Categoria: Análise de Dados na Prática

Criando um dashboard das previsões do Relatório Focus

O Relatório Focus, divulgado semanalmente pelo Banco Central, reúne as expectativas do mercado para variáveis-chave da economia brasileira, como inflação, câmbio, PIB e Selic. Neste projeto, transformamos esses dados em um dashboard interativo para acompanhar a acurácia das previsões ao longo do tempo.

O que são SLMs?

Assim como os LLMs, os Small Language Models (SLMs) são Modelos de Linguagem baseados em IA em versões mais compactas, projetados para funcionar com menos recursos computacionais, menor latência e maior privacidade. Neste exercício mostramos como usar estes modelos usando API’s ou localmente através do Python.

Análise Preditiva de Séries Temporais usando Python

Como criar previsões através de modelos de machine learning de dados de séries temporais? Neste tutorial mostramos como a biblioteca skforecast do Python pode facilitar todo o trabalho.

Regimes inflacionários com Modelo Oculto de Markov no Python

Como identificar os regimes de inflação baixa, moderada e alta do IPCA com um Modelo Oculto de Markov no Python: escolha do número de regimes pelo BIC, matriz de transição, duração esperada, probabilidades filtradas e suavizadas e projeção para 12 meses.

Como preparar os dados para um modelo preditivo?

Modelos de previsão macroeconômica podem facilmente alcançar um número elevado de variáveis. Mesmo modelos simplificados, como o Modelo de Pequeno Porte (MPP) do Banco Central, usam cerca de 30 variáveis. Isso impõe um grande desafio ao nosso dia a dia: como fazer a gestão destes dados para uso em modelos, desde a coleta até o tratamento?

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