análise de dados

Como acompanhar e antecipar tendências de mercado? Independentemente da resposta final, os dados são o meio. Neste artigo, mostramos como obter dados do Google Trends em tempo quase real, utilizando as linguagens de programação R e Python.
Para o dia a dia de análise e ciência de dados é necessário um ambiente de programação com tudo instalado e configurado para uso. Há uma infinidade de opções em termos de infraestrutura, recursos, interfaces de desenvolvimento, integrações, dentre outros, o que faz com que profissionais iniciantes fiquem perdidos e profissionais experientes fiquem acomodados com ferramentas antigas. Neste artigo mostramos uma solução simples, poderosa e popular que requer zero instalações ou configurações.
Nesse artigo mostramos como resolver um problema do cotidiano de todo brasileiro proprietário de algum veículo: em qual posto o combustível está mais barato? Usamos ferramentas de análise de dados como o Shiny para desenvolver uma solução com dados públicos, aplicando todo o ciclo de análise de dados através das linguagens R e Python.
Nesse artigo apresentamos o conceito de autosserviço de análise de dados, discutimos as vantagens e desvantagens destas ferramentas e mostramos um exemplo aplicado, em R e Python, com dados econômicos usando a biblioteca Shiny.
Neste artigo entendemos sobre a importância da visualização de dados e vimos o que é, como funciona e como gerar gráficos de histograma. Esse tipo de gráfico é útil para diversas análises e pode ser facilmente produzido e personalizado usando linguagens de programação, como R e Python.

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