DataReader e Análises com Yahoo! Finance
Os pontos positivos das linguagens para análise de dados não estão somente inseridos no contexto de manipulação, visualização e modelagem, mas também em um fator extremamente importante para todo o processo de análise: coleta. Foi-se facilitado a importação de dados de diversas fontes da internet, e na finanças não foi diferente. No post de hoje, […]
Dashboard de Mercado de Trabalho
O Mercado de trabalho configura em uma associação de relações entre demanda e oferta de trabalho e na análise de conjuntura, investigar esta área é de grande importância, devido a riqueza de informações que os indicadores passam sobre a situação socioeconômica do país. Na Análise Macro, realizamos essa investigação da forma mais facilitada possível: com […]
Introdução ao pandas
A biblioteca pandas pode ser considerada a mais importante dentro do mundo da análise de dados para o Python. É a ferramenta principal para construção de estrutura, manipulação e limpeza de dados, sendo também utilizada com bibliotecas de processamento numérico e construção de gráficos. No post de hoje, iremos realizar uma breve introdução a esta […]
Dashboard de Inflação: como automatizar com o Github Actions
Na última semana, ensinamos como é possível realizar o deploy de um dashboard do nível de atividade econômica brasileira, construído através do Shiny, em uma webpage através do Shiny apps. Através deste método, é necessário que haja um trabalho manual para realizar a atualizações de dados do dashboard, e de forma que possamos melhorar este […]
Introdução ao NumPy
O NumPy, abreviatura de Numerical Python, é a biblioteca básica mais importante para o uso da análise de dados com Python. Os recursos do uso desse pacote permitem ao usuário realizar operações matemáticas, manipulação de vetores e dados entre outras diversas funcionalidade. No post de hoje, mostremos os pontos básicos mais importante do NumPy. Entre os principais recursos que pode se encontrar com NumPy, estão: […]
