gemini

Como planejar um pipeline de previsão macroeconômica: da coleta ao dashboard

Montar um pipeline de previsão macroeconômica não é apenas uma tarefa técnica — é um exercício de integração entre dados, modelos e automação. Neste post, apresento uma visão geral de como estruturar esse processo de ponta a ponta, da coleta de dados até a construção de um dashboard interativo, que exibe previsões automatizadas de inflação, câmbio, PIB e taxa Selic.

Criando operações SQL com IA Generativa no R com querychat

No universo da análise de dados, a velocidade para obter respostas é um diferencial competitivo. Frequentemente, uma simples pergunta de negócio — “Qual foi nosso produto mais vendido no último trimestre na região Nordeste?” — inicia um processo que envolve abrir o RStudio, escrever código dplyr ou SQL, executar e, finalmente, obter a resposta. E se pudéssemos simplesmente perguntar isso aos nossos dados em português, diretamente no nosso dashboard Shiny?

Econometria, ML ou IA para previsão da PMC?

A previsão de indicadores econômicos é uma tarefa crucial para governos, empresas e investidores. No Brasil, a Pesquisa Mensal de Comércio (PMC) do IBGE, que mede a variação percentual do volume de vendas no varejo, é um dos termômetros mais importantes da atividade econômica. Diante da crescente disponibilidade de ferramentas e técnicas, surge a pergunta: qual a melhor abordagem para prever a PMC? A econometria tradicional, o machine learning (ML) ou a inteligência artificial (IA) generativa?

Shiny + Agentes de IA: como criar aplicativos web inteligentes

A combinação de interfaces de usuário interativas com o poder dos grandes modelos de linguagem (LLMs) está abrindo um universo de possibilidades. Imagine criar um aplicativo web que não apenas exibe dados, mas também conversa com o usuário, respondendo a perguntas complexas com base em uma base de conhecimento específica. Usando Shiny para Python e ferramentas de IA como as do Google, isso é mais acessível do que nunca.

Como criar um Agente de IA visualizador de dados

A criação de agentes de Inteligência Artificial (IA) capazes de transformar dados brutos em visualizações claras e informativas está se tornando cada vez mais acessível. Esses agentes podem automatizar tarefas complexas, desde a coleta de dados de diversas fontes até a geração de gráficos e tabelas, permitindo que os usuários foquem na análise e na tomada de decisões. Este post explora o processo de construção de um agente de IA para visualização de dados, destacando as ferramentas e os conceitos fundamentais envolvidos.