Entre as medidas do PPA (Plano Pluri-Anual) 2012-15 está a intrigante e sugestiva intenção de "internacionalizar 30 empresas da indústria de transformação". Não posso deixar de pensar quanto o BNDES irá repassar para esse plano "audacioso" e, claro, quem serão os escolhidos para a empreitada. O PPA, inclusive, vai de encontro ao que o Sr. Mantega disse outro dia: "é preciso reservar o mercado interno para as empresas brasileiras". Quem serão os campeões?!?! 🙂
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Em previsão, há uma infinidade de modelos que podem ser usados. O processo de escolha do(s) modelo(s) deve ser empírico-científico, usando métodos que visem avaliar a generalização dos algoritmos para dados novos. Neste artigo, mostramos como implementar a metodologia de validação cruzada com algoritmos de machine learning no Python, exemplificando para a previsão do IPCA.
Em oposição à crença popular, grande parte dos modelos de machine learning não produzem previsões magicamente. É papel do cientista de dados executar uma boa engenharia de variáveis para não cair no clássico problema de “garbage in, garbage out” (GIGO) em aprendizado de máquina. Neste sentido, aprender a fazer uma boa seleção de variáveis é fundamental e neste artigo exploramos algumas possibilidades práticas usando o Python.
A Análise Macro apresenta os resultados do IPCA-15 de Novembro de 2024, com gráficos elaborados em Python para coleta, tratamento e visualização de dados. Todo o conteúdo, disponível exclusivamente no Clube AM, foi desenvolvido com base nos métodos ensinados nos cursos da Análise Macro, permitindo aos assinantes acesso aos códigos e replicação das análises.
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