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Blog Análise Macro – Desde 2011, encontrando a verdade nos dados

Como usar IA + Python para a análise dados Macroeconômicos?

Imagine que você tenha uma tabela e precise gerar uma análise de dados rápida. Você poderia tentar parar tudo que está fazendo ou até mesmo fazer horas extras, mas dificilmente você entregaria mais rapidamente do que um modelo de Inteligência Artificial (IA). Neste artigo mostramos um exemplo de análise gerado por IA para análise do IBC-Br, usando a ferramenta Python para integrar a IA.

Como tratar dados no Python? Parte 3: modificando colunas

Como criar ou alterar as colunas de uma tabela de dados usando Python? Neste tutorial mostramos os métodos de modificação de colunas disponíveis na biblioteca pandas, que tem como vantagem sua sintaxe simples e prática.

Como tratar dados no Python? Parte 2: filtrando linhas

Como filtrar somente as linhas que interessam em uma tabela de dados usando Python? Neste tutorial mostramos os métodos de filtros de linhas disponíveis na biblioteca pandas, que tem como vantagem sua sintaxe simples e prática.

Criando IA Assistant usando Shiny no Python

Nesta postagem, ensinamos a como criar um chatbot interativo utilizando o Shiny Python. Veremos os principais conceitos sobre o módulo Chat do Shiny e como integrá-lo a modelos de IA generativa, como Gemini, para criar um chatbot funcional em poucos passos.

Como criar relatórios contábeis automáticos usando Python + IA + Shiny

Neste exercício mostramos um exemplo integrando um modelo de IA generativa em uma dashboard de demonstrativos financeiros feita em Python com Shiny.

Como usar engenharia de prompt para negócios

Neste artigo, exploramos os principais princípios da engenharia de prompt e como eles podem ser aplicados para desenvolver conteúdos estratégicos voltados para negócios.

Como tratar dados no Python? Parte 1: selecionando colunas

Como extrair somente as colunas que interessam em uma tabela de dados usando Python? Neste tutorial mostramos os métodos de selecionar colunas disponíveis na biblioteca pandas, que tem como vantagem sua sintaxe simples e prática.

Como lidar com erros de coleta de dados? Exemplo prático com dados do Banco Central

A coleta de dados é uma etapa bastante suscetível a erros, presente em toda análise de dados ou modelo preditivo. Devido a isso e sua importância, muitas pessoas ficam “travadas” quando aparece uma mensagem de erro. Neste exercício mostramos como resolver esse problema usando programação.

Como sumarizar divulgações trimestrais de empresas usando IA no Python

Neste exercício, iremos utilizar a inteligência artificial no Python para analisar e sumarizar divulgações trimestrais de empresas. Focaremos no uso de ferramentas como Gemini e técnicas de processamento de linguagem natural para extrair informações de documentos PDF relacionados aos relatórios financeiros das empresas.

Como usar IA para sumarizar dados de demonstrações de empresas brasileiras no Python

Neste post, vamos explorar como utilizar o modelo de linguagem Gemini do Google para analisar demonstrações contábeis anuais da Eletrobras e extrair informações relevantes para tomada de decisão. Através de um código Python, vamos importar os dados direto da CVM, conectar com o Gemini e gerar resumos sobre as contas das demonstrações e perspectivas futuras sobre as finanças da empresa.