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Modelos de IA Generativa podem ajudar na análise de dados tal como o Self Checkout do mercado: economizando tempo e recursos. Através de um AI Assistant integrado na dashboard, o usuário pode obter respostas para suas dúvidas sobre os dados de forma rápida e interativa. Neste exercício mostramos o caminho para adicionar Inteligência Articial na análise de dados usando Python Shiny.
Colocar modelos em produção pode ser um grande desafio. Lidar com custos monetários, infraestrutura operacional e complexidades de códigos e ferramentas pode acabar matando potenciais projetos. Uma solução que elimina todos estes obstáculos é a recém lançada Shinylive. Neste artigo mostramos um exemplo com um modelo de previsão para o preço do petróleo Brent.
Neste exercício mostramos do zero como criar dashboards de análise de dados econômicos usando Python + Shiny. A vantagem destas ferramentas gratuitas é a facilidade de automatização e os ricos recursos disponíveis.
Tomar decisões rápidas com novas informações no mercado, especialmente em dia de COPOM, pode ser decisivo para estratégias bem sucedidas. Nesse artigo mostramos como analisar o texto da decisão de juros básico da economia, a Selic, usando a ferramenta Shiny.
A variância de um portfólio de investimento mensura a volatilidade de uma cesta de ativos financeiros. É interessante conhecer a contribuição de cada ativo para a volatilidade total da carteira. No post de hoje, mostramos como construir essas métricas e a construir um dashboard usando o Python.

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