Ementa do Curso
O curso se divide em 25 seções, intercalando entre a construção de modelos preditivos para variáveis macroeconômicas como IPCA, IGP-M, câmbio, crédito, nível de atividade, setor externo e variáveis fiscais, bem como a construção de dashboards em shiny que tornam a visualização das projeções mais amigável para o usuário final.
O Curso será totalmente hands on, com a automatização do processo de coleta de co-variáveis, utilizadas para a previsão da variável de interesse, bem como o tratamento e escolha dos modelos. Todas as seções incluem o processo de treino/teste dos modelos utilizados, bem como a previsão fora da amostra das variáveis de interesse.
O produto final de cada um dos blocos de previsão será uma estratégia completa de previsão, que passa pelo pré-processamento das co-variáveis, modelagem e previsão, bem como a construção de um dashboard interativo para visualização gráfica do processo.
Ao longo do processo, serão utilizados os principais algoritmos de machine learning, tais como regressão, LASSO, Bagging, CSR, Random Forest, Redes Neurais, árvores de decisão, SVM, dentre outros.