Data Science para Economistas

Preparamos uma sequência de módulos super aplicados para quem quer utilizar as técnicas de data science na produção de trabalhos empíricos em economia. A nossa Formação em Data Science para Economistas vai desde a instalação de programas e pacotes até a construção de relatórios e apresentações em RMarkdown. Sem sair do RStudio, você irá aprender a coletar, tratar, analisar e apresentar seus dados.

Data Science para quem quer produzir trabalhos empíricos em economia

Ao longo dos últimos anos, houve uma consolidação e sistematização de técnicas voltadas para lidar com grandes bases de dados. A intersecção entre poder computacional, métodos estatísticos e disponibilidade de dados produziu uma nova e excitante área de estudos: a área de data science.

De forma inédita no Brasil, a Análise Macro ofecere ao mercado o que há de mais avançado na área de data science para a aplicação em estudos empíricos em economia. Você vai aprender a utilizar o R, uma das linguagens mais adotadas por cientistas de dados, para coletar, tratar, analisar e apresentar dados.

A nossa nova Formação é voltada para estudantes dos anos finais da graduação em economia, candidatos ao mestrado e doutorado em economia, professores de universidades que queiram aprender as principais técnicas de data science e, especialmente, para profissionais de mercado envolvidos diariamente com a análise de grandes bases de dados.

Como eu farei a Formação?

Após a compra da formação, o aluno percorrerá sete módulos descritos a seguir que unem tudo o que ele precisa para produzir trabalhos empíricos no R.

Poderá tirar dúvidas a qualquer momento na nossa plataforma exclusiva de atendimento aos alunos.

Todo o material do Curso disponível agora mesmo!

Todo o material do Curso, incluindo videoaulas gravadas, scripts e pdfs estão disponíveis na plataforma. Você se inscreve no final da página e tem acesso imediato a todo o material da nossa Formação em Data Science para Economistas e ao suporte da nossa Equipe.

Módulo 1 Introdução ao R

A Formação começa com do zero com uma introdução à família de pacotes tidyverse, necessária para todo o processo de coleta, tratamento, análise e apresentação de dados. Abaixo, as aulas que você terá nesse módulo:

  • Apresentação do R e do RStudio
  • Introdução ao mundo tidyverse: R packages for Data Science
  • Importação de Dados: os pacotes readr e readxl
  • Importação de Dados com os pacotes BETSSidraRecoseries e rbcb
  • Laboratório: importação de dados reais para o R

O material desse módulo já está disponível na plataforma.

Módulo 2 Tratamento de Dados

O segundo módulo da Formação dá ênfase ao tratamento de dados com os pacotes da família tidyverse. Nesse módulo, você terá as seguintes aulas:

  • O pacote tibble
  • O pacote tidyr
  • O pacote dplyr
  • O pacote lubridate
  • Laboratório: tratamento de dados reais

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Módulo 3 Programando no R

O terceiro módulo da Formação cobre alguns aspectos gerais que estão em todas as etapas de análise de dados: a programação. Nesse módulo, você terá as seguintes aulas:

  • Estruturas de dados
  • Funções
  • Criando loops
  • Melhorando o seu código com pipes
  • Laboratório: criando funções no R

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Módulo 4 Análise Exploratória de Dados

O quarto módulo da Formação irá lhe colocar com a mão na massa, de modo que você possa extrair relações da sua base de dados. Nesse módulo, você terá as seguintes aulas:

  • O pacote ggplot2
  • Gráficos de Linha
  • Gráficos de Linha com pontos
  • Gráficos de Correlação
  • Gráficos de Correlação com círculos
  • Gráficos com pontos nomeados
  • Gráficos de Barras
  • Gráficos de Barra Empilhados
  • Correlogramas
  • Gráficos de Densidade
  • Gráficos de Área Empilhado
  • Gráficos com áreas sombreadas
  • Gráficos Múltiplos
  • Boxplots
  • Histogramas
  • Laboratório: análise exploratória de churn

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Módulo 5 Modelos Econométricos

O quinto módulo inicia o processo de modelagem. Uma vez que você tenha coletado, tratado e explorado o seu conjunto de dados, você está pronto para construir modelos relacionando as suas variáveis, de modo a confirmar a sua hipótese de trabalho. Nesse módulo, você terá as seguintes aulas:

  • Introdução à Modelagem
  • Introdução à Econometria e Estruturas de Dados
  • Regressão Linear Simples
  • Regressão Linear Múltipla
  • Regressão Linear para Séries Temporais
  • Regressão Linear para Dados em Painel
  • Sistemas de Equações
  • Testes e Diagnósticos
  • Variáveis Instrumentais
  • Regressão Resistente
  • Regressão Quantílica
  • Modelos Lineares Generalizados
  • Regressões Logit e Probit
  • Modelos de Regressão para dados de contagem
  • Variáveis Dependentes Censuradas
  • Um modelo de resposta binária semiparamétrico
  • Modelos de resposta multinomial
  • Modelos de Resposta Ordenada
  • Modelos de Regressão com descontinuidade (RDD)
  • Microdados brasileiros
  • Modelos Lineares Univariados aplicados a séries temporais (ARIMA/SARIMA)
  • Modelos Multivariados (VAR/VEC)
  • Volatilidade de Ativos e Modelos de Volatilidade
  • Modelo de efeitos fixos
  • Modelo de efeitos aleatórios
  • Laboratório: produzir um modelo explicativo

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Módulo 6 Modelos de Machine Learning

O sexto módulo da Formação abordará algoritmos de machine learning, a saber:

  • Introdução à Machine Learning
  • Classificação usando algoritmos k-NN
  • Classificação usando Naive Bayes
  • Classificação com Árvores de Decisão
  • Previsão numérica usando métodos de regressão
  • Redes Neurais
  • Support Vector Machine (SVM)
  • Regras de Associação
  • Clustering
  • Métodos de Reamostragem
  • Seleção e regularização linear de modelos
  • Bagging, random forest e boosting
  • Avaliando o desempenho do modelo
  • Melhorando o desempenho do modelo

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Módulo 7 Apresentação

O último módulo da nossa Formação irá lhe ensinar a apresentar os resultados encontrados por meio do RMarkdown. Nesse módulo, você terá as seguintes aulas:

  • Construindo seu primeiro documento RMarkdown
  • Integrando código e texto
  • Gráficos
  • Figuras
  • Criando um relatório completo em RMarkdown
  • Criando uma apresentação completa em RMarkdown

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Sobre o professor

Vítor Wilher

Mestre em Economia | Cientista de Dados

Vítor Wilher é Bacharel e Mestre em Economia, pela Universidade Federal Fluminense, especialista em Data Science pela Johns Hopkins University e um dos professores pioneiros na oferta de Cursos de R no Brasil. Sua dissertação de mestrado foi na área de política monetária, titulada "Clareza da Comunicação do Banco Central e Expectativas de Inflação: evidências para o Brasil", defendida perante banca composta pelos professores Gustavo H. B. Franco (PUC-RJ), Gabriel Montes Caldas (UFF), Carlos Enrique Guanziroli (UFF) e Luciano Vereda Oliveira (UFF). Já trabalhou em grandes empresas, nas áreas de telecomunicações, energia elétrica, consultoria financeira e consultoria macroeconômica. Atualmente, é Sócio-fundador da Análise Macro e Palestrante. Caso queira, mande um e-mail para ele: vitorwilher@analisemacro.com.br. O portfólio e currículo completo do professor podem ser vistos aqui.

Certificado de 360h de atividades emitida pela Análise Macro

Os alunos inscritos na Formação que entregarem as atividades propostas terão acesso à Certificação de Proficiência em Data Science para Economistas com uma carga horária de 360h a ser emitida pela Análise Macro.

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