar os dados do portal do ECB através do sistema de API usando a linguagem Python. Este processo permite automatizar rotinas de extração de dados, eliminando trabalho manual e repetitivo de atualização de bases de dados econômicos.
A aprendizagem por transferência (transfer learning) é o reuso de um modelo pré-treinado em um novo problema. Portanto, sua utilização torna-se um avanço enorme para a previsão de diferentes tipos de variáveis, principalmente para aquelas ordenadas no tempo. Mostramos nesta postagem o uso do Transfer Learning com o Python para o caso de Séries Temporais.
Nos dias atuais, pessoas que trabalham com dados estão constantemente confrontados com um dilema: criar uma tabela não tão genial no Excel ou manter em um formato ainda pior, como um dataframe, mas mantendo a flexibilidade de obtenção dos dados. Podemos resolver esse grande problema, unindo a flexibilidade e beleza ao usar a biblioteca great_tables do Python.
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