Programação no Mercado Financeiro: entrevista com Wilson Freitas

Amanhã, 30/07, às 10h, estreia o episódio 2 do nosso vídeocast semanal sobre análise de dados. No DataEconomics dessa semana, conversamos com o craque Wilson Freitas, Quantitative Modeling Manager no Banco Modal. Um bate papo bastante profundo sobre linguagens de programação, programação no mercado financeiro, a eterna discussão R vs. Python, criação de pacotes/bibliotecas, qual a melhor linguagem para começar, dentre diversos outros temas. Inscreva-se no nosso canal e seja notificado assim que os vídeos forem adicionados lá!

_________________________

Compartilhe esse artigo

Comente o que achou desse artigo

Boletim AM

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

Assinar

Encontre o seu conteúdo

Categorias

Artigos mais acessados

Como coletar dados do Banco Central Europeu (ECB) usando a API com o Python?

Transfer Learning: mostrando porque o Python está na ponta do desenvolvimento

Criando Tabelas com o Python: mostrando o poder da linguagem sobre o Excel

Análise do Censo Demográfico com o R

Deploy de modelos com Python + Shinylive + GitHub gastando ZERO reais

Como automatizar tarefas repetitivas usando Python? Um exemplo para largar o Excel

Outros artigos relacionados

Como coletar dados do Banco Central Europeu (ECB) usando a API com o Python?

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.

Transfer Learning: mostrando porque o Python está na ponta do desenvolvimento

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.

Criando Tabelas com o Python: mostrando o poder da linguagem sobre o Excel

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.