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Os “AI Assistants” são ferramentas que permitem automatizar e agilizar o processo de análise de dados e tomada de decisão. Neste artigo, mostramos como usar IA Generativa para criar um AI Assistant simples que analisa as decisões sobre a política de juros do COPOM.
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Gerar cenários para as variáveis exógenas é uma etapa crucial da modelagem preditiva, pois é o que define a trajetória projetada da variável de interesse. Diferentemente dos modelos univariados, aqui precisamos informar os valores futuros das variáveis independentes para prever a variável dependente. Há diversas formas de fazer isso e neste exercício mostramos algumas possibilidades aplicadas à previsão do IPCA usando Python.
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Quem trabalha com dados reais e precisa coletar informações de forma online usando APIs e links, sabe que erros de requisição são comuns, principalmente com dados públicos. Neste artigo, damos algumas dicas de como entender estes erros e mostramos um jeito simples de evitar que o código de Python “quebre” nestas situacões.
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Neste exercício, apresentamos as principais fontes de dados públicos utilizadas na macroeconomia e desenvolvemos uma rotina para coletar, tratar e disponibilizar (ETL) as variáveis para uso em modelos preditivos.
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O monitoramento do mercado cambial permite tomar melhores decisões de consumo e investimento, por sua influência em diversos preços da economia. Neste artigo, mostramos rotinas simples de Python para coleta e análise de dados que são comumente utilizados em relatórios de câmbio.
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