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Construindo um Índice de Tom das Atas do Copom com LLMs e Python

Este artigo apresenta um tutorial sobre como construir um Índice de Tom para as atas do Copom utilizando Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) e Python. Mostramos o processo de coleta de dados via API do BCB, engenharia de prompt com o Google Gemini e calibração do índice via regressão linear para expressá-lo em unidades equivalentes à taxa Selic. O resultado é um indicador quantitativo que mede o sentimento (hawkish vs. dovish) da comunicação do Banco Central.

Como Criar um Dashboard de Análise de Sentimento Financeiro com IA e Python

Aprenda a construir um AI Assistant em Python utilizando o framework Shiny e a API do Google Gemini 2.5 Flash. Este tutorial passo a passo demonstra como automatizar a leitura de PDFs de resultados financeiros de empresas, extraindo índices de sentimento, perspectivas futuras e resumos executivos diretamente para um dashboard interativo.

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?
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