Formação online

Do Zero à Análise de Dados Econômicos e Financeiros com a Linguagem R

Aprenda do ZERO a coletar, tratar, construir modelos e apresentar dados econômicos e financeiros através de relatórios e dashboards incríveis com o nosso combo de cursos de R, uma das linguagens mais utilizadas no mercado.

O que você será capaz de fazer

Precisa tomar decisões baseadas em dados e ainda está preso ao mundo do Excel e das recomendações de terceiros? Com este curso completo você será capaz de coletar dados das principais bases de dados econômicas e financeiras de forma automatizada, poderá criar análises, relatórios e dashboards automáticos, aumentar a percepção de valor do seu trabalho e ainda ganhar tempo em tarefas que hoje são tediosas e repetitivas.

Quais habilidades eu aprenderei

Quais ferramentas eu usarei

Para quem este treinamento é indicado

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Estudantes de Graduação

Mesmo ainda na graduação, sem experiência com programação, você já pode se diferenciar dos seus colegas ao investir em sua futura carreria em ciência de dados.

Professores e Acadêmicos

Utilize o poder das linguagens de programação mais modernas do mercado como o R e o Python para produzir trabalho acadêmicos com mais facilidade e agilidade.

Profissionais de Mercado

Chega de lidar com planilhas Excel confusas e tarefas repetitivas. Ao dominar Ciência de Dados, você ganha o poder de automatizar as tarefas repetitivas do seu dia-a-dia.

O que você aprenderá neste treinamento

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Quem já fez essa trilha

Como estudar o curso

Este curso não tem pré-requisitos

(Curso revisado e atualizado - Versão 2023)

Suporte individualizado

Fundamentos de Análise de Dados
  • Aula 01 – Afinal, o que é ciência de dados
  • Aula 02 – Habilidades requeridas pela ciência de dados
  • Aula 03 – Como adicionar ciência de dados ao currículo e se tornar um profissional disputado no mercado?
  • Aula 04 – Por que o Excel não basta?
  • Aula 05 – O que é uma linguagem de programação e por que eu preciso aprender isso?
  • Aula 06 – Introdução à linguagem R
  • Aula 07 – Introdução à linguagem Python
  • Aula 08 – O que são banco de dados?
  • Aula 09 – Introdução à linguagem SQL
  • Aula 10 – Importação: onde estão os dados
  • Aula 11 – Limpando os dados: por que a vida não é simples?
  • Aula 12 – Análise exploratória de dados: usando estatística simples para entender o que está acontecendo com a sua base de dados
  • Aula 13 – O que são modelos
  • Aula 14 – Aprendendo a fazer uma regressão linear
  • Aula 15 – Como apresentar os resultados da sua análise de dados?
  • Aula 16 – Construindo sua primeira análise de dados do ZERO
  • Aula 17 – Como continuar aprendendo?
Programação em R para Análise de Dados
  • Aula 01 – Por que usar uma linguagem de programação para analisar dados?
  • Aula 02 – Instalando os programas necessários;
  • Aula 03 – Instalando pacotes e entendendo as mensagens no Console;
  • Aula 04 – Introdução ao mundo `tidyverse`;
  • Aula 05 – Criando `scripts`;
  • Aula 06 – Lidando com objetos no R;
  • Aula 07 – Estruturas de Dados (data frames, listas, matrizes, vetores);
  • Aula 08 – Operadores lógicos e aritméticos;
  • Aula 09 – O operador `pipe`;
  • Aula 10 – Funções;
  • Aula 11 – Estruturas de repetição e de decisão;
  • Aula 12 – Introdução à coleta de dados;
  • Aula 13 – Trabalhando com arquivos .csv;
  • Aula 14 – Trabalhando com arquivos Excel;
  • Aula 15 – O que são APIs e como utilizá-las?
  • Aula 16 – Consumindo dados brasileiros;
  • Aula 17 – Trabalhando com SQL;
  • Aula 18 – Trabalhando com Google Sheets;
  • Aula 19 – Trabalhando com Google Drive;
  • Aula 20 – Trabalhando com arquivos JSON;
  • Aula 21 – Trabalhando com arquivos XML;
  • Aula 22 – Exportando dados;
  • Aula 23 – Introdução à Web Scraping;
  • Aula 24 – Introdução à limpeza de dados;
  • Aula 25 – Tratamento de dados textuais;
  • Aula 26 – Renomeando colunas;
  • Aula 27 – Selecionando colunas;
  • Aula 28 – Como criar e alterar colunas;
  • Aula 29 – Como aplicar filtros em linhas;
  • Aula 30 – Como fazer operações por grupos de dados;
  • Aula 31 – Como sumarizar os dados;
  • Aula 32 – Formato long vs wide;
  • Aula 33 – Como fazer cruzamento de dados;
  • Aula 34 – Lidando com datas no R;
  • Aula 35 – Identificando e tratando dados faltantes;
  • Aula 36 – Como deflacionar uma série;
  • Aula 37 – Como fazer ajuste sazonal;
  • Aula 38 – Introdução à visualização de dados e *storytelling*;
  • Aula 39 – Produzindo gráficos com ggplot2;
  • Aula 40 – Produzindo relatórios com RMarkdown;
  • Aula 41 – Produzindo dashboards;
  • Aula 42 – Como automatizar o processo de análise de dados?
SQL para Economia e Finanças
  • Aula 01 – Por que aprender SQL?
  • Aula 02 – Bancos de dados
  • Aula 03 – SQLite
  • Aula 04 – Select
  • Aula 05 – Where
  • Aula 06 – Group by e Order by
  • Aula 07 – Instruções Case
  • Aula 08 – Join
  • Aula 09 – Design de banco de dados
  • Aula 10 – Gerenciando dados
  • Aula 11 – Construindo um banco de dados econômicos e financeiros
  •  
Teoria Macroeconômica usando R
  • Aula 01 – Introdução à Macroeconomia;
  • Projeto de Curso 01 – Deflacionando dados no R;
  • Aula 02 – Contas Nacionais Trimestrais;
  • Projeto de Curso 02 – Análise das Contas Nacionais do SIDRA no R;
  • Aula 03 – A economia no curto prazo: entendendo o ciclo econômico e o hiato do produto;
  • Projeto de Curso 03a – Construindo o hiato do produto no R;
  • Projeto de Curso 03b – Datação de Ciclos Econômicos com o Algoritmo Harding-Pagan (2002);
  • Aula 04 – A economia no longo prazo: modelo de Solow e suas extensões;
  • Projeto de Curso 04 – Implementando o modelo de Solow no R;
  • Aula 05 – Economia Intertemporal: a microeconomia por trás da macro;
  • Projeto de Curso 05 – Análise de Microdados da PNAD Contínua;
  • Aula 06 – Política Econômica;
  • Projeto de Curso 06 – Análise das Atas do Copom via Text Mining;
Análise de Conjuntura usando R
  • Aula 01 – Apresentação do Curso;
  • Aula 02 – Fundamentos Estatísticos necessários para trabalhar com dados macroeconômicos;
  • Aula 03 – Coletando dados macroeconômicos com o R;
  • Aula 04 – Coleta e tratamento de dados do PIB com o R;
  • Aula 05 – Coleta e tratamento de dados das Vendas do Comércio com o R;
  • Aula 06 – Coleta e tratamento de dados da Pesquisa Mensal de Serviços com o R;
  • Aula 07 – Coleta e tratamento da Produção Industrial com o R;
  • Aula 08 – Coleta e tratamento de dados da PNAD Contínua com o R;
  • Aula 09 – Coleta e tratamento de dados do CAGED com o R;
  • Aula 10 – Análise da Inflação no Brasil;
  • Aula 11 – Desvendando o IPCA: classificações, difusão e núcleos;
  • Aula 12 – O pacote {nucleos}: análise desagregada da inflação no R;
  • Aula 13 – Análise de dados de inflação com o R;
  • Aula 14 – Análise do mercado de crédito com o R;
  • Aula 15 – A política monetária no Brasil: Copom, mercado de reservas e a taxa Selic;
  • Aula 16 – Análise do boletim Focus com o R;
  • Aula 17 – Coleta e tratamento de dados fiscais com o R;
  • Aula 18 – Coleta e tratamento de dados de economia internacional com o R;
  • Aula 19 – Criando relatórios personalizados;
  • Aula 20 – Produção de Dashboards;
Estatística para Análise de Dados usando R
  • Aula 01 – Preparando o ambiente;
  • Aula 02 – Dados Univariados: vetores, estatísticas descritivas e dados categóricos;
  • Aula 03 – Dados Bivariados: amostras independentes, estruturas de dados no R/Python e dados emparelhados;
  • Aula 04 – Dados Multivariados: data frames, aplicando funções sobre dados e dados externos;
  • Aula 05 – Gráficos Multivariados: gráficos básicos, ggplot2 e matplotlib;
  • Aula 06 – População: variáveis aleatórias discretas e diferentes tipos de distribuição;
  • Aula 07 – Inferência Estatística;
  • Aula 08 – Intervalos de Confiança;
  • Aula 09 – Testes de Significância;
  • Aula 10 – Qualidade do Ajuste;
  • Aula 11 – Regressão Linear;
  • Aula 12 – Análise de Variância;
  • Aula 13 – Extensões: modelos lineares generalizados e modelos não lineares;
Econometria Aplicada usando R
  • Aula 01 – Preparando o ambiente;
  • Aula 02 – Regressão linear simples;
  • Aula 03 – Regressão linear múltipla: estimação;
  • Aula 04 – Regressão linear múltipla: inferência;
  • Aula 05 – Regressão linear múltipla: OLS assintótico;
  • Aula 06 – Regressão linear múltipla: outros problemas;
  • Aula 08 – Heterocedasticidade;
  • Aula 09 – Mais em especificações e problemas de dados;
Análise de Séries Temporais
  • Aula 01 – Apresentação do Curso;
  • Aula 02 – Características de Séries Temporais;
  • Aula 03 – Regressão de Séries Temporais e Análise Exploratória de Dados;
  • Aula 04 – Estudo de Caso: Estimando uma Curva IS via OLS, TSLS e GMM;
  • Aula 05 – Introdução a Modelos Univariados;
  • Aula 06 – Funções de Autocorrelação;
  • Aula 07 – Processos ARMA;
  • Aula 08 – Testes de Estacionariedade;
  • Aula 09 – Metodologia Box-Jenkins: construindo modelos univariados de previsão;
  • Aula 10 – Estudo de Caso: construindo um modelo SARIMA para a inflação brasileira;
  • Aula 11 – Introdução a Modelos Multivariados;
  • Aula 12 – Vetores Autorregressivos;
  • Aula 13 – Estudo de Caso: usando modelos VAR para previsão;
  • Aula 14 – Modelo VAR Estrutural (SVAR);
  • Aula 15 – Estudo de Caso: Análise de funções impulso-resposta;
  • Aula 16 – Regressões Espúrias;
  • Aula 17 – O conceito de cointegração e o modelo de correção de erros;
  • Aula 18 – Estudo de Caso: Dívida Bruta e Incerteza Econômica;
  • Aula 19 – A metodologia de Johansen e o Vetor de Correção de Erros (VEC);
  • Aula 20 – Estudo de Caso: Previsão do Desemprego medido pela PNAD através de um modelo VEC;
  • Aula 21 – VEC Estrutural;
  • Aula 22 – Teste de Causalidade de Granger;
  • Aula 23 – O procedimento de Toda-Yamamoto;
  • Aula 24 – Estudo de Caso: Consumo de Energia Elétrica e Crescimento do PIB;
  • Aula 25 – Estudo de Caso: Uma comparação econométrica entre o CAGED e a PNAD Contínua;
Dados em Painel
  • Aula 01 – Apresentação do Curso;
  • Aula 02 – Introdução aos cortes transversais agrupados e à análise econométrica de dados em painel;
  • Aula 03 – Agrupamento independente de cortes transversais ao longo do tempo;
  • Aula 04 – O estimador de diferença em diferenças;
  • Aula 05 – Análise de dados em painel de dois períodos;
  • Aula 06 – A organização dos dados em painel no R e o estimador de primeira diferença na prática;
  • Aula 07 – A diferenciação com mais de dois períodos de tempo;
  • Aula 08 – O modelo de efeitos fixos;
  • Aula 09 – O modelo de efeitos aleatórios;
  • Aula 10 – Testes em modelos de painel;
  • Aula 11 – Discussões Avançadas;
Machine Learning
  • Aula 01 – Introdução à Machine Learning;
  • Aula 02 – Entendendo os dados;
  • Aula 03 – Regressão Linear;
  • Aula 04 – Classificação;
  • Aula 05 – Classificação usando algoritmos k-NN;
  • Aula 06 – Classificação usando Naive Bayes;
  • Aula 07 – Árvores de Decisão;
  • Aula 08 – Previsão numérica usando métodos de regressão;
  • Aula 09 – Redes Neurais;
  • Aula 10 – Support Vector Machine (SVM);
  • Aula 11 – Detecção de padrões com regras de associação;
  • Aula 12 – Clustering;
  • Aula 13 – Métodos de Reamostragem;
  • Aula 14 – Seleção e regularização linear de modelos;
  • Aula 15 – Bagging, Random Forests e Boosting;
  • Aula 16 – Avaliando o desempenho do modelo;
  • Aula 17 – Aumentando o desempenho do modelo
Análise de Dados Macroeconômicos e Financeiros
  • Aula 01 – Por que usar uma linguagem de programação para analisar dados econômicos e financeiros?
  • Aula 02 – Coletando dados do SIDRA, Banco Central, Ipeadata, OCDE, FMI, Banco Mundial e outras fontes
  • Aula 03 – Fazendo limpeza nos dados e desenvolvendo scripts automatizados
  • Aula 04 – Análise exploratória de dados: sazonalidade, estacionariedade, outliers, boxplots, histogramas, densidade e outras coisas
  • Aula 05 – Vamos modelar: como construir um modelo de séries temporais? Um resumo das principais abordagens disponíveis (Modelos ARIMA, Regressões, VAR, VEC, ARCH/GARCH e outros)
  • Aula 06 – Testar, treinar e avaliar: como construir um modelo de previsão para séries temporais? Desenvolvendo uma metodologia completa de previsão de variáveis econômicas e financeiras
  • Aula 07 – Projeto de Curso 1: construção de modelo de previsão para a inflação brasileira medida pelo IPCA
  • Aula 08 – Projeto de Curso 2: Análise de impulso resposta em séries financeiras
  • Aula 09 – Projeto de Curso 3: construindo uma Dashboard em shiny do início ao fim
Previsão Macroeconométrica
  • Aula 01 – Apresentação do Curso;
  • Aula 02 – Propriedades Estatísticas de Séries Temporais;
  • Aula 03 – Introdução à Estratégias de Previsão Macroeconométrica;
  • Aula 04 – Avaliação de Previsões Macroeconométricas;
  • Aula 05 – Modelos ARIMA e Metodologia Box-Jenkins;
  • Aula 06 – Análise de Regressão e Previsão;
  • Aula 07 – Vetor Autorregressivo (VAR);
  • Aula 08 – Cointegração e Vetor de Correção de Erros (VEC);
  • Aula 09 – VAR Bayesiano;
  • Aula 10 – Combinando Previsões;
  • Aula 11 – Modelos de ML aplicados à Macroeconomia;
  • Aula 12 – Métodos de Reamostragem;
  • Aula 13 – Bagging, Random Forests e Boosting;
  • Aula 14 – Trabalho de Conclusão de Curso;
Modelos Preditivos de Machine Learning
  • Aula 01 – Apresentação do Curso e Introdução a Modelos Preditivos;
  • Aula 02 – Modelos de Previsão para a inflação medida pelo IPCA;
  • Aula 03 – Criando um dashboard em shiny para previsão da inflação medida pelo IPCA;
  • Aula 04 – Modelos de Previsão para a Produção Industrial;
  • Aula 05 – Criando um dashboard em shiny para previsão da produção industrial;
  • Aula 06 – Prevendo os Serviços (PMS);
  • Aula 07 – Dashboard em shiny para previsão de Serviços;
  • Aula 08 – Modelando as Vendas do Comércio (PMC);
  • Aula 09 – Dashboard em shiny para previsão das vendas do Comércio;
  • Aula 10 – Nowcasting do PIB;
  • Aula 11 – Dashboard de nowcasting do PIB;
  • Aula 12 – Modelo de Previsão do Desemprego medido pela PNAD Contínua;
  • Aula 13 – Dashboard de previsão para o desemprego brasileiro;
  • Aula 14 – Modelo de Previsão para Crédito à Pessoa Física;
  • Aula 15 – Dashboard de previsão do crédito a Pessoa Física;
  • Aula 16 – Modelo de Previsão para a Taxa Selic;
  • Aula 17 – Dashboard de Previsão para a Taxa Selic;
  • Aula 18 – Modelo de Previsão para a taxa de câmbio R$/US$;
  • Aula 19 – Dashboard de previsão da taxa de câmbio R$/US$;
  • Aula 20 – Modelos de Previsão do IGP-M;
  • Aula 21 – Dashboard de previsão do IGP-M;
  • Aula 22 – Previsão de variáveis fiscais brasileiras;
  • Aula 23 – Dashboard de previsão de variáveis fiscais brasileiras;
  • Aula 24 – Previsão de variáveis externas;
  • Aula 25 – Dashboard de previsão de variáveis externas;
Macroeconometria usando R
  • Aula 01 – Apresentação do Curso;
  • Aula 02 – O modelo básico novo-keynesiano;
  • Aula 03 – Regressão Linear para Séries Temporais;
  • Aula 04 – Mínimos Quadrados em 2 Estágios (TSLS);
  • Aula 05 – Método dos Momentos Generalizado (GMM);
  • Aula 06 – A Curva de Phillips com restrição de verticalidade estimada com instrumentos;
  • Aula 07 – A Curva IS estimada com instrumentos;
  • Aula 08 – A função de reação do Banco Central estimada com instrumentos;
  • Aula 09 – A Curva do prêmio do swap pré-DI 360 estimada com instrumentos;
  • Aula 10 – Construindo exercícios aplicados de macroeconometria;
  • Aula 11 – Ampliando a série de desemprego da PNAD Contínua;
  • Aula 12 – O IBC-Br é um bom preditor do PIB?
  • Aula 13 – Meta de Inflação e Expectativas dos Agentes;
  • Aula 14 – Construindo um modelo para a inflação de alimentos;
  • Aula 15 – Estimando a inércia inflacionária;
  • Aula 16 – Estimando o juro neutro para o Brasil;
  • Aula 17 – O Banco Central deve reagir a um choque de preços administrados?
  • Aula 18 – Medindo o efeito da volatilidade sobre a taxa de câmbio;
  • Aula 19 – Como o Banco Central reage a choques cambiais?
  • Aula 20 – Usando swaps cambiais para reagir a choques;
  • Aula 21 – Estimando a volatilidade da taxa de câmbio;
  • Aula 22 – Estimando o repasse externo sobre a inflação brasileira;
  • Aula 23 – Ancoragem de Expectativas;
  • Aula 24 – Juro a pessoa física: um modelo explicativo;
  • Aula 25 – A Bolsa é um bom preditor para o PIB?
Mercado Financeiro e Gestão de Portfólios usando R
  • Aula 01 – Apresentação do Curso;
  • Aula 02 – Fundamentos Estatísticos;
  • Aula 03 – Coleta de dados financeiros com o R;
  • Aula 04 – Mercados Financeiros;
  • Aula 05 – Juros;
  • Aula 06 – Riscos financeiros;
  • Aula 07 – Produtos financeiros;
  • Aula 08 – Mercado de Renda Fixa;
  • Aula 09 – Mercado de Ações;
  • Aula 10 – Risco vs. Retorno;
  • Aula 11 – Seleção de Carteira e Teoria de Markowitz;
  • Aula 12 – Índice de Sharp;
  • Aula 13 – Capital Asset Pricing Model (CAPM);
  • Aula 14 – Modelo Fama-French;
  • Aula 15 – Derivativos;
  • Projeto de Curso 01 – Transformando preços em retornos;
  • Projeto de Curso 02 – Construindo um Shiny App para Retornos de Portfólios;
  • Projeto de Curso 03 – Construindo um Shiny App para Desvio-Padrão;
  • Projeto de Curso 04 – Construindo um Shiny App para assimetria e curtose de retornos;
  • Projeto de Curso 05 – Shiny App para índice sharpe;
  • Projeto de Curso 06 – Shiny App para CAPM Beta;
  • Projeto de Curso 07 – Construindo um Shiny App para o modelo Fama-French;
  • Projeto de Curso 08 – Contribuição do ativo para o desvio padrão do portfólio;
  • Projeto de Curso 09 – Simulação de Monte Carlo;
Econometria Financeira
  • Aula 01 – Apresentação do Curso;
  • Aula 02 – Introdução aos dados financeiros e suas propriedades;
  • Aula 03 – Modelos Lineares Univariados (ARMA, ARIMA, ARIMAX, SARIMA, SARIMAX e metodologia Box-Jenkins);
  • Aula 04 – Modelos Multivariados com séries estacionárias e não estacionárias (VAR, SVAR, Cointegração, VECM e SVECM);
  • Aula 05 – Volatilidade de Ativos e Modelos de Volatilidade (ARCH, GARCH, IGARCH, GARCH-M e EGARCH);
  • Aula 06 – Estudo de Caso – Aplicações de modelos de volatilidade
Análise de Demonstrativos Financeiros usando R
  • Aula 01 – Apresentação do Curso e Análise de balanços e demonstrações contábeis;
  • Aula 02 – Coletando e analisando dados do Balanço Patrimonial com o R;
  • Aula 03 – Coletando e analisando dados da DRE com o R;
  • Aula 04 – Coletando e analisando dados da DFC com o R;
  • Aula 05 – Estrutura e Análise Horizontal e Vertical das Contas Contábeis;
  • Aula 06 – Indicadores Contábeis;
  • Aula 07 – Indicadores de Liquidez;
  • Aula 08 – Indicadores de Endividamento;
  • Aula 09 – Indicadores de Eficiência;
  • Aula 10 – Indicadores de Crescimento;
  • Aula 11 – Construção de Dashboard de Indicadores e Demonstrativos;
  • Aula 12 – Automatizando o dashboard de indicadores contábeis com o Github Actions e Github Pages;
  • Aula 13 – Valuation de empresas usando o R;
Produção de Dashboards Automáticos usando R
  • Aula 01 – Boas-vindas e apresentação do Curso;
  • Aula 02 – Dashboards no ciclo de análise de dados;
  • Aula 03 – Como produzir dashboards do zero?
  • Aula 04 – Quais ferramentas usar para produção de dashboards?
  • Aula 05 – Preparando o ambiente de programação;
  • Aula 06 – Projetos de Cursos de Dashboards;
  • Aula 07 – Qual é a estrutura de uma dashboard estática?
  • Aula 08 – Quais são os elementos da interface do usuário?
  • Aula 09 – Como rodar e visualizar a dashboard?
  • Aula 10 – Como inserir visualizações de dados?
  • Aula 11 – Personalizações básicas;
  • Aula 12 – Qual é a estrutura de uma dashboard dinâmica?
  • Aula 13 – Por que dashboards usam programação reativa?
  • Aula 14 – Como adicionar elementos interativos?
  • Aula 15 – Definindo a dinâmica da dashboard;
  • Aula 16 – Projeto de Curso 1: Dashboard de Análise da Inflação;
  • Aula 17 – Projeto de Curso 2: Dashboard de Economia Internacional;
  • Aula 18 – O que é o deploy de uma dashboard?
  • Aula 19 – Opções e serviços disponíveis;
  • Aula 20 – Deploy de uma dashboard;
  • Aula 21 – Como funciona a automatização de um código?
  • Aula 22 – Qual é o maior desafio para automatização de um código?
  • Aula 23 – Quais ferramentas podem ser usadas para automatização?
  • Aula 24 – Automatizando um projeto de Curso de Dashboard;
  • Aula 25 – Monitoramento, erros e manutenção;
Produção de Relatórios Automáticos usando R
  • Aula 01 – Boas vindas e apresentação do curso;
  • Aula 02 – Relatórios no ciclo de análise de dados;
  • Aula 03 – Como produzir relatórios do zero?
  • Aula 04 – Quais ferramentas usar para produção de relatórios?
  • Aula 05 – Preparando o ambiente de programação Posit Cloud;
  • Aula 06 – Projetos de curso de relatórios e apresentações;
  • Aula 07 – Guia de primeiros passos usando o Quarto;
  • Aula 08 – Como formatar o layout do relatório?
  • Aula 09 – Como formatar o conteúdo do relatório?
  • Aula 10 – Como criar apresentações com o Quarto
  • Aula 11 – Como formatar o layout da apresentação?
  • Aula 12 – Como formatar o conteúdo da apresentação?
  • Aula 13 – Projeto de curso 1: Relatório de Análise da Inflação;
  • Aula 14 – Projeto de curso 2: Apresentação sobre DataViz;
  • Aula 15 – Como funciona a automatização de um código?
  • Aula 16 – Qual é o maior desafio para automatização de um código?
  • Aula 17 – Quais ferramentas podem ser usadas para automatização?
  • Aula 18 – Automatizando um projeto de curso de relatório do curso;
  • Aula 19 – Monitoramento, erros e manutenção

Materiais utilizados

Vídeos e Códigos

Cada seção será acompanhada de videoaulas subdividas em tópicos específicos, tornando o aprendizado ainda mais dinâmico.

Slides e Códigos disponíveis

Todos os slides e códigos utilizados ao longo das seções ficam disponíveis para os alunos baixarem e reproduzirem.

Clube AM

Acesso aos exercícios, mentorias semanais e networking do Clube AM

Certificação

O aluno terá acesso a 19 Certificados ao longo da Formação Do Zero à Análise de Dados Econômicos e Financeiros com a Linguagem R, totalizando uma carga horária em vídeos de 400h, que é composta pelas videoaulas e atividades necessárias para concluir os Cursos.

Coordenador e professor dos cursos

Vítor Wilher

Mestre em Economia e Cientista-Chefe da Análise Macro


Especialista em ciência de dados. Dá aulas e presta consultoria há 7 anos na área de dados, já tendo ajudado milhares de alunos no Brasil a darem o primeiro passo em análise de dados envolvendo R e Python.

Professores

Fernando da Silva

Bacharel em Economia e Cientista de Dados


Especializado em economia e finanças. Trabalha com modelagem e previsão de séries temporais, análise e visualização de dados e automatização de relatórios e dashboards.

Luiz Henrique

Cientista de Dados


Especializado em coleta, tratamento, modelagem e apresentação de dados financeiros e econômicos em R e Python.

Depoimentos dos nossos alunos

Investimento

De R$ 11.899,00 por

R$5.949,50

À vista no PIX ou boleto bancário

ou parcelado em 10x no cartão de crédito sem juros

Pela última vez neste preço e com esta condição especial de 50% de desconto

Formação online

Do Zero à Análise de Dados Econômicos e Financeiros com a Linguagem R

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Perguntas frequentes

Resposta: Você poderá realizar sua matrícula através de boleto bancário ou cartão de crédito, podendo parcelar em até 10x sem juros no cartão de crédito.

Resposta: Você terá até 24 meses para ver quantas vezes quiser os conteúdos dos cursos.

Resposta: Esta oferta foi desenhada exatamente para as pessoas que nunca tiveram relação com linguagem de programação, mas desejam dar um upgrade na carreira.

Resposta: No próprio site há uma plataforma exclusiva para tirar dúvidas direto com nossa equipe o professor Vítor Wilher. Você estará sempre acompanhado durante sua jornada.

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