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.
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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