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  • Econometria e Machine Learning

O Alicerce da Ciência de Dados: entendendo o Processo Gerador dos Dados

No impulso de assumir uma distribuição normal para qualquer variável que aparecer em sua frente, o cientista de dados comete o erro de desconhecer os dados sendo trabalhados e, consequentemente, realiza inferências e previsões pouco acuradas. Infelizmente, isso é um problema comum com o boom da ciência de dados nos anos recentes, mas neste artigo vamos tentar trazer um pouco de luz sobre o assunto.
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  • Econometria e Machine Learning

Estruturas de Dados: Séries Temporais vs. Dados de Corte Transversal

Com o aumento da disponibilidade de dados, torna-se fundamental conhecer técnicas e métodos para analisá-los e utilizá-los de forma estratégica. Nesse contexto, é importante compreender como os dados são estruturados e quais ferramentas podem ser usadas para trabalhar com eles. Neste artigo, exploramos os conceitos das principais estruturas de dados, mostramos exemplos e aplicações em R e Python para trabalhar com dados de série temporal e corte transversal.
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  • Econometria e Machine Learning

O ciclo de análise de dados: um roteiro para resolver problemas

Está perdido em meio a uma selva de ferramentas, modelos e linguagens, e não sabe por onde começar a análise de dados? Não se preocupe! Neste artigo apresentamos um guia de trabalho que irá ajudá-lo a identificar problemas e desenvolver soluções baseadas em dados. Descubra como funciona, as aplicações, ferramentas e conhecimentos necessários para agregar valor com análise de dados!
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  • Data Science

Restrição de previsões em intervalos no R

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  • Data Science

Previsão da inflação (EUA) com fatores textuais do FOMC

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