Curso online

Análise de Dados Macroeconômicos e Financeiros usando R

Aprenda a realizar modelagem e previsão das principais variáveis econômicas e financeiras a partir de bases de dados como SIDRA/IBGE, Banco Central, Ipeadata, OCDE, FMI, Banco Mundial, dentre outras.

O que você será capaz de fazer

Neste você aprenderá a coletar de forma automática dados para realizar análises das séries macroeconômicas como PIB, IPCA, Concessões de Crédito, IGPs, CPI norte-americano, IBC-Br, Vendas no Varejo, Serviços, Produção industrial, dentre outras. Além de também realizar análises de séries financeiras como CDI, Selic, juros reais, juros de Títulos Públicos, Câmbio, CDS, índices de commodities, dentre outras.

Quais ferramentas eu usarei

Como é o mercado

Profissionais de mercado

Professores

Estudantes

Empresas que contratam profissionais com esse conhecimento

Remuneração média de mercado entre R$ 15.000,00 e R$ 35.000,00

(Referência: site XYZ)

Quem já fez esse curso

Como estudar o curso

Pré-requisitos para esse curso é saber programar com a linguagem R.

(Curso revisado e atualizado - Versão 2023)

Suporte individualizado

Aula 01 - Por que usar uma linguagem de programação para analisar dados econômicos e financeiros?
Aula 02 - Coletando dados do SIDRA, Banco Central, Ipeadata, OCDE, FMI, Banco Mundial e outras fontes
Aula 03 - Fazendo limpeza nos dados e desenvolvendo scripts automatizados
Aula 04 - Análise exploratória de dados: sazonalidade, estacionariedade, outliers, boxplots, histogramas, densidade e outras coisas
Aula 05 - Vamos modelar: como construir um modelo de séries temporais? Um resumo das principais abordagens disponíveis (Modelos ARIMA, Regressões, VAR, VEC, ARCH/GARCH e outros)
Aula 06 - Testar, treinar e avaliar: como construir um modelo de previsão para séries temporais? Desenvolvendo uma metodologia completa de previsão de variáveis econômicas e financeiras
Aula 07 - Projeto de Curso 1: construção de modelo de previsão para a inflação brasileira medida pelo IPCA
Aula 08 - Projeto de Curso 2: Análise de impulso resposta em séries financeiras
Aula 09 - Projeto de Curso 3: construindo uma Dashboard em shiny do início ao fim

Materiais utilizados

Vídeos Didáticos

Cada seção será acompanhada de videoaulas subdividas em tópicos específicos, tornando o aprendizado ainda mais dinâmico.

Slides e Códigos disponíveis

Todos os slides e códigos utilizados ao longo das seções ficam disponíveis para os alunos baixarem e reproduzirem.

Apresentações reprodutíveis

Em todas as seções, o professor produz apresentações em RMarkdown, encorajando os alunos a reproduzirem tudo o que é feito no curso.

Certificação

Ao final do curso você receberá o certificado da Análise Macro de “Análise de Dados Macroeconômicos e Financeiros usando R“ com 80 horas carga horária.

Coordenador e professor do curso

Vítor Wilher

Mestre em Economia e Cientista-Chefe da Análise Macro


Especialista em ciência de dados. Dá aulas e presta consultoria há 7 anos na área de dados, já tendo ajudado milhares de alunos no Brasil a darem o primeiro passo em análise de dados envolvendo R e Python.

Professores

Fernando da Silva

Bacharel em Economia e Cientista de Dados


Especializado em economia e finanças. Trabalha com modelagem e previsão de séries temporais, análise e visualização de dados e automatização de relatórios e dashboards.

Depoimentos dos nossos alunos

Investimento

R$ 799,00

R$ 497,00

À vista no PIX ou boleto bancário

ou parcelado em 10x no cartão de crédito sem juros

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Perguntas frequentes

Resposta: Você poderá realizar sua matrícula através de boleto bancário ou cartão de crédito, podendo parcelar em até 10x sem juros no cartão de crédito.

Resposta: Você terá até 24 meses para ver quantas vezes quiser os conteúdos dos cursos.

Resposta: Esta oferta foi desenhada exatamente para as pessoas que nunca tiveram relação com linguagem de programação, mas desejam dar um upgrade na carreira.

Resposta: No próprio site há uma plataforma exclusiva para tirar dúvidas direto com nossa equipe o professor Vítor Wilher. Você estará sempre acompanhado durante sua jornada.

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