A aplicação de IA em análise de dados econômicos usando Python
Neste artigo mostramos 3 ferramentas que podem ajudar analistas a resolver tarefas do dia a dia de forma mais rápida, agregando inteligência articial na análise de dados. Seja para completar código ou para análises de dados descritivas e preditivas avançadas, estas ferramentas são simples de usar e se integram com o Python.
Introdução a Prompt Engineering para Inteligência Artificial
“Um especialista sabe todas as respostas, se você fizer as perguntas certas”. Este é o mesmo princípio usado nas técnicas de Prompt Engineering, com objetivo de otimizar as respostas de aplicações de IA generativa. Neste artigo apresentamos algumas destas técnicas com exemplos práticos em Python.
Como usar o Google AI Studio e o Gemini?
Na corrida da IA, novas ferramentas e modelos são lançados quase que diariamente. Neste artigo mostramos como o Google tem competido neste mercado através do AI Studio e do Gemini e damos um exemplo de integração em Python.
Analisando a ancoragem das expectativas de inflação no Python
Se expectativas de inflação ancoradas com a meta são importantes para a economia, analisar o grau de ancoragem é imperativo para economistas e analistas de mercado. Neste exercício mostramos uma forma de aplicar esta análise com uma metodologia desenvolvida pelo FMI. Desde a coleta dos dados, passando pelo modelo e pela visualização de dados, mostramos como analisar a política monetária usando o Python.
DBnomics: 1 bilhão de dados econômicos no Python
Neste exercício mostramos como usar a API de dados da DBnomics, que disponibiliza dados econômicos do Brasil e do mundo de ~100 fontes diferentes. Além de ser gratuita, a API é acessível diretamente do Python e é atualizada em tempo quase real.
