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.
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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.
Como funciona a automação
Na Imersão Econometria vs. IA na Previsão Macro, você vai ver na prática como conectar dados de várias fontes públicas e manter tudo atualizado com apenas alguns comandos Python.
O código utiliza uma planilha de metadados centralizada, onde cada série tem seu identificador, fonte e frequência (Diária, Mensal, Trimestral, etc.). A partir dela, as funções de coleta percorrem automaticamente cada API:
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BCB/SGS – coleta séries econômicas via
https://api.bcb.gov.br/ -
BCB/ODATA – acessa previsões e estatísticas como Focus e Selic
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IPEADATA – integra séries históricas de indicadores fiscais, PIB e mercado de trabalho
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IBGE/SIDRA – traz dados das pesquisas econômicas e sociais com tratamento automático de valores faltantes
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FRED/IFI – amplia o contexto internacional e insere indicadores de hiato do produto
Cada função é projetada para lidar com falhas de rede, intervalos de datas extensos e diferenças de formato, garantindo resiliência e replicabilidade — algo essencial em pipelines de produção de dados.
O que você vai aprender na imersão
Durante a imersão, você verá passo a passo:
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Como estruturar uma planilha de metadados para automatizar a coleta de dados macroeconômicos;
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Como usar APIs públicas (BCB, IBGE, IPEA) de forma robusta;
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Como integrar tudo em um data lake econômico pronto para modelagem;
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E como esse pipeline serve de base para comparar modelos de Econometria, Machine Learning e Inteligência Artificial na previsão de variáveis macro.
Por que isso importa
Automatizar a coleta e integração de dados é o primeiro passo para escalar previsões macroeconômicas e construir agentes de IA econometristas capazes de aprender continuamente.
Em vez de gastar horas baixando planilhas e limpando dados, você foca no que realmente gera valor: modelar, interpretar e decidir.
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