Imersão:
Como Criar um Agente de IA Econometrista
Domine, em poucas horas, a construção de um agente capaz de coletar dados, rodar modelos e gerar previsões econômicas, tudo ao vivo, mão na massa e com código em Python disponível ao final da imersão.
Dias 27 de Setembro e 4 de outubro, das 9h às 12h (ao vivo)
Imersão:
Como Criar um Agente de IA Econometrista
Domine, em poucas horas, a construção de um agente capaz de coletar dados, rodar modelos e gerar previsões econômicas, tudo ao vivo, mão na massa e com código em Python disponível ao final da imersão.
Dias 27 de Setembro e 4 de outubro, das 9h às 12h (ao vivo)
Por que essa Imersão é diferente?
Vamos construir juntos um agente funcional, do zero ao deploy simples, entendendo como e por que cada peça funciona. Vamos além de exemplos de prompt: estruturamos o agente como um grafo de decisão (nós/arestas), com memória, ferramentas e avaliação. Você vai sair dessa Imersão pronto para implementar o seu próprio agente de IA que roda modelos de econometria no seu dia a dia.
Programa detalhado
Bloco 01 - Dia 27 de Setembro
(De 9h às 12h)
- Fundamentos de agentes: o que são, quando usar, padrões (ReAct, Toolformer, Plan-Act, Graph Agents).
- Setup e requisitos: Python / Colab, seeds, organização de ambiente e requirements.
- Coleta & features macro: séries do BCB / IBGE / FRED; tratamento, calendário e defasagens.
- Arquitetura do agente: estados, nós, arestas, memória, verificação e logging.
- Ferramentas: chamando funções Python (modelos paramétricos/ML) a partir do LLM; gestão de erros e timeouts.
Bloco 02 - Dia 04 de outubro
(De 9h às 12h)
- Modelagem de base: ARIMA/VAR/Prophet e um baseline ML (XGBoost) para comparação.
- IA no loop: o LLM orquestrando tarefas (planejamento, seleção de variáveis, geração de relatório).
- Backtesting & avaliação: janela temporal, MAE/RMSE/sMAPE, teste Diebold-Mariano.
- Relatório automático: gráficos, tabelas e narrativa em PT-BR.
- Empacotamento e próximos passos: como adaptar para novas variáveis e integrar com dashboards.
Pré-requisitos
Noções básicas de Python e conta Google (Colab).
Conhecimento prévio em séries temporais ajuda, mas não é obrigatório.
Para quem é essa imersão?
Economistas, analistas e cientistas de dados que querem prever variáveis macro com IA.
Times que precisam automatizar análises e padronizar relatórios.
Quem já usa Python e quer sair do prompt e construir um agente de verdade.
O comparativo que você vai levar
- IA (Agente): melhor integração de fontes, automação de workflow, geração de relatórios, flexibilidade.
- Modelos paramétricos: interpretabilidade, parcimônia, inferência.
- Como comparar: MAE / RMSE / MAPE, curvas de erro no tempo, teste Diebold-Mariano, mapas de ganho por horizonte.
- Critérios práticos: estabilidade, custo computacional, robustez a mudanças de regime e rapidez de iteração.
Bônus exclusivos
Livro digital: Inteligência Artificial para Economistas com Python (lançamento exclusivo).
Template Colab com estrutura de agente (estado, nós, arestas, ferramentas, avaliação).
Curso: Inteligëncia Artificial para Economistas.
Quem vai te conduzir na Imersão
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.
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.
Investimento
R$ 497,00 à vista
ou em 10x de R$ 49,70 no cartão de crédito
- 100% prático, com replay e código disponível.
- gravação e material ficam disponíveis para você rever quando quiser.
- Garantimos seu dinheiro de volta em até 7 dias
Perguntas frequentes
Preciso conhecer IA avançada?
Não. Você aprenderá os blocos necessários durante o workshop.
Vou sair com um agente funcionando?
Sim. Você terá um Colab reproduzível com o agente e comparativos de previsão.
Funciona para qualquer variável?
A arquitetura é geral. Mostramos como adaptar para IPCA, Selic, câmbio e atividade.
Posso usar sem GPU?
Sim. O foco é em ferramentas leves e LLMs acessíveis; o pipeline roda no Colab padrão.
Posso aplicar na minha empresa?
Sim. O template facilita adaptação para dados internos e automações recorrentes.
Pronto para construir um econometrista de IA que trabalha por você?
comercial@analisemacro.com.br – Rua Visconde de Pirajá, 414, Sala 718
Ipanema, Rio de Janeiro – RJ – CEP: 22410-002
