ciência de dados

Tratamento e transformação de séries temporais macroeconômicas para modelagem

“Garbage in, garbage out” é a regra de ouro na previsão macroeconômica. Antes de aplicar qualquer modelo de IA ou econometria para prever indicadores como o IPCA ou o PIB, existe um trabalho crucial de tratamento de dados. Neste post, abrimos os bastidores do nosso dashboard de previsões e mostramos o passo a passo para transformar dados brutos de múltiplas fontes (como BCB, IBGE e FRED) em séries prontas para modelagem. Veja como lidamos com diferentes frequências, aplicamos transformações e usamos metadados para criar um pipeline de dados robusto e automatizado.

Como usar IA para auxiliar no código de Python no Colab?

O uso de IA pode aumentar muito a produtividade de quem escreve códigos de Python, seja na análise ou na ciência de dados. Neste artigo, mostramos como usar a IA do Google para agilizar a escrita de código através da interface do Colab.

Previsão econômica com modelos ARIMA no Python

Neste texto abordamos modelos da família ARIMA para finalidade de previsão de séries temporais. Mostramos as diferenças de cada modelo usando exemplos de dados econômicos do Brasil, com aplicações na linguagem Python.

Coletando dados do Google Trends no R e no Python

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.

Como usar o VS Code totalmente na nuvem com zero configurações?

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.