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

Encontre o seu conteúdo

Categorias

Artigos mais acessados

Como planejar um pipeline de previsão macroeconômica: da coleta ao dashboard

Coletando e integrando dados do BCB, IBGE e IPEA de forma automatizada

Criando operações SQL com IA Generativa no R com querychat

Dashboard Financeiro com IA e Shiny Python: Análise de Dados Abertos da CVM

Econometria, ML ou IA para previsão da PMS?

Econometria, ML ou IA para previsão da PMC?

Outros artigos relacionados

Como planejar um pipeline de previsão macroeconômica: da coleta ao dashboard

Montar um pipeline de previsão macroeconômica não é apenas uma tarefa técnica — é um exercício de integração entre dados, modelos e automação. Neste post, apresento uma visão geral de como estruturar esse processo de ponta a ponta, da coleta de dados até a construção de um dashboard interativo, que exibe previsões automatizadas de inflação, câmbio, PIB e taxa Selic.

Coletando e integrando dados do BCB, IBGE e IPEA de forma automatizada

Quem trabalha com modelagem e previsão macroeconômica sabe o quanto é demorado reunir dados de diferentes fontes — Banco Central, IBGE, IPEA, FRED, IFI... Cada um com sua API, formato, frequência e estrutura. Esse gargalo de coleta e padronização consome tempo que poderia estar sendo usado na análise, nos modelos ou na comunicação dos resultados.

Foi exatamente por isso que criamos uma rotina de coleta automatizada, que busca, trata e organiza séries temporais econômicas diretamente das APIs oficiais, pronta para ser integrada a pipelines de previsão, dashboards ou agentes de IA econometristas.

Criando operações SQL com IA Generativa no R com querychat

No universo da análise de dados, a velocidade para obter respostas é um diferencial competitivo. Frequentemente, uma simples pergunta de negócio — “Qual foi nosso produto mais vendido no último trimestre na região Nordeste?” — inicia um processo que envolve abrir o RStudio, escrever código dplyr ou SQL, executar e, finalmente, obter a resposta. E se pudéssemos simplesmente perguntar isso aos nossos dados em português, diretamente no nosso dashboard Shiny?

Boletim AM

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

Boletim AM

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